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《山西农业大学》 2016年
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土壤有机质的近红外光谱信息提取及定量分析

梁卓娅  
【摘要】:有机质是土壤的重要组成部分,是反映土壤肥力高低的重要指标。及时、快速掌握土壤有机质状况是进行田间管理的基础。传统的获取土壤有机质的试验方法已经难以满足现代农业生产的要求。高光谱技术因快速、简便、零污染、无破坏等特点,已经成为目前获取农田土壤属性信息的重要手段。本文以田间小区试验的麦田土壤为研究对象,从山西农业大学农作站小区试验田中采取0-20cm的表层土壤,通过测定土壤有机质及其光谱,运用常规处理、变换处理和校正处理三种不同的光谱预处理方法后,在分析预处理光谱与土壤有机质含量相关性的基础上,建立基于偏最小二乘法(partial least squares regression, PLSR)的土壤有机质含量的高光谱定量模型;运用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)对相关性高的三种预处理方法进行特征波段的提取,利用多元线性回归方法建立土壤有机质的光谱预测模型,最后对基于全谱的偏最小二乘法模型和基于特征波段的多元线性回归模型进行检验和对比,通过比较不同的预处理方法和建模方法,选择和实现定量监测麦田土壤有机质,结果表明:1)光谱数据经预处理后,有机质含量与光谱反射率的相关性得到增强,其中反射率对数的二阶微分、标准正态变量变换、连续统去除三种预处理方法具有较好的表现。2)运用SPA提取的特征波段大多位于近红外波段(以1400nm为中心及2125-2450nm),而这些波段被证明与土壤有机质有着直接或者间接的关系。3)运用反射率对数的二阶微分、标准正态变量变换、连续统去除处理后的全波段光谱进行土壤有机质的偏最小二乘回归模型的构建,结果表明基于连续统去除所建立的偏最小二乘法模型的预测精度最佳(R~2=0.648, RMSE=0.405, RPD=1.46)然后运用连续投影算法对以上三种选定的光谱预处理进行特征波段的提取,结合多元线性回归对土壤有机质的光谱预测模型进行构建,结果表明基于连续统去除的多元线性回归模型的预测效果最好(R~2=0.612, RMSE=0.432, RPD=1.426)通过比较分析发现,基于连续统去除所建立的偏最小二乘法模型的预测精度最佳。
【学位授予单位】:山西农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S153.621

【参考文献】
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