【摘 要】
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土壤有机质作为衡量土壤生产力的关键指标,对农业生产起着至关重要的作用,因此实现对土壤有机质的快速检测十分必要。传统的土壤有机质测量方法采用实验室化学检测方案,但化学测量法不仅测量周期长,而且会破坏样本的内部结构,还包括对测量人员实验操作能力要求较高、仪器材料昂贵、污染环境等缺陷,不符合现代数字化农业快速发展的需求。近红外光谱分析技术由于它快速、无损、操作简单等优点,近几十年来在农业、医药、石油等方
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土壤有机质作为衡量土壤生产力的关键指标,对农业生产起着至关重要的作用,因此实现对土壤有机质的快速检测十分必要。传统的土壤有机质测量方法采用实验室化学检测方案,但化学测量法不仅测量周期长,而且会破坏样本的内部结构,还包括对测量人员实验操作能力要求较高、仪器材料昂贵、污染环境等缺陷,不符合现代数字化农业快速发展的需求。近红外光谱分析技术由于它快速、无损、操作简单等优点,近几十年来在农业、医药、石油等方面得到广泛的发展和应用。在本研究中,尝试利用近红外光谱技术快速检测土壤有机质的含量,通过构建多种特征谱区智能选择方法实现有机质关键建模波长变量的有效获取,进而建立满足实际需求的快速检测模型。主要研究内容如下:（1）构建特征谱区智能选择方法。基于区间偏最小二乘（i PLS）的思想,将遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）、遗传模拟退火算法（GSA）分别与偏最小二乘（PLS）回归模型相结合构建遗传算法-区间偏最小二乘法（GA-i PLS）、模拟退火算法-区间偏最小二乘法（SA-i PLS）和遗传模拟退火算法-区间偏最小二乘法（GSA-i PLS）实现光谱特征区间的智能选择;将GA、SA、GSA分别与支持向量机（SVM）回归模型相结合构建利用遗传算法-区间支持向量机（GA-i SVM）、模拟退火算法-区间支持向量机（SA-i SVM）和遗传模拟退火算法-区间支持向量机（GSA-i SVM）光谱特征区间与SVM参数的同步优化。（2）建立土壤有机质PLS回归模型。对光谱选择Savitzky-Golay（SG）平滑进行预处理,再以2:1的比例对样本进行基于X-Y距离结合的样本划分方法（SPXY）样本集划分。利用联合区间偏最小二乘法（Si PLS）、后向区间偏最小二乘法（Bi PLS）、GA-i PLS、SA-i PLS和GSA-i PLS优选特征光谱区间,最后通过PLS对以上区间选择算法筛选出来的光谱区间作为输入,建立有机质检测模型。对比各模型的评价参数,得出GSA-i PLS模型更有优势,此模型的输入变量从原始光谱的850个波长点降到了206个,模型的评价参数预测决定系数（Rp~2）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.952和1.616。结果表明,GSA-i PLS特征选择方法能有效减小模型的输入并提高模型性能。（3）建立土壤有机质SVM回归模型。首先采用SPXY划分样本集以及进行SG预处理,再利用GA-i SVM、SA-i SVM和GSA-i SVM方法选择特征波长,最后基于筛选出的特征波长建立SVM回归模型。通过对比,GSA-i SVM模型的输入波长点降到了334个,模型的评价参数Rp~2和RMSEP的值分别为0.887和2.512。结果表明,GSA-i SVM方法在实现特征谱区和SVM参数同步优化的同时,选出的波长点也更适用于建立高性能的SVM回归模型。本研究探讨了BiPLS、SiPLS、GA-iPLS、SA-iPLS、GSA-i PLS、GA-i SVM、SA-i SVM和GSA-i SVM几种特征波长选择算法对模型的影响,并分别建立了基于PLS和SVM的近红外光谱检测模型,为土壤有机质的快速检测提供了理论依据,同时也为建立更加简单、高效、低成本的近红外光谱定量校正模型提供了新思路。
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