文献类型: 中文期刊
作者: 卢岩 1 ; 郭斗斗 1 ; 孙成明 1 ; 刘涛 1 ; 陈瑛瑛 1 ; 武威 1 ;
作者机构: 1.扬州大学农学院江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点
关键词: 高光谱;水稻土;有机质;多元逐步回归;偏最小二乘回归;估算
期刊名称: 中国农学通报
ISSN: 1000-6850
年卷期: 2014 年 18 期
页码: 49-54
收录情况: CSCD
摘要: 利用高光谱技术可实现土壤有机质含量的快速、精确反演。然而运用不同的光谱预处理算法及建模方法获取的模型预测精度及稳定性不同。为了选取最佳土壤有机质估算模型,本研究应用ASD波谱仪测定河南省潢川县水稻土的光谱数据,比较使用2种建模方法组合18种光谱预处理转换算法建立模型的反演效果。对于多元逐步回归模型和偏最小二乘模型,使用SGF3-2预处理算法均获得了最佳的预测效果,所建模型具有较小的误差和较高的精度。相比使用多元逐步回归法,使用偏最小二乘回归法可以获取更稳定的预测模型。运用偏最小二乘模型结合SGF3-2预处理算法得到了最佳的水稻土有机质含量估算模型,模型预测均方根误差RMSEv=0.036,决定系数Rv2=0.89。选择最佳的建模方法结合预处理算法,可以改进模型反演精度。本研究对比的不同方法也可以应用到类似的土壤模型选取中。
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