多種類土壤有機(jī)質(zhì)的近紅外分析模型及其共性研究.pdf

1、土壤肥力指標(biāo)檢測是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要基礎(chǔ)性工作，既有的檢測方法需要生化試劑，過程復(fù)雜，不便于規(guī)?；瘧?yīng)用。近紅外（NIR）光譜可以無需試劑直接檢測樣品，具有快速簡便的優(yōu)點。已有研究工作證實近紅外光譜用于分析土壤主要肥力指標(biāo)（有機(jī)質(zhì)等）的可行性，但由于土壤類型繁多，進(jìn)一步針對土壤類型建立個性化模型及多類型土壤聯(lián)合分析模型，對于近紅外光譜在土壤領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用具有重要意義。本文收集到東北、南京和廣東三個類型的典型土壤樣品，基于多次定標(biāo)、預(yù)測集隨機(jī)

2、劃分的構(gòu)建具有穩(wěn)定性的近紅外建模、檢驗框架。采用等間隔偏最小二乘（EC-PLS）方法進(jìn)行波長優(yōu)選，建立等效模型集：（1）進(jìn)一步提出重復(fù)率優(yōu)先組合偏最小二乘（RRPC-PLS）方法，建立了三類土壤樣品有機(jī)質(zhì)近紅外分析的個性化模型；（2）建立了三類土壤樣品有機(jī)質(zhì)近紅外分析的聯(lián)合模型，進(jìn)行共性研究。
　　采用EC-PLS方法，關(guān)于東北土壤，最優(yōu)起點波長（I）、波長個數(shù)（N）和波長間隔數(shù)（G）分別為1090nm、63和10；關(guān)于南京土壤，

3、最優(yōu)的I、N和G分別為1310nm、48和4；關(guān)于廣東土壤，最優(yōu)的I、N和G分別為1172nm、72和9。在此基礎(chǔ)上建立等效模型集，進(jìn)一步采用RRPC-PLS方法建立東北、南京和廣東三類土壤有機(jī)質(zhì)的個性化模型，所采用的波長個數(shù)分別為8、9和56；另一方面，針對等效模型集，進(jìn)一步建立三類土壤樣品有機(jī)質(zhì)的聯(lián)合模型，相應(yīng)的等間隔波長組合的I、N和G分別為1632nm、18和8。
　　采用不參與定標(biāo)的樣品對優(yōu)選的模型進(jìn)行檢驗。對于最優(yōu)RR

4、PC-PLS模型，東北土壤有機(jī)質(zhì)的預(yù)測均方根偏差（V-SEP）和預(yù)測相關(guān)系數(shù)（V-RP）分別為0.188wt％和0.903；南京土壤的V-SEP和V-RP分別為0.507wt%和0.945；廣東土壤的V-SEP和V-RP分別為0.197wt%和0.917。對于最優(yōu)聯(lián)合模型，東北土壤的V-SEP和V-RP分別為0.182wt%和0.918；南京土壤的V-SEP和V-RP分別為0.573wt%和0.926；廣東土壤的V-SEP和V-RP分別