基于直接正交信号校正的土壤磷和钾VNIR测定研究

摘要

利用可见-近红外光谱(VNIR)检测土壤磷(P)和钾(K)含量存在精度不高的问题.为消除土壤质地、类型、颜色、颗粒大小、形状、密度等对光谱精度的影响,利用VNIR检测土壤P和K,采用直接正交信号校正(DOSC)光谱预处理降低干扰的方法,对美国密苏里州8种类型土壤共1 582个土壤样品、在350 ～2 500 nm波段内进行VNIR光谱扫描,对光谱进行吸光度、均值归一化、5点均值滤波平滑处理后,分别用DOSC处理和未处理数据建立偏最小二乘回归(PLSR)分析模型对P和K进行预测.实验结果表明,DOSC处理后得到的模型预测精度显著提高,其预测均方根误差(RMSEP)降低21.50％ (P)、26.93％(P(0,27))、24.64％ (K)和27.67％ (K(0,192)),预测决定系数(R2)提高85.76％ (P)、108.31％ (P(0,27))、59.38％ (K)和87.01％ (K(0,192)),相对分析误差(RPD)提高27.37％ (P)、36.90％ (P(0,27))、32.75％ (K)和38.29％(K(0,192)).用DOSC算法在多类型土壤的P和K的VNIR测定中,能消除由于土壤质地、类型等引起的噪声信息,提高模型预测精度,为多类型土壤P和K的VNIR测定提供了一种光谱预处理方法.