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通過《土壤檢測第6部分:土壤有機質的測定》(NY/T 1121.6-2006)方法分析土壤有機質含量的測定,為提高土壤有機質含量測定結果的準確性,總結出了在分析化驗過程中本人遇到的問題及一些注意事項,并提出了解決對策,以供分析人員在測定時參考,省時省力。
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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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