| Индекс УДК |
535.2/.3 543.4/.5 |
|
Improvements of the vis-nirs model in the prediction of soil organic matter content using spectral pretreatments, sample selection, and wavelength optimization [Текст] Z. D. Lin [et al.] |
|
| Примечание | Полный текст статьи публикуется в английской версии журнала |
| Аннотация | При создании модели для анализа методом спектрометрии в видимом и ближнем ИК диапазонах содержания органических веществ (OMC) в черноземе с известковыми включениями использованы 130 образцов поверхностного слоя почвы, взятых в графстве Гуоян провинции Аньхой, Китай. Для минимизации несоответствующей и бесполезной информации в полученных из спектров данных и повышения степени их корреляции с измеряемыми величинами проведена предварительная обработка спектров. Для выбора обучающего набора использованы метод Кеннарда-Стоуна (KS) и разбиение набора образцов с совместным учетом расстояний по x-y (SPXY). C помощью алгоритма последовательных проекций (SPA) и генетического алгоритма (GA) осуществлена оптимизация длин волн. В итоге построена модель регрессии на главные компоненты (PCR), в которой оптимальное число главных компонент определено с помощью методики перекрестной проверки с исключением по одному. Показано, что комбинация фильтра Савицкого-Голея (SG) для сглаживания и мультипликативной поправки на рассеяние (MSC) может исключить влияние шума и дрейфа базовой линии; метод SPXY имеет преимущество перед KS при выборе образцов; SPA и GA могут значительно уменьшить число переменных по длинам волн и эффективно повысить точность GA и анализа OMC в почве до коэффициентов корреляции (Rcc), среднеквадратичной ошибки предсказания (RMSEP) и остаточной погрешности прогноза (RPD) 0. 9316, 0. 2142 и 2. 3195 соответственно. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2017 |
| Прочая информация | Т. 84, № 3. - С. 509 |
