[发明专利]一种基于算法融合的土壤氮素近红外光谱特征波段选取方法在审
| 申请号： | 201810737269.6 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN108982406A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 何勇;肖舒裴;聂鹏程;董涛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于算法融合的土壤氮素近红外光谱特征波段选取方法，包括：取黄土、钙土、黑土和红土与不同浓度梯度的尿素溶液混合并搅拌均匀，压成薄片后并烘干；采集四种土壤样品的光谱信息；采用偏最小二乘法建立四种土壤全段光谱数据与土壤氮素含量的预测模型；采用向后区间片最小二乘法选取土壤近红外光谱特征区间，采用竞争自适应权重采样法选取土壤近红外光谱特征变量，融合两种算法的结果确定四种土壤的特征波段；再次用PLS算法建立特征波段光谱与土壤氮素含量的预测模型，比较全光谱与特征波段的建模效果。本发明通过比较特征波段与全光谱建模的模型效果，更贴近在实际环境中实时、在线检测土壤氮素含量的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 土壤氮素 近红外光谱特征 特征波段 土壤 算法融合 预测模型 全光谱 波段 建模 偏最小二乘法 特征波段光谱 最小二乘法 光谱数据 光谱信息 结果确定 模型效果 尿素溶液 浓度梯度 实际环境 土壤样品 在线检测 采样法 自适应 黑土 钙土 烘干 权重 算法 向后 红土 黄土 采集 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于算法融合的土壤氮素近红外光谱特征波段选取方法，其特征在于，包括：步骤1，制备土壤样品，方法如下：步骤1‑1、针对黄土、钙土、黑土和红土的原始氮素含量，分别配比不同氮浓度梯度的尿素溶液，将尿素溶液与土壤样品混合均匀，压成薄片后分割成利于检测光谱的大小；步骤1‑2、将所有土壤样品进行烘干；步骤2，利用近红外光谱仪采集所有土壤样品的光谱信息；步骤3，用偏最小二乘法PLS建立四种土壤全段光谱数据与土壤氮素含量的预测模型；步骤4，利用将向后区间偏最小二乘法BIPLS与竞争自适应权重采样法CARS融合的方式，分别选择出各土壤的近红外光谱特征区间与特征变量，对两种算法的结果进行优化融合后确定该土壤的近红外光谱特征区间；再次用PLS算法建立特征波段光谱与土壤氮素含量之间的预测模型，比较利用全光谱建模与特征波段建模的预测模型效果。
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