用多波长和LS-SVM补偿土壤温度的方法研究

针对近红外光谱易受样品温度的影响,采用多尺度小波变换对光谱数据进行消噪,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在全谱范围内建立了近红外光谱预测模型,研究土壤温度对土壤含水率预测结果的影响,提出了应用多波长和LS-SVM回归法补偿土壤温度对土壤含水率预测精度的影响。试验结果表明,土壤温度影响近红外光谱预测土壤含水率,模型预测精度降低;采用多尺度小波消噪并提取特征光谱,运用特征光谱和LS-SVM法建立的土壤含水率预测模型较好地补偿了土壤温度对土壤含水率预测精度的影响,为实现田间在线测量土壤含水率提供了理论依据。