用ARCoptix傅里叶红外光谱仪估算土壤有机碳.pdf
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1、上海昊量光电设备有限公司Tel:4006-888-532Website:AUNION TECH CO.,LTDWe chat:AunionTechE-mail:用 Arcoptix 傅里叶红外光谱仪估算土壤有机碳可见光到近红外(VIS-NIR)和中红外(MIR)光谱等光谱技术被认为是确定土壤有机碳(SOC)的实验室方法的有效替代方案。需要进行研究以探索 VIS-NIR 和 MIR 吸光度的融合对于改善 SOC 预测的潜力,因为每个单独的光谱范围可能不包含足够的信息来产生合理的估计精度。在这里,我们研究了两种在输入数据中不同的数据融合策略,包括全光谱吸光度的直接串联和通过最优波段组合(OBC)算
2、法串联所选预测因子。土壤有机碳(SOC)是一个关键的土壤质量指标,因为它直接或间接地影响土壤的物理,化学,生物状态和整体肥力。维持和改善 SOC对于支持植物生长和作物产量至关重要。此外,SOC 与全球碳循环密切相关,因为土壤有机碳在土地-大气交换中起着核心作用。因此,在精准农业和全球变暖的背景下,监测 SOC 至关重要。需要创新来建立新的传感方法,以便以高采样分辨率以成本和时间有效的方式定量估计 SOC。凭借其易用性和快速测量,近端土壤传感(PSS)越来越流行用于表征土壤特性.最常用的 PSS 技术包括 X 射线荧光光谱,激光诱导击穿光谱,可见光到近红外(VIS-NIR)和中红外(MIR)光谱
3、。在光谱预处理和多变量建模的帮助下,使用单个传感器成功估计了各种土壤特性,例如 SOC。尽管使用单个传感器进行土壤研究的研究显示出有希望的结果,但没有一个单独的传感器可以充分捕获土壤的复杂性。因此,每种技术的单个光谱范围可能没有足够的信息来为特定土壤性质提供合理的预测精度。提高预测元素准确性的一种可行方法是合并和整合来自多个传感器的数据,这称为数据融合。VIS-NIR 和 MIR 光谱技术都显示出确定 SOC 的巨大潜力,VIS-NIR 和 MIR 光谱的数据融合在改善 SOC 估计方面的潜力值得探索。已经提出并探索了不同级别的数据融合方法,包括低(例如,简单串联),中(例如,提取的特征的融合
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