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土壤有机质含量
基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究
基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究
可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明:研究比较的1∶1,3∶1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归(PLSR)建模方法而言,非线性模型RF和SVM也取得了较好的建模精度,三种模式下其RDP值均大于1.4。特别是采用SVM建模方法所得模型具有很好的预测能力,模式二下其RDP值达到2.16。同时引入ANN方法改进建立的PLSR-ANN方法显著提高了PLSR的模型预测能力。
不同改良材料对复垦土壤有机质及产量的影响
不同改良材料对复垦土壤有机质及产量的影响
针对宅基地复垦土壤耕作层养分含量低、保水保肥性能差的特点,本文通过小区试验,研究了冬小麦生长季添加粉煤灰(TC)、有机肥(TF)、熟化剂(TS)、熟化剂+粉煤灰(TSC)、粉煤灰+有机肥(TFC)及熟化剂+有机肥(TSF)对土壤有机质及作物产量的影响。结果表明:0～15cm土层土壤有机质含量表现为TFC>TF>TSF>TC> TSC>TS>T0,添加有机肥+粉煤灰有机质增加幅度最高；沿土层深度方向,土壤有机质分布呈现出\"S\"形趋势,随着种植年限的增加,整个耕作层不同土层深度有机质含量逐步提升。种植第1年和第2年,小麦产量均表现为TFC>TF>TSF>TC> TSC>TS>T0,有机肥和粉煤灰在生土熟化过程中对小麦增产效果明显；经相关性分析,表层土壤有机质与小麦产量相关系数为0.73,呈显著(P<0.05)正相关,即增加表土层有机质含量能提高作物产量。