期刊论文

Li, Shuo(shuoguoguo@zju.edu.cn)

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光谱学与光谱分析

1000-0593

2022

42

5

1614-1619

10.3964/j.issn.1000-0593(2022)05-1614-06

41601370:国家自然科学基金 CCNU19TD002:华中师范大学青年团队项目

本校为第一机构

掌握土壤在空间和时间上的表征至关重要。 土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱可以估算土壤有机碳(SOC)等属性, 与传统的实验室理化分析相比, 光谱技术能有效实现土壤信息的快速获取。 土壤光谱库为建立经验模型提供了大量具有丰富变异性和多样性的样本作数据基础。 但受限于库中土壤样本的异质性和模型的适应性, 通常区域或局部尺度模型的稳健性欠佳。 已有的研究主要通过目标样本部分入库的方式改善库的性能, 但影响了光谱技术的低成本优势。 该研究在不入库的前提下基于土壤光谱的相异度, 探究经典距离算法结合土壤光谱库构建局部预测模型的可行性, 并比较分析局部模型样本容量对预测精度的响应。...

It is vital to understand the characteristics of soils and their distribution in space and over time. Spectroscopy in the visible-near-infrared (Vis-NIR) can estimate soil properties (e.g., SOC). Compared with traditional laboratory physical and chemical analysis, spectral technology enables the practical acquisition of soil information rapidly. The development of a soil spectral library (SSL) can provide large amounts of soil data with variability and diversity for empirical calibration. Calibrations derived with these SSLs, however, at the ve...