| 基于可见/近红外光谱的土壤有机质含量预测 |
| |
| 引用本文： | 韩瑞珍,宋韬,何勇.基于可见/近红外光谱的土壤有机质含量预测[J].中国科学:信息科学,2010(Z1):111-116. |
| |
| 作者姓名： | 韩瑞珍 宋韬 何勇 |
| |
| 作者单位： | 浙江大学生物系统工程与食品科学学院;浙江传媒学院电子信息学院 |
| |
| 基金项目： | 国家农业科技成果转化基金(批准号:2009GB23600517);科技型中小企业技术创新基金(批准号:09C26213303994);公益性行业科研专项(批准号:200903044-1-3);中央高校基本科研业务费专项资助项目 |
| |
| 摘 要： | 应用可见/近红外光谱技术对土壤有机质含量进行了定量分析和预测,为土壤肥力快速测定和评价提供依据.利用ASD FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪对116份不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,系统分析了土壤有机质含量与350～2500 nm波段范围光谱反射率之间的关系.利用PLS和小波-BP神经网络对350～2500 nm整个波段范围和剔除水波段的光谱数据进行分析.两种建模方法的结果均表明剔除水波段的预测效果较好,其中,PLS模型预测的相关系数R为0.8416,均方根误差RMSEP为0.2848,相对分析误差RPD为1.7768,WT-BP神经网络模型预测的R为0.9167,RMSEP为0.2196,RPD为2.3043.预测结果表明,PLS模型可以对土壤有机质含量进行粗略估测,而BP神经网络可实现较精确的预测.
|
| 关 键 词： | 土壤 有机质含量 可见/近红外光谱 小波变换 BP神经网络 |
Prediction of soil orgnaic matter content based on Vis/NIR spectroscopy |
| |
| HAN RuiZhen,SONG Tao,& HE Yong.Prediction of soil orgnaic matter content based on Vis/NIR spectroscopy[J].Scientia Sinica Techologica,2010(Z1):111-116. |
| |
| Authors: | HAN RuiZhen SONG Tao & HE Yong |
| |
| Institution: | 1 College of Biosystems Engineering and Food Science,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China; 2 College of Electronic Information,Zhejiang University of Media and Communications,Hangzhou 310018,China |
| |
| Abstract: | 应用可见/近红外光谱技术对土壤有机质含量进行了定量分析和预测,为土壤肥力快速测定和评价提供依据.利用ASD FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪对116份不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,系统分析了土壤有机质含量与350～2500 nm波段范围光谱反射率之间的关系.利用PLS和小波-BP神经网络对350～2500 nm整个波段范围和剔除水波段的光谱数据进行分析.两种建模方法的结果均表明剔除水波段的预测效果较好,其中,PLS模型预测的相关系数R为0.8416,均方根误差RMSEP为0.2848,相对分析误差RPD为1.7768,WT-BP神经网络模型预测的R为0.9167,RMSEP为0.2196,RPD为2.3043.预测结果表明,PLS模型可以对土壤有机质含量进行粗略估测,而BP神经网络可实现较精确的预测. |
| |
| Keywords: | soil organic matter content visible/near-infrared reflectance spectra wavelet transform BP neural network |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
|
