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摘要:
以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的.
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文献信息
篇名 用近红外光谱预测土壤碳含量的研究
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 农学
关键词 近红外光谱 土壤碳含量 行走式测定 波段算术组合 偏最小二乘回归法
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 32-37
页数 6页 分类号 S123|TH744.1
字数 5609字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王珂 浙江大学环境与资源学院 100 2728 32.0 49.0
2 沈掌泉 浙江大学环境与资源学院 40 1589 21.0 39.0
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
土壤碳含量
行走式测定
波段算术组合
偏最小二乘回归法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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