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中国博士后科学基金(1102079C)

作品数:1 被引量:21H指数:1
相关作者:黄驰超王昶余光辉沈其荣冉炜更多>>
相关机构:南京农业大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇土壤
  • 1篇土壤质量
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇近红外
  • 1篇近红外光
  • 1篇近红外光谱
  • 1篇光谱
  • 1篇红外
  • 1篇红外光
  • 1篇红外光谱

机构

  • 1篇南京农业大学

作者

  • 1篇冉炜
  • 1篇沈其荣
  • 1篇余光辉
  • 1篇王昶
  • 1篇黄驰超

传媒

  • 1篇土壤学报

年份

  • 1篇2013
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
近红外光谱结合偏最小二乘法快速评估土壤质量被引量:21
2013年
以长江中下游粮食主产区水稻土为研究对象,采集17种不同施肥处理下共136个土壤样品在350 ~2 500 nm范围的近红外光谱,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的全碳、全氮、碳氮比、速效钾、速效磷、电导率、土壤pH等土壤指标之间的定量分析模型。模型的决定系数(R2)以及化学分析值标准差(SD)与模型的内部交叉验证均方差(RMSECV)的比值RSC用于判定建立的模型的好坏。结果表明:全碳、全氮、碳氮比和pH模型的R2和RSC分别为:R2=0.94,RSC=4.31;R2=0.95,RSC=4.35;R2=0.97,RSC=5.60;R2=0.92,RSC=3.37,说明上述土壤指标的预测结果很好。速效钾模型的R2和RSC分别为:R2=0.87,RSC=2.23,表明预测结果尚好。而速效磷和电导率模型的R2和RSC分别为:R2=0.18,RSC=1.16;R2=0.37,RSC=1.31,说明两者的预测结果均很不理想。综上所述,水稻土的土壤质量相关指标(全碳、全氮、碳氮比、速效钾和土壤pH)可以通过近红外光谱结合偏最小二乘法(NIR-PLS)快速评估。
王昶黄驰超余光辉冉炜沈其荣
关键词:近红外光谱偏最小二乘法土壤质量
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