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更新時間：2025.06.15
基于全譜數據挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究

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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。

不同改良材料對復墾土壤有機質及產量的影響

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針對宅基地復墾土壤耕作層養分含量低、保水保肥性能差的特點,本文通過小區試驗,研究了冬小麥生長季添加粉煤灰(TC)、有機肥(TF)、熟化劑(TS)、熟化劑+粉煤灰(TSC)、粉煤灰+有機肥(TFC)及熟化劑+有機肥(TSF)對土壤有機質及作物產量的影響。結果表明:0～15cm土層土壤有機質含量表現為TFC>TF>TSF>TC> TSC>TS>T0,添加有機肥+粉煤灰有機質增加幅度最高；沿土層深度方向,土壤有機質分布呈現出\"S\"形趨勢,隨著種植年限的增加,整個耕作層不同土層深度有機質含量逐步提升。種植第1年和第2年,小麥產量均表現為TFC>TF>TSF>TC> TSC>TS>T0,有機肥和粉煤灰在生土熟化過程中對小麥增產效果明顯；經相關性分析,表層土壤有機質與小麥產量相關系數為0.73,呈顯著(P<0.05)正相關,即增加表土層有機質含量能提高作物產量。

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