土壤有机质含量田间实时测定方法

• 作者: 何东健 陈煦
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 有机质含量 光谱分析 预测模型 偏最小二乘法 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 127-132
• 分类号: S158.3|O433.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.01.019

摘要

为了实现对土壤有机质含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤有机质含量测定方法.首先用机载便携式近红外频谱仪采集土壤样本在波长900～1700nm范围的漫反射光谱,并对异常样本进行判别和剔除以提高建模精度,在比较2种不同样本划分方法对模型影响的基础上,用连续投影算法(SPA)对建模变量进行最优波长选择,然后通过3种线性建模方法对有机质含量预测结果进行分析,探明偏最小二乘法(PLS)方法效果最好,并建立了径向基(RBF)神经网络预测模型.测试集样本实验结果表明,用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.801 9,均方根误差为0.179 4;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.828 1和0.164 6,两种模型均具有较高的精度,可对有机质含量进行快速预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东健	西北农林科技大学机械与电子工程学院	188	3174	30.0	46.0
2	陈煦	西北农林科技大学机械与电子工程学院	2	34	2.0	2.0