文献类型：期刊文章

作　　者：陈华舟[1,2] 潘涛[1] 陈洁梅[1]

机构地区：[1]光电信息与传感技术广东普通高校重点实验室(暨南大学),广东广州510632 [2]上海大学数学系,上海200444

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10771087;61078040);广东省科技计划项目(2007A020905001;2009B030801239)

年　　份：2011

卷　　号：28

期　　号：5

起止页码：518-522

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用近红外(NIR)漫反射光谱,建立土壤有机质的NIR光谱分析的偏最小二乘(PLS)模型,比较和选择多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay(SG)平滑用于改善NIR光谱分析的预测能力。把SG平滑模式由原来的117种扩充为483种,并构建了SG平滑模式与PLS因子数联合优选的化学计量学平台。对于单独(或联合)做MSC、SG平滑预处理以及未做光谱预处理的5种情形,分别建立土壤有机质NIR光谱分析的PLS模型。最优的情形是先后做SG平滑和MSC预处理,其中最优的SG平滑参数为5次多项式、3阶导数、21点平滑,对应的PLS因子数、预测均方根偏差(RMSEP)、预测相关系数(R_p)分别为5,0.246(%),0.883,大幅度优于未做光谱预处理的模型预测效果。从而表明,SG平滑和MSC的组合优选可以显著改善土壤有机质的NIR分析效果。所构建的化学计量学平台和方法框架是改善NIR分析能力的有效途径。

关 键 词：土壤有机质 近红外光谱 偏最小二乘法 Savitzky-Golay平滑  多元散射校正  

分 类 号：O433.4]