【摘 要】
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近红外（Near-infrared, NIR）光谱法具有高效、无损的特点，然而其采集的光谱容易受多种外界因素的影响而发生漂移，导致分析结果出现偏差。时序漂移是一种NIR光谱随检测时间发生持续且有规律漂移的普遍现象。本研究提出了一种时序漂移NIR光谱的建模新方法，将漂移信号分解为背景漂移和样本依赖的时序漂移。分别利用连续小波变换（Continuous wavelet transform, CWT）和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.22004022）； 贵州省科技厅科技计划项目（No．黔科合基础-ZK[2021]一般045）； 贵州省教育厅普通高等学校青年科技人才成长项目（No．黔教合KY字[2021]163）资助～～；
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近红外（Near-infrared, NIR）光谱法具有高效、无损的特点，然而其采集的光谱容易受多种外界因素的影响而发生漂移，导致分析结果出现偏差。时序漂移是一种NIR光谱随检测时间发生持续且有规律漂移的普遍现象。本研究提出了一种时序漂移NIR光谱的建模新方法，将漂移信号分解为背景漂移和样本依赖的时序漂移。分别利用连续小波变换（Continuous wavelet transform, CWT）和半监督-无参数模型增强（Semi-supervised parameter-free calibration enhancement, SS-PFCE）消除NIR光谱中时序背景漂移和样本依赖的时序信号漂移部分，进而实现准确建模。通过对2019年和2020年在云南省境内分别采集的928个和962个土壤样品的时序漂移NIR光谱进行建模，以土壤有机质（Soil organic matter, SOM）含量的预测准确性验证本方法的建模效果。对2019年采集的光谱建模（预测均方根误差（Root mean squared error of prediction, RMSEP）=6.7 g/kg,R~2=0.76）,预测2020年采集的漂移光谱时出现了较大的偏差（RMSEP=31.3 g/kg,R~2=0.50）。通过CWT处理后的光谱建模预测，2020年光谱的预测结果明显变好（RMSEP=11.6 g/kg,R~2=0.66）;通过SS-PFCE进行模型增强后有了进一步的提升（RMSEP=8.3 g/kg,R~2=0.67）。结果表明，CWT结合SS-PFCE能够最大程度消除NIR光谱中的时序漂移，获得较好的建模结果。
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