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摘要:
可见光/近红外光谱模型是土壤属性预测的有效工具。波长优选在光谱建模过程中起着重要作用。文中首先利用从安徽省涡阳县采集的130个砂姜黑土土壤样本获得可见光/近红外光谱,然后利用平滑与多重散射校正联合的光谱预处理方式消除光谱中的无关变量和冗余信息以提高模型预测结果的相关性,再利用SPXY方法挑选建模集样本,分别利用连续投影算法和遗传算法进行波长优选,最后利用留一法进行交互验证建立有机质含量的主成分回归模型。研究结果显示:连续投影算法和遗传算法都可以有效地减少参与建模的波长数并提高模型的准确度,尤其是遗传算法能够更好地提高土壤有机质含量预测精度,其相关系数、预测均方根误差和相对分析误差分别达到0.9316,0.2142和2.3195。通过合适的特征波长选取,不仅计算量可以大大减少,预测精度也会有效提高。
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文献信息
篇名 波长优选对土壤有机质含量可见光/近红外光谱模型的优化
来源期刊 发光学报 学科 数学
关键词 可见光/近红外光谱 有机质含量 光谱预处理 样本选择 波长优化
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 发光学应用及交叉前沿
研究方向 页码范围 1428-1435
页数 8页 分类号 O235
字数 1231字 语种 中文
DOI 10.3788/fgxb20163711.1428
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研究主题发展历程
节点文献
可见光/近红外光谱
有机质含量
光谱预处理
样本选择
波长优化
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
发光学报
月刊
1000-7032
22-1116/O4
大16开
长春市东南湖大路16号
12-312
1970
chi
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