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摘要:
近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度.人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定.在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破.开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度.进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一.光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向.
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文献信息
篇名 土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 土壤 近红外光谱 土壤传感器 精细农业
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 农业水土工程
研究方向 页码范围 73-87
页数 分类号 O657.3|S126
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.03.015
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 李民赞 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 102 1430 24.0 33.0
2 郑立华 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 38 550 12.0 22.0
3 孙红 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 40 403 9.0 19.0
4 安晓飞 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 4 74 4.0 4.0
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土壤
近红外光谱
土壤传感器
精细农业
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