基于近红外光谱及BP神经网络分析法预测森林土壤有机碳含量

为快速测定森林土壤的有机碳含量，从取自小兴安岭带岭林业局东方红林场的120个土壤样品中采集350～2500 nm的土壤近红外光谱数据，对光谱做一定的预处理后，运用主成分分析法压缩提取前8个主成分，结合BP神经网络非线性方法建立土壤有机碳含量的预测模型并进行验证。结果表明，验证集的相关系数为0.78002，均方根误差为0.5002，预测集的相关系数为0.84941，均方根误差为0.4538。应用近红外光谱技术及BP神经网络非线性方法建模可以有效地预测土壤的有机碳含量，为野外大面积快速测定森林土壤碳含量提供了技术依据。

基于NIR及PLS-PCR-SVR预测森林土壤有机碳含量

森林土壤有机碳含量是表征林地土壤营养状况的重要指标,该文建立了土壤有机碳含量的近红外光谱定标模型,并比较了偏最小二乘法（PLS）、支持向量机回归（SVR）、主成分回归（PCR）3种建模方法及Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正、Savitzky-Golay平滑＋一阶导数、Savitzky-Golay平滑＋二阶导数、Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋一阶导数、Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋二阶导数5种光谱预处理方法对土壤有机碳含量定标模型精度的影响,同时进行了波段优选。结果表明：当光谱区域为1 380～1 450 nm,1 800～1 950 nm,2 050～2 300 nm,光谱数据采用Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋一阶导数预处理,采用PLS的建模方法,主成分数为8时,建立的校正模型预测效果最佳。校正模型的R、RMSE、SEC分别为0.805 2、0.512 2、0.512 5;预测模型的R、RMSE、SEP分别为0.768 1、0.514 3、0.514 6。因此,利用近红外光谱技术可以实现土壤有机碳含量的快速估测,为林区实时、大面积、快速测定森林土壤有机碳含量提供了技术可行性。