基于光谱技术的土壤养分快速测试方法研究

被引：15

作者：

蒋璐璐 ^{[1
]}

张瑜 ^{[1
,2
]}

王艳艳 ^{[2
]}

谈黎虹 ^{[1
]}

何勇 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江经济职业技术学院

[2] 浙江大学生物系统工程与食品科学学院

来源：

浙江大学学报(农业与生命科学版) | 2010年 / 36卷 / 04期

关键词：

光谱技术; 土壤; 养分; 人工神经网络; 支持向量机; 偏最小二乘法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S158 [土壤肥力（土壤肥沃性）];

学科分类号：

0903 ; 090301 ;

摘要：

应用近红外光谱和中红外光谱对浙江省衢州红壤和海宁青紫泥2种典型土壤的氮(N)、磷(P)和钾(K)等养分进行快速测试;试验共采集80个样本,其中60个用于建模,20个用于预测;在获取光谱信息的基础上,分别采用偏最小二乘-支持向量机(PLS-LS-SVM)和偏最小二乘-人工神经网络(PLS-BP/ANN)2种方法进行建模.结果表明:2种模型的预测结果均比较理想,在小样本的学习预测上,PLS-LS-SVM比PLS-BP/ANN更精确一些;近红外光谱和中红外光谱2个波段对N含量的预测效果均较好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.876和0.867;中红外波段对P和K的预测效果更好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.938(P)和0.803(K).这为土壤养分的快速测试提供了一种新方法.

引用

页码：445 / 450

页数：6

共 3 条

[1]

近红外光谱分析基础与应用.[M].严衍禄主编;.中国轻工业出版社.2005,

[2]

Determination of acetolactate synthase activity and protein content of oilseed rape ( Brassica napus L.) leaves using visible/near-infrared spectroscopy.[J].Fei Liu;Fan Zhang;Zonglai Jin;Yong He;Hui Fang;Qingfu Ye;Weijun Zhou.Analytica Chimica Acta.2008, 1

[3] Comparison of calibrations for the determination of soluble solids content and pH of rice vinegars using visible and short-wave near infrared spectroscopy [J].

Liu, Fei ;

He, Yong ;

Wang, Li .

ANALYTICA CHIMICA ACTA, 2008, 610 (02) :196-204

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