基于NIR-PLS的土壤碳含量预测模型研究

摘要：

以东北小兴安岭林区带岭林业局东方红林场的土壤为研究对象,对120个土壤样品近红外光谱做去噪、Savitzky-Golay平滑和多元散射校正预处理,利用偏最小二乘(PLS)法建立关于土壤碳含量和吸光度之间的定量分析模型,并进行模型校、验证及部分预测集样品碳含量预测.结果表明:主成分数为4时,模型最优.校正模型的决定系数R2和均方根误差(RMSE)分别为0.784和5.752;验证模型的决定系数R2和均方根误差(RMSE)分别为0.621和7.521,预测集样品的实测值和预测值的决定系数R2达到0.735,均方根误差RMSE为7.202,预测标准差SEP为10.356.应用近红外技术可以实现对小兴安岭次生林土壤碳含量的有效预测,为大面积快速测定土壤碳含量提供理论依据与技术支撑,进而为林分土壤碳循环的相关研究提供新的思路.

关键词：近红外光谱技术、小兴安岭、土壤碳含量、偏最小二乘法

所属期刊栏目：30

分类号：S714(林业基础科学)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金项目DL12EB07-2;黑龙江省自然科学基金C201111

在线出版日期：2014-04-08（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：5-8