基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

• 作者: 国佳欣 徐喆 朱青 江叶枫 赵小敏 郭熙
• 来源期刊: 土壤学报
• 学科: 农学
• 关键词: 红壤 有机质 分数阶导数 偏最小二乘回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 636-645
• 页数: 10页
• 分类号: S158.2|TP7
• 字数: 9443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11766/trxb201904160060

摘要

对红壤地区土壤有机质进行快速预测,以满足智慧农业与精准施肥的需要.以江西省奉新县北部为研究区域,采用1 km×1 km标准格网划分研究区进行采样,共得到红壤样本248个.对土壤光谱进行了包含分数阶导数在内的3种数学变换方法,将经过P=0.01显著性检验的波段用于模型的构建,选用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络建立土壤有机质含量预测模型.结果表明:当对红壤光谱数据进行1.5阶导数变换后再使用PLSR-BP复合模型对土壤有机质含量进行预测时的结果为最优,训练集R2=0.89,RMSE=4.68 g·kg-1,验证集R2=0.87,RMSE=5.55 g·kg-1,RPD=2.75.1.5阶导数对红壤光谱数据的变换能够更好地突出与有机质相关的特征信息,有助于其含量预测.PLSR-BP复合模型预测精度优于单一模型,能够较好地预测红壤有机质含量,为精准农业快速监测红壤有机质含量提供了新的途径.