基于OSC和PLS的土壤有机质近红外光谱测定  

Near Infrared Determination of Organic Matter Content in Soil Based on OSC and PLS

作　　者：宋海燕[1] 何勇[2] 

机构地区：[1]山西农业大学工程技术学院 [2]浙江大学生物系统工程与食品科学学院

出　　处：《农业机械学报》2007年第12期113-115,189,共4页Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery

基　　金：国家自然科学基金资助项目(项目编号:30270773);浙江省科技厅重点资助项目(项目编号:2005C21094);山西农业大学博士科研基金资助项目(项目编号:412555)

摘　　要：分析了经过简单处理的土壤样本光谱特性,将正交信号校正与偏最小二乘算法回归相结合,建立了土壤光谱特性与土壤有机质含量之间的定量分析模型。结果表明,正交信号校正可以消除噪声信息对土壤有机质含量预测的影响,预测样本的预测相关系数达到0.893、标准偏差为0.051%、预测标准差为0.050%;而不采用正交信号校正建立定量分析模型的对应参数分别为0.818、0.069%和0.085%。Spectral properties of simply treated soil samples were analyzed by using Nicolet intelligent Fourier transform （FT） infrared spectrum. A new pretreatment method-orthogonal signal correction （OSC） was presented to eliminate the influence of the noise on soil organic matter （SOM） content prediction. Partial least square （PLS） analysis has been used to build prediction models with calibration data of 67 samples. The remaining 20 samples were used to validate the models. The result showed that OSC-PLS could improve the prediction ability greatly. The correlation coefficient is 0. 893, standard error of prediction （SEP） is 0. 051%, and root mean standard error of prediction （RMSEP） is 0.050% respectively.

关 键 词：土壤有机质 近红外光谱 偏最小二乘算法 正交信号校正 

分 类 号：S153.621[农业科学—土壤学] O657.33[农业科学—农业基础科学]