基于可见-近红外光谱特征波长选择的土壤有机质快速检测研究

摘要：

选择光谱特征波长进行建模可以减少冗余波长的干扰,提高模型的预测精度.采用小波阈值消噪法对采集的104个土壤样本光谱数据进行了预处理,并通过间隔偏最小二乘法、无信息变量消除、连续投影算法和群智能算法等9种方法筛选了建模波长.结果表明,小波阈值消噪法能有效降低光谱中的噪声.利用波长选择方法筛选建模波长不仅能减少建模变量的个数,而且还能提高模型的预测精度,特别是离散粒子群优化算法利用26个波长进行建模,预测决定系数达到了0.81,预测的相对标准误差为2.31.实验结果证明,通过对光谱波长进行选择不但可以降低模型的复杂度,还能有效预测土壤有机质达的含量.

关键词：可见-近红外光谱、土壤有机质、小波消噪、波长选择、群智能算法

所属期刊栏目：36

分类号：S123(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目41271234;浙江省自然科学基金项目LY13F010008;浙江省人力资源厅2012年留学人员科技择优资助项目

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48