近红外光谱结合偏最小二乘法快速评估土壤质量

来源：土壤学报杂志2013年第5期北京时间：

作者：王 昶,黄驰超,余光辉,冉 炜,沈其荣

单位：王 昶，南京农业大学 资源与环境科学学院；2011103149@njau.edu.cn,黄驰超，南京农业大学 资源与环境科学学院；,余光辉，南京农业大学 资源与环境科学学院；,冉 炜，南京农业大学 资源与环境科学学院；,沈其荣，南京农业大学 资源与环境科学学院；,

摘要：以长江中下游粮食主产区水稻土为研究对象，采集17种不同施肥处理下共136个土壤样品在350 ～2 500 nm范围的近红外光谱，利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的全碳、全氮、碳氮比、速效钾、速效磷、电导率、土壤pH等土壤指标之间的定量分析模型。模型的决定系数（R2）以及化学分析值标准差（SD）与模型的内部交叉验证均方差（RMSECV）的比值RSC用于判定建立的模型的好坏。结果表明：全碳、全氮、碳氮比和pH模型的R2和RSC分别为：R2=0.94，RSC=4.31；R2=0.95，RSC=4.35；R2=0.97，RSC=5.60；R2=0.92，RSC=3.37，说明上述土壤指标的预测结果很好。速效钾模型的R2和RSC分别为：R2=0.87，RSC=2.23，表明预测结果尚好。而速效磷和电导率模型的R2和RSC分别为：R2=0.18，RSC=1.16；R2=0.37，RSC=1.31，说明两者的预测结果均很不理想。综上所述，水稻土的土壤质量相关指标（全碳、全氮、碳氮比、速效钾和土壤pH）可以通过近红外光谱结合偏最小二乘法（NIR-PLS）快速评估。

关键词：近红外光谱;偏最小二乘法;土壤质量;模型

基金资助：国家重点基础研究发展计划（973计划）（2011CB100503）、高校“青蓝工程”、111 计划 (B12009)和博士后科学基金（1102079C）资助