[发明专利]土壤野外原位测量光谱中去除水分影响因素的方法

摘要

本发明公开了一种土壤野外原位测量光谱中去除水分影响因素的方法。采集研究区内土壤样本的野外原位光谱数据，使用KS算法挑选具有代表性的样本作为转换样本。将转换样本风干研磨过筛后测量其室内光谱数据。利用DS算法分析转换样本的室内光谱与野外原位光谱的差异，计算转换系数。利用转换系数将剩余土壤样本的野外原位光谱数据进行转换，使得水分影响因素得以去除。去除水分影响因素后的野外光谱数据可以用已有的基于室内光谱测量的大样本光谱库预测模型对土壤有机质进行预测。本发明省略了传统室内光谱测量中一系列土壤样本的预处理步骤，避免重新利用野外光谱建立新模型的冗余。能够提高土壤有机质信息田间实时获取的效率。

主权项

一种土壤野外原位测量光谱中去除水分影响因素的方法，其特征在于，该方法的步骤如下：（1）野外原位土壤光谱数据的获取：在光谱仪上配备接触式反射探头，在野外将反射探头压在土壤表面，进行可见近红外光谱测量，得到土壤样品野外光谱数据；（2）转换样本的选取：先对土壤样品野外光谱数据的进行主成分分析，根据主成分分析结果，再采用Kennard‑Stone算法选择出具有代表性的土样作为转换样本；将所选择的转换样本带回，转换样本经风干、研磨、过筛后用同样的光谱仪测量其对应的室内光谱数据；（3）计算转换系数：根据转换样本的野外光谱与对应的室内光谱数据，计算水分因素对野外光谱造成的影响，建立野外光谱与室内光谱之间的相关关系，计算转换系数；（4）水分影响因素的去除：利用步骤3）中的转换系数，将剩余的野外光谱数据进行转换，转换后的野外光谱中水分因素被去除；（5）土壤有机质预测：转换后的野外光谱数据由于水分影响因素已经被去除，用已有的基于室内光谱测量的大样本光谱库所建立的预测模型进行土壤有机质的野外可见近红外光谱预测。