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。