【摘 要】
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为了实现对土壤水分的快速测定,以关中塿土为材料,配制成含水量为1%～25%的土壤样本,分段采集了样本在紫外-可见光(180～900nm)和近红外(900～1 700nm)的漫反射光谱,分别采用偏最小
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院
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为了实现对土壤水分的快速测定,以关中塿土为材料,配制成含水量为1%～25%的土壤样本,分段采集了样本在紫外-可见光(180～900nm)和近红外(900～1 700nm)的漫反射光谱,分别采用偏最小二乘法、RBF神经网络与BP神经网络方法建立用光谱特性预测土壤水分的模型。试验结果表明,近红外波段以上3种模型建模集的Rc2分别为0.983,0.998,0.998,预测集的Rp2为0.982,0.984,0.664。紫外-可见光波段建模集的Rc2分别为0.865,0.998,0.976,预测集的Rp2为0.830,0.825,0.674。用偏最小二乘法和RBF神经网络建立的模型可以有效地对土壤水分含量进行检测。
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