检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2024年第16期40卷 113-123页

作者：周鹏孔一诺郝珊珊印祥肖新清金诚谦山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255000 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 中国农业大学工学院北京100083

为深入分析土壤湿度对近红外光谱反演剖面土壤有机质(soil organic matter, SOM)精度的影响,该研究依据水分张力这一指标,将土壤划分为风干状态、1.500、0.330、0.100、0.033 MPa和饱和状态共6种湿度水平,在所选16个地点分别采集深度约1... 详细信息

为深入分析土壤湿度对近红外光谱反演剖面土壤有机质(soil organic matter, SOM)精度的影响,该研究依据水分张力这一指标,将土壤划分为风干状态、1.500、0.330、0.100、0.033 MPa和饱和状态共6种湿度水平,在所选16个地点分别采集深度约150 cm剖面土壤芯柱为研究对象,采用7种方法对所测剖面土壤光谱吸光度进行光谱预处理,选择较佳的预处理方法。同时,采用连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权-连续投影算法(competitive adaptive reweighting-successive projection algorithm, CARS-SPA)筛选特征波长。构建基于全谱及特征波长的SOM近红外光谱反演模型,并将其与标准正态变量变化(standard normal variate, SNV)预处理方法相结合。结果表明:1)SPA-PLSR模型和CARS-SPA-PLSR模型的精度均优于基于全谱的PLSR模型;2)SNV-SPA-PLSR模型在饱和、风干状态下预测效果更好,而SNV-CARS-SPA-PLSR模型在水分张力分别为0.033、0.100、0.330和1.500 MPa时预测精度更高;3)不同土壤湿度水平近红外光谱“一对一”式预测SOM模型难以满足实际应用,经过对比研究,选用水分张力为1.500 MPa时构建的SNV-CARS-SPA-PLSR模型分别预测6组土壤湿度水平和混合样本集中SOM取得效果最好。该研究结果对各湿度水平下估算SOM含量有一定的指导作用,并为提高不同土壤湿度水平间剖面SOM近红外光谱反演模型的适用性提供参考。

关键词：土壤湿度有机质近红外光谱水分张力竞争性自适应重加权-连续投影算法

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砂壤潮土有机质含量可见-近红外光谱预测

引用

光谱学与光谱分析 2022年第9期42卷 2924-2930页

作者：钟翔君杨丽张东兴崔涛和贤桃杜兆辉中国农业大学工学院北京100083 农业农村部土壤-机器-植物系统技术重点实验室北京100083

土壤有机质(SOM)是影响播量的土壤关键参数,根据SOM信息对播量进行实时调控,投入最优化的种子量,充分利用地力资源挖掘产量潜力,节约良种,实现种植收益最大化,是目前播种领域最前沿的研究方向。以玉米主产区之一的华北平原为研究区域,... 详细信息

土壤有机质(SOM)是影响播量的土壤关键参数,根据SOM信息对播量进行实时调控,投入最优化的种子量,充分利用地力资源挖掘产量潜力,节约良种,实现种植收益最大化,是目前播种领域最前沿的研究方向。以玉米主产区之一的华北平原为研究区域,对该区域砂壤潮土进行了可见-近红外(300~2500 nm)光谱采集。采用蒙特卡罗交叉验证剔除了异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理。分别通过竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权-连续投影(CARS-SPA)、无信息变量消除(UVE)及变量组合集群分析法(VCPA)等波长筛选方法提取有效变量,并结合偏最小二乘回归(PLSR)分别建立了全波长和特征波长的SOM含量预测模型。结果表明,不同方法筛选的波长数目及波长位置存在显著差异,CARS和SPA算法选择的光谱特征在整个光谱范围都有分布,UVE和VCPA筛选的波段较为集中,且基于CARS-SPA方法可以进一步优选特征变量,其特征波长仅为全波长数量的15%。通过对比不同模型的建模及预测效果,除UVE和VCPA算法外,其余算法构建的模型均能实现SOM含量的有效预测,其RPD值均大于2.0。基于CARS-SPA构建的PLSR模型效果最好,其R2P和RPD分别0.901和3.188,均高于其他方法,不仅降低了无效信息对预测效果的干扰,且模型的运算效率得到了明显的提高,可以很好地实现该地区SOM含量的可靠预测。该研究可以为SOM含量快速预测及仪器设计提供方法参考。

关键词：土壤有机质播种可见-近红外砂壤潮土竞争性自适应重加权-连续投影算法

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新疆博斯腾湖湖滨绿洲不同土地利用类型土壤电导率高光谱估算

引用

中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2023年第6期62卷 31-39页

作者：樊泳灼李新国新疆师范大学地理科学与旅游学院/新疆干旱区湖泊环境与资源实验室新疆乌鲁木齐830054

为了更精准了解博斯腾湖湖滨绿洲不同土地利用类型的土壤含盐量,应用竞争性自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权-连续投影算法(CARS-SPA)3种方法筛选不同土地利用类型土壤电导率高光谱数据的特征波段,基于... 详细信息

为了更精准了解博斯腾湖湖滨绿洲不同土地利用类型的土壤含盐量,应用竞争性自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权-连续投影算法(CARS-SPA)3种方法筛选不同土地利用类型土壤电导率高光谱数据的特征波段,基于全波段和特征波段结合BP神经网络分别构建湖滨绿洲的耕地、林地、荒地和整体土地的土壤电导率估算模型,对比不同方式的估算模型精度。研究结果表明:1)耕地、林地、荒地及整体土地的土壤电导率均值分别为0.84、5.43、5.78、3.26 mS/cm。湖滨绿洲整体土地的电导率相比耕地平均值增加了2.42 mS/cm,相比林地和荒地减少了2.17、2.52 mS/cm。2)通过CARS-SPA方法可以降低输入模型的波段数,提高模型的效率,筛选耕地、林地、荒地及整体土地的土壤电导率的特征波段数仅占全波段的0.71%、0.59%、0.06%、1.00%。3)对耕地、林地、荒地的土壤电导率构建单独的估算模型明显提高了研究区土壤电导率的估算精度,在FDR-CARS-BP、FDR-SPA-BP、FDR-CARS-SPA-BP共3种模型中,耕地、林地、荒地土壤电导率建模的平均R2相比整体土地建模分别提高0.12、0.14、0.15,FDR-CARS-SPA-BP模型为研究区土壤电导率高光谱估算最优模型。

关键词：土壤电导率土地利用类型高光谱数据竞争性自适应重加权-连续投影算法 BP神经网络

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