基于OSC的土壤全氮近红外光谱测定

摘要：

采集农田、林地和盐碱地不同类型的土壤样本,采用偏最小二乘法结合OSC方法建立土壤有机质反演模型,运用交叉验证和外部验证相结合的评价方法进行比较分析.结果显示:采用平滑+ MSC+ OSC方法对光谱进行预处理,可以提高预测模型的精度.OSC因子个数和PLS主因子个数分别为6和4时,交叉验证决定系数R2为0.990 1,均方根误差为0.297 5,外部验证决定系数R2为0.926 l,均方根误差为0.283 6,模型达到最优.表明对光谱进行OSC预处理后建模是可行的,OSC降低与浓度阵无关的光谱信号,并且减少建立模型的主因子个数,进一步提高模型的精度和稳定性.

关键词：近红外光谱、偏最小二乘法、土壤、全氮、正交信号校正

所属期刊栏目：29

分类号：S762(森林保护学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目4087119

在线出版日期：2013-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28