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更新時間：2025.05.11
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1技術概述 本技術針對四川省中低產田存在的“冷、爛、毒、串、漬、板、瘦”等障礙因子，中低產土存在的“陡、薄、瘦、蝕、旱”等障礙因子，通過工程措施、農耕農藝措施，建立田間排灌網絡，完善田間生產道路，調整田（地）型，增加土壤有機質含量，增強土壤保水保肥能力，培肥地力，建成“田成方，土成型，渠成網，路相通，溝相連；旱能灌，澇能排，土壤肥，無污染，產量高；耕作層厚度20cm以上．耕層土壤有機質含量增加0．5％以上，灌溉保證率達到80％以上，耕地年糧食生產能力達到12t／hm^2以上”的高標準農田，可大幅提高耕地的農業綜合生產能力。
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可見/近紅外高光譜技術與建模方法是當前土壤近地傳感器研究領域的重要方向,可應用于土壤養分信息的快速獲取和農田作物的精確施肥管理。以浙江省水稻土為研究對象,利用以非線性模型為核心的數據挖掘技術,包括隨機森林、支持向量機、人工神經網絡等方法分別建立了不同建模集和驗證集的原始光譜與有機質含量的估測模型。結果表明:研究比較的1∶1,3∶1和全部樣本建模并全部驗證的三種樣本模式劃分對建模的結果有一定的影響。相較于目前常用的偏最小二乘回歸(PLSR)建模方法而言,非線性模型RF和SVM也取得了較好的建模精度,三種模式下其RDP值均大于1.4。特別是采用SVM建模方法所得模型具有很好的預測能力,模式二下其RDP值達到2.16。同時引入ANN方法改進建立的PLSR-ANN方法顯著提高了PLSR的模型預測能力。
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