近红外光谱法快速测定土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量

编号 zgly0000502828

文献类型 期刊论文

文献题名 近红外光谱法快速测定土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 李伟  张书慧  张倩  董朝闻  张守勤 

作者单位 吉林大学生物与农业工程学院  东风汽车有限公司商用车研发中心 

母体文献 农业工程学报 

年卷期 2007,23(1)

页码 55-59

年份 2007 

分类号 S153 

关键词 近红外光谱分析  神经网络  偏最小二乘法  土壤养分 

文摘内容       运用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法分别建立了0.9mm筛分风干黑土土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量预测的近红外光谱(NIRS)分析模型。使用偏最小二乘算法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数R。分别为0.9520、0.8714和0.7300, 平均相对误差分别为3.42%、13.40%和7.40%。人工神经网络方法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数分别为0.9563、0.9493和0.9522, 相对误差分别为2.67%、6.48%和2.27%, 测试集仿真的相对误差分别为5.44%、16.65%和7.87%。结果表明, 人工神经网络方法所建立的校正模型均优于偏最小二乘法所建模型; 用近红外光谱分析法预测土壤碱解氮含量是可行的, 而速效磷、速效钾模型的测试集样品仿真的相对误差较大, 其预测可行性还需做进一步研究。