应用微型近红外光谱仪快速检测桑园土壤有机质含量的方法

• 作者: 张业顺 张国政 张征立 熊孟 第丹丹 萧王文 颜辉 马月
• 来源期刊: 蚕业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 便携式近红外光谱仪 土壤有机质含量 波长优选
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 923-928
• 页数: 6页
• 分类号: S888.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13441/j.cnki.cykx.2018.06.014

摘要

采用低功耗、便捷式微型近红外光谱仪建立土壤有机质(soil organic matter,SOM)含量的快速检测方法,对于桑园土壤肥力监测和精确施肥有重要意义.对采集的71份桑园土壤样品,使用便携式NIR光谱仪采集样品的NIR漫反射光谱,使用一阶求导(1stD)、标准正态变量变换(SNV)和均值中心化(MC)3种方法预处理光谱,应用偏最小二乘法(PLS)建立预测模型,并用竞争性自适应重加权法(CARS)和随机蛙跳法(Random Frog)2种方法优选特征波长、优化模型,提高模型的预测精度.结果表明,使用1stD、SNV和MC预处理组合方式效果最好,2种波长优选方法均可提高模型预测精度,其中Random Frog-PLS方法效果最佳,建模集均方根误差(RMSEC)和相关系数(Rc)分别为0.46％和0.94,交叉验证集均方根误差(RMSECV)和相关系数(RCV)分别为0.62％和0.89.对37个未知桑园土壤样品进行验证,RMSEP和相关系数Rp分别为0.64％和0.90,实测值与预测值的误差较小,相关性较高,表明模型预测能力较好.研究表明,将便携式微型近红外光谱仪用于SOM含量的快速分析,可以促进对桑园土壤肥力的高效管理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜辉		43	529	13.0	21.0
2	张国政		29	90	6.0	8.0
3	张业顺		17	38	3.0	6.0
4	熊孟		5	2	1.0	1.0
5	张征立		1	0	0.0	0.0
6	第丹丹		2	0	0.0	0.0
7	萧王文		1	0	0.0	0.0
8	马月		2	9	1.0	2.0