文献类型： 中文期刊
作者： 王世芳 1 ; 韩平 1 ; 宋海燕 2 ; 梁刚 1 ; 程旭 2 ;
作者机构： 1.北京农业质量标准与检测技术研究中心
2.山西农业大学工学院
关键词： S/B算法;DS算法;土壤水分;土壤有机质;近红外光谱
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2019 年 39 卷 006 期
页码： 1986-1992
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 土壤水分对近红外光谱表现出强烈的吸收和对土壤有机质含量的预测造成干扰.研究选择41个样本作为校正集和9个样本作为预测集,所有样本做不同含水率(5%,10%,15%和17%)的处理.采用S/B和DS算法分别对预测结果和全光谱进行校正,消除土壤水分的影响.结果得出预测结果偏差减小和模型预测性能得到改善,Rp高于0.89和RMSEP低于0.885%.研究表明S/B和DS算法能有效消除土壤水分的影响和提高土壤有机质预测的准确性.
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