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基于高光譜技術的褐土土壤總氮含量的預測2.0

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2023-11-17 16:05 ? 次閱讀
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引言

土壤營養(yǎng)元素的含量是提高農(nóng)作物產(chǎn)量和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的重要因素。對土壤營養(yǎng)元素進行準確測量是實施精細農(nóng)業(yè)的基礎。傳統(tǒng)的土壤營養(yǎng)元素的測定方法為化學法,化學法測量結(jié)果精度高,但需要消耗大量的時間和人力,難以滿足土壤營養(yǎng)元素實時監(jiān)控的要求。高光譜技術光譜分辨率高、光譜通道數(shù)多,能夠更加真實、全面地反映物體的固有光譜特性及其差異,從而能夠提高土壤營養(yǎng)元素的預測精度。高光譜技術已廣泛應用于土壤營養(yǎng)元素的預測與反演。

本文以山西典型褐土土壤為研究對象,所有土壤樣品經(jīng)風干后,未經(jīng)研磨過篩處理,直接裝入樣品杯進行測量。并采用高光譜成像技術獲取近紅 外高光譜圖像,并 提 取 平 均 光 譜 曲 線(A)、標準差曲線(S)和方差曲線(V)等統(tǒng)計參數(shù)。然后分別采用以平均光譜曲線(A)、平均光譜曲線的一階導數(shù) (F)、A與F的乘積(A*F)、A與F的商(A/F)為基礎的20種光譜預處理方法,結(jié)合PLS方法進行建模,并對驗證集進行驗證。

本文旨在構(gòu)建一種結(jié) 合高光譜成像技術特點的,針對未經(jīng)研磨和過篩處 理的褐土土壤總氮含量的定量預測模型,并為土壤其他營養(yǎng)元素的快速預測提供參考。

結(jié)果與分析

2.1 不同PLS模型的建模結(jié)果

分別采用 A、F、A*F、A/F等20種光譜預處理方法,結(jié)合PLS方法進行建模,并對驗證集進行驗證。不同PLS模型及對驗證集的驗證結(jié)果見表3。不同光譜數(shù)據(jù)預處理方法對驗證集RPDc和Rc2的影響見圖3和圖4。

表3 不同 PLS模型及對驗證集的驗證結(jié)果

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圖3 不同光譜數(shù)據(jù)預處理方法對RPDc的影響

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圖4不同光譜數(shù)據(jù)預處理方法對Rc2的影響

由于在建模時優(yōu)先考慮了模型對建模集的驗證效果,并使所有模型的RPDc和Rc2基本相同,因此對模型進行評價只需要對比不同模型對驗證集的驗證效果即可。建模效果最好的預處理方法為F*S,其PLS模型的主因子個數(shù)為11,驗證集RMSEp=159.89,RPDp=2.120,Rp2=0.826;其次為A* F*S,其PLS模型的主因子個數(shù)為11,驗證集RMSEp=165.85,RPDp=2.010,Rp2=0.804。這兩個模型的RPDp在2.0以上,Rp2在0.8以上,可以對褐土土壤的總氮含量進行有效預測;其它模型的RPDp均小 于 2.0,對總氮含量的預測效果 較差。當只使用平 均光譜曲線A進行建模時,建模效果從好到壞依次為:F>A*F>A>A/F。即使用平均光譜曲線的一階導數(shù)F和平均光譜曲線與一階導數(shù)的乘積A*F能夠取得更好的建模效果。

當結(jié)合其它統(tǒng)計參數(shù)(S、V)進行建模時,以A和A/F為基礎的PLS模型的RPDp和Rp2均有大幅 下降,即A和 A/F不適合與S、V 組合進行建模。對于以F和A*F為基礎的PLS模型,只有與標準差的乘積(*S)能夠提高建模效果;而其他方法(/S、*V、/V)的建模效果均低于只使用F和A*F的建模效果。

討論與結(jié)論

本文以山西典型褐土土壤為研究對象,所有土壤樣品經(jīng)風干后,未經(jīng)研磨過篩處理,直接裝入樣品杯進行測量。并采用高光譜成像技術獲取近紅外高光譜圖像,并 提取平均光譜曲線(A)、標準差曲線(S)和方差曲線(V)等統(tǒng)計參數(shù)。然后分別采用以A、F、A*F、A/F為基礎的20種光譜預處理方法,結(jié)合PLS方法進行建模,并對驗證集進行驗證。

主要結(jié)論如下:

(1)平均光譜曲線隨總氮含量先增加后減小,可能導致兩個總氮含量差異極大的土壤樣本的平 均光譜曲線非常接近,從而影響預測模型的預測準 確性。一階導數(shù)曲線隨總氮含量的增加而單調(diào)增加,使用一階導數(shù)進行建模,可能能夠獲得更好的預測效果。

(2)建模效果最好的預處理方法為F*S,其PLS模型的主因子個數(shù)為11,驗證集RMSEp= 159.89,RPDp=2.120,Rp2=0.826;其次 為 A* F*S,其PLS模型的主因子個數(shù)為11,驗證集RMSEp=165.85,RPDp=2.010,Rp2=0.804。這兩個模型的RPDp在2.0以上,Rp2在0.8以上,可以對褐土土壤的總氮含量進行有效預測;其它模型的RPDp均小于2.0,對總氮含量的預測效果較差。

(3)當只使用平均光譜曲線A進行建模時,使 用平均光譜曲線的一階導數(shù)F和平均光譜曲線與一階導數(shù)的乘積A*F能夠取得更好的建模效果。當結(jié)合其它統(tǒng)計參數(shù)(S、V)進行建模時,只有F和A*F與標準差的乘積(*S)的預處理方法能夠提高建模效果。

本文選用的土壤樣本未經(jīng)研磨和過篩處理,能夠極大縮短制樣時間,提高預測效率。本文結(jié)合高光譜成像技術的特點,提出了多種統(tǒng)計參數(shù)結(jié)合的光譜數(shù)據(jù)的預處理方法,可為高光譜成像技術的土壤營養(yǎng)元素的反演提供參考。本文研究結(jié)果可為 近紅外高光譜成像技術應用于褐土土壤其他營養(yǎng)成份的快速預測提供參考。光譜數(shù)據(jù)預處理方法 對其他建模方式、其他土壤類型、其他營養(yǎng)元素的反演有待進一步研究。

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審核編輯 黃宇


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