基于高光谱的土壤有机质快速检测模型构建
辽宁师范大学;山东农业大学资源与环境学院;山东农业大学;中国科学院南京土壤研究所;山东农大肥业科技有限公司;山东科技大学泰山科技学院
- 摘 要：
- 土壤有机质作为土壤肥力的重要指标。为实现对农田土壤有机质含量的快速获取,以山东省青岛市平度地区农田116个土壤样本为试验材料,利用ASD Field4地物光谱仪获取土壤光谱反射率,分析农田土壤的光谱反射特征,研究光谱反射率与定量化学方法测定有机质含量的相关关系,构建土壤有机质快速检测模型。所得高光谱数据结合（Savitzky-golay,SG）平滑算法,原始光谱曲线的一阶微分、对数的倒数和对数的倒数一阶微分3种变换方式对光谱数据进行预处理,通过相关系数法选取土壤有机质含量的敏感波段,分别建立多元线性回归（MLR）、BP神经网络（BPNN）和偏最小二乘回归（PLSR）模型,并对模型精度进行验证。结果表明,建立的MLR、BPNN和PLSR回归模型中,以BPNN模型精度最优,其建模样本集R2为0.7362,RMSE为4.6005,RPD为1.8550;验证集模型的R2为0.8086,RMSE为3.7772,RPD为2.2630。
关键词：高光谱;土壤有机质;检测模型;
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