【摘 要】
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以黑龙江农田黑土为研究对象,利用偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳(SOC)和全氮与土壤近红外光谱的预测模型.采用平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数3种不同预处理方
【机 构】
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沈阳农业大学土地与资环学院,沈阳 110161
【出 处】
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中国土壤学会第十二届全国会员代表大会暨第九届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会
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以黑龙江农田黑土为研究对象,利用偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳(SOC)和全氮与土壤近红外光谱的预测模型.采用平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数3种不同预处理方法分别处理原始光谱,分别建立SOC、全氮预测模型.结果表明：SOC模型决定系数R2均高于0.89,预测相关系数r均高于0.95,相对预测误差RPD均高于3.0,说明NIRS(Near Infrared Spectroscopy)做SOC定量分析是完全可行的.土壤全氮模型决定系数R2均高于0.82,预测相关系数r均高于0.87,相对预测误差RPD均高于2.0,说明NIR做全氮定量分析是可行的.比较3种不同预处理方法,一阶导数光谱(7点平滑)在模型优化中,效果均优于其他2种处理方法,说明光谱求导对提高模型性能是必要的.
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