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- [8] 现代近红外光谱分析技术[M]. 中国石化出版社 , 陆婉珍等编著, 2000
- [9] 土壤农业化学分析方法[M]. 中国农业科技出版社 , 鲁如坤主编, 2000
近红外光谱法快速测定土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量
被引：58
作者：
李伟
[1
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张书慧
[1
]
张倩
[1
]
董朝闻
[2
]
张守勤
[1
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机构：
[1] 吉林大学生物与农业工程学院
[2] 东风汽车有限公司商用车研发中心
来源：
关键词：
近红外光谱分析;
神经网络;
偏最小二乘法;
土壤养分;
D O I：
暂无
中图分类号：
S158 [土壤肥力（土壤肥沃性）];
学科分类号：
摘要：
运用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法分别建立了0.9 mm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(N IRS)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R2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。
引用
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