首页> 中文期刊> 《光谱学与光谱分析》 >水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

         

摘要

Soil organic matter (SOM ) is an essential indicator for the fertility assessment of farmland .and An efficient and stable prediction model is in need to rapidly estimate SOM in larger scale .Spectroscopic technology has been proved as a powerful tool to access SOM in the last decade .The aims of this paper were :to compare different selection method of calibration set for mod‐eling SOM in paddy soil by using visible‐near infrared (VNIR) ,mid‐infrared (MIR) and VNIR‐MIR spectra and to assess the prediction ability of the results .All spectra were transformed from reflectance to absorbance ,and preprocessed by Savitzky‐Go‐lay smoothing algorithm .The prediction models of SOM were built by using partial least squares regression (PLSR) coupled with three selection methods of calibration set in VNIR ,MIR and VNIR‐MIR regions .The selection method of calibration Rank‐KS performed better than Rank method and KS method ,meanwhile the models in MIR region showed stronger prediction ability than VNIR and VNIR‐MIR regions .The best prediction model was obtained with the MIR model combined with Rank‐KS ,and the root mean square error of prediction (RMSEP) and ratio of performance to deviation (RPD) were 3.25 g ・ kg - 1 and 4.24 . According to variable in the projection (VIP) score ,important bands for SOM prediction in paddy soil were identified in VNIR and MIR region .Our results show that MIR spectroscopy could make quantitative prediction of SOM in paddy soil and Rank‐KS is an effective method for selection of calibration sets ,so as to provide some scientific basis for fertility assessment of farmland and rational fertilization .%土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见‐近红外、中红外和可见‐近红外‐中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见‐近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过 Savitzky‐Golay 平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过 Rank‐KS 法建立的三种波段的有机质预测模型均优于 Rank 法和 KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见‐近红外和可见‐近红外‐中红外波段的预测模型,基于 Rank‐KS 法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSEP 仅为3.25 g ・ kg -1,RPD 达到4.24,依据 VIP 得分筛选出可见‐近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank‐KS 法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。

著录项

  • 来源
    《光谱学与光谱分析》 |2016年第6期|1712-1716|共5页
  • 作者单位

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    中国科学院南京土壤研究所;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室;

    江苏 南京 210008;

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    浙江大学环境与资源学院;

    浙江 杭州 310058;

    中国科学院南京土壤研究所;

    土壤与农业可持续发展国家重点实验室;

    江苏 南京 210008;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 理论;土壤分析;
  • 关键词

    水稻土; 有机质预测; 可见光-近红外光谱; 中红外光谱;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号