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应用田间行走式红外光谱进行土壤碳含量估测研究  
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【英文篇名】 ESTIMATION OF SOIL CARBON USING A FIELD AMBULATORY INFRARED SPECTROSCOPY DEVICE
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【作者】 沈掌泉; 叶领宾; 单英杰;
【英文作者】 Shen Zhangquan; Ye Lingbin; Shan Yingjie; Institute of Agricultural Remote Sensing and Information Technology Application; Zhejiang University; Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information System; Zhejiang Province; Zhejiang Soil and Fertilizer Station;
【作者单位】 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所; 浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室; 浙江省土肥站;
【文献出处】 土壤学报 , Acta Pedologica Sinica, 编辑部邮箱 2014年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 特征变换; 特征选择; 土壤碳; 田间行走式测定; 近红外光谱; 偏最小二乘回归法;
【英文关键词】 Feature transformation; Feature selection; Soil carbon; Field ambulatory measurement; Near-infrared spectra; Partial least square regression;
【摘要】 对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除结合连续投影算法(UVE-SPA)、基于遗传算法和偏最小二乘法的变量选择法(GA-PLS)来进行特征选择,基于所选择的特征建立了土壤碳校正模型。结果表明,通过ICA进行特征变换,然后进行特征选择,可以建立比直接对光谱数据进行波长选择精度更好的预测模型;而WA或PCA与特征选择方法结合,只能获得与对光谱数据直接进行波长选择相近的效果。因此,针对田间条件下通过行走式设备获得的光谱数据由于受复杂的环境条件下干扰多的情况,可以将ICA与特征选择方法结合起来对光谱数据进行特征变换和选择,以建立更可靠的土壤碳含量预测模型。
【英文摘要】 To improve accuracy of the prediction of soil carbon using a soil carbon calibration model,feature transformation and feature selection was done to soil infrared reflected spectral( NIRS) data obtained with a field ambulatory infrared spectroscopy device in situ. Firstly,feature transformation was done of the soil NIRS data through independent component analysis( ICA),principle component analysis( PCA) or wavelet analysis( WA),and then feature selection was through uninformative variable elimination( UVE),s...
【基金】 国家科技支撑计划项目(2012BAH29B04)资助
【更新日期】 2014-11-21
【分类号】 S153.6
【正文快照】 近红外光谱分析技术是近年来发展很快的一种分析方法,已经在农业及许多其他领域得到广泛应用[1-5]。精确农业需要详细、精确地了解土壤性质的空间分布和特性,对土壤性质获取的效率和精度提出了更高的要求;而光谱分析技术所具有的优势和特点,正好能满足精确农业的要求。因此,将?

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