【摘 要】
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本文采用可见光/近红外近红外光谱对土壤中有机质的含量进行实验研究,研究反射光谱的预处理方法以提高光谱与有机质含量的相关性,并尝试使用不同回归方法构建光谱对有机质含
【机 构】
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中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031
【出 处】
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2012年精准农业与农业空间信息技术学术交流暨农业信息化智能化科技成果推介会
论文部分内容阅读
本文采用可见光/近红外近红外光谱对土壤中有机质的含量进行实验研究,研究反射光谱的预处理方法以提高光谱与有机质含量的相关性,并尝试使用不同回归方法构建光谱对有机质含量的预测模型,预测未知样品土壤有机质含量.实验结果表明,对S-G多项式处理后的一阶导数和二阶导数进行主成分回归,以及对原光谱前十个主成分的三层BP神经网络模型均能对土壤有机质含量做较好的预测.下一步研究中,我们会逐步将仪器应用于田间,将机器运行噪声以及土壤颗粒大小、温湿度等实地因素考虑到模型搭建中,从而真正地实现对土壤养分的实时准确预测.
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