基于正交信号校正的Vis-NIR光谱土壤质地预测

• 作者: 孙孝林 张俊辉 杨红震 王德彩 蔚霖 黄家荣
• 来源期刊: 河南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: Vis-NIR光谱 土壤质地 正交信号校正 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 农业资源与环境科学
• 页码范围: 408-413
• 页数: 6页
• 分类号: S127
• 字数: 4578字
• 语种: 中文

摘要

为提高基于VIS-NIR光谱的土壤质地预测精度,引入了正交信号校正(OSC)光谱预处理算法.分别用原始光谱、微分处理、OSC处理光谱,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果表明,OSC-PLSR模型验证精度高于其他两种方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp为5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp为1.25,相比PLSR模型,分别降低22.22％和9.42％.OSC算法在土壤质地的VIS-NIR反演中能有效消除不相关因素的影响,提高模型预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄家荣	河南农业大学林学院	44	353	10.0	16.0
2	蔚霖	河南农业大学资源与环境学院	14	68	4.0	8.0
3	王德彩	河南农业大学林学院	11	95	6.0	9.0
4	杨红震	河南农业大学林学院	7	20	3.0	4.0
5	孙孝林	中山大学地理科学与规划学院	4	21	2.0	4.0
6	张俊辉	河南农业大学林学院	4	18	2.0	4.0