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亚洲精细农业与计算机农业应用联合大会

作者： feng yaoze 1 li xiaoyu 1 li peiwu 2 lei tingwu 3 wang wei 1 xiao wu 1 zhou zhu 1 1. college of engineering and technology Huazhong Agricultural University {1.han China 2. Oil Crops Research Institute Chinese Academy of Agricultural Sciences {1.han China 3. Institute of Soil and Water Conservation Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources Yangling China

Three types of Southern soil （yellow-brown soil, paddy soil and alluvial soil） were studied based on NIR spectra. Soil moisture analysis model of pretreated soil samples was established by PLS, with R 2 =0.9946 and 0.991. and RMSECV=0.801., RMSEP=0.91.% for validation and prediction, respectively. 1. unpretreated soil samples were predicted by re-established PLS model based on Kennard-Stone algorithm,with average absolute error reducing from 0.78 % to 0.42 %, which showed that the soil sample space expansion method can improve model prediction accuracy.

关键词： NIR soil water content PCA PLS Kennard-Stone algorithm

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基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

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农业机械学报 2009年第5期40卷 64-67页

作者：李小昱肖武李培武雷廷武王为冯耀泽华中农业大学工程技术学院武汉430070 中国农业科学院油料作物研究所武汉430062 中国科学院水利部水土保持研究所陕西杨凌712100

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801.,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.91.%,利用该模型预测黄土高原地区... 详细信息

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801.,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.91.%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%。利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.1.6%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高。

关键词：土壤含水率近红外光谱傅里叶变换特征提取

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基于近红外光谱土壤水分检测模型的适应性

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农业工程学报 2009年第3期25卷 33-36页

作者：肖武李小昱李培武雷廷武王为刘洁冯耀泽华中农业大学工程技术学院武汉430070 中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室杨凌712100 中国农业科学院武汉油料作物研究所武汉430062 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083

由于土壤水分的近红外光谱定量分析模型精度依赖于样品状态,故土壤水分定量分析模型的适应性极其重要。以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法交叉验证建立了处理后样品下的土壤水分分析模型,模型预测值与标准值的决定系数R2... 详细信息

由于土壤水分的近红外光谱定量分析模型精度依赖于样品状态,故土壤水分定量分析模型的适应性极其重要。以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法交叉验证建立了处理后样品下的土壤水分分析模型,模型预测值与标准值的决定系数R2为0.9946,交叉验证预测均方差为0.801.,模型预测决定系数R2为0.991.,预测均方差为0.91.%;利用主成分分析了未处理土壤样品与处理土壤样品得分图的差异,结果表明定量分析模型对未处理样品的预测精度降低;采用斜率/截距的方法修正了1.个未处理样品的模型预测值,预测平均绝对值误差从0.78%降低到0.38%,结果表明斜率/截距校正法能较好的提高近红外光谱土壤水分定量分析模型的适应性。

关键词：近红外光谱土壤水分主成分析模型适应性

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