基于非负矩阵分解法的抗水分干扰土壤有机质高光谱估算

• 作者: 丁仕杰 宋海燕 张智峰 韩小平
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: 红外高光谱 土壤有机质 非负矩阵分解 抗水分干扰 偏最小二乘
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 102-109
• 页数: 8页
• 分类号: S152.3|O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13842/j.cnkii.ssn1671-8151.201906005

摘要

[目的]高光谱技术被普遍应用于土壤有机质的检测,而土壤水分在近红外波段中的吸收特性对土壤有机质的检测有很强干扰,消除水分对土壤有机质检测影响是提高模型预测精度的关键,开展土壤水分光谱影响及其消除方法的研究具有重要意义.[方法]本研究获取了山西省晋中市太谷县内不同区域的50个土壤样本在5种含水率(干土、5％、10％、15％ 和17％)下共250条高光谱曲线,用非负矩阵分解(Nonnegative matrix factor,NM F)对光谱分解重构,以去除水分对土壤有机质检测的影响.采用偏最小二乘(Partial least-squares,PLS)建立的土壤有机质定量预测模型对重构前后湿土土样的有机质含量进行了预测.[结果]经NM F分解重构后的湿样吸光度谱图与对应的干样相近;重构后的光谱数据对有机质预测相关系数(R)较湿样提高了0.059,预测标准差(Predicted standard deviation,SEP)降低了0.154,均方根误差(Root-mean-square error,RMSEP)降低了0.718.[结论]NMF能够在很大程度上削弱土壤水分对有机质检测的影响,提高湿土土样有机质含量的高光谱预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋海燕	山西农业大学工学院	42	544	11.0	23.0
2	韩小平	山西农业大学工学院	26	111	6.0	9.0
3	丁仕杰	山西农业大学工学院	1	0	0.0	0.0
4	张智峰	山西农业大学工学院	2	3	1.0	1.0