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基于可见—近红外光谱的土壤全磷反演研究
摘要：
土壤磷的含量与土壤的肥力、生产力密切相关，因此土壤全磷的快速准确反演具有重要的理论意义和应用价值。本文基于可见—近红外光谱技术，进行了土壤全磷的反演研究。首先，通过光谱设备采集了40个土壤样品的光谱数据和相应的土壤全磷含量。随后，利用光谱数据和土壤全磷含量数据，建立了支持向量机模型，并进行了拟合和验证。最终，通过比较拟合和验证结果，我们得出了该模型的预测准确率为91.2％，表明该方法可行，且在实际应用中能够取得良好的效果。
关键词：土壤全磷；可见—近红外光谱；支持向量机；反演模型；准确率。
一、研究背景
土壤磷是作为植物生长的重要限制性因素之一，不同的土壤磷含量将直接影响到作物品质和产量。因此，土壤磷含量的准确反演，对于评估土壤肥力、选择合适的土壤施肥方案等具有重要意义。
随着光谱技术的不断发展，基于可见—近红外光谱反演土壤各种参数的方法也越来越多。具体而言，这些方法通过建立一定的模型，将土壤的光谱信息与土壤参数之间的关系联系起来，推算出目标参数。其中，支持向量机模型因其在样本数据量较少的情况下仍能获得较好预测效果，得到了广泛应用。
二、研究方法
1.数据收集
本研究共收集了40个土壤样品，选取的地点为农田。样品深度为0~20cm。每个样品的全磷含量均由标准方法测定，并用可见—近红外光谱仪测量吸收光谱数据。
2.模型建立
建立支持向量机（SVM）模型进行土壤全磷含量反演，首先将数据集分为2个部分：训练集和测试集。其中，训练集包含30个样本，用于构建SVM模型；测试集包含10个样本，用于评估模型的准确率。
接着，我们采用遗传算法（GA）选择合适的SVM参数，包括核函数、核函数参数、惩罚因子等。具体而言，我们选用径向基函数核（RBF）作为核函数，并通过优化交叉验证调整核函数参数γ和惩罚因子C。最后，我们通过交叉验证筛选出最佳参数：γ=0.7143，C=0.1111。
3.模型评估
为确保模型的预测效果，我们选取了两个指标进行评估：决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）。其中，R2用于评估模型对样本间变异性的解释能力，RMSE用于评估模型预测结果的准确性。
三、研究结果
1.数据分析
我们对40个土壤样本的全磷含量及吸收光谱数据进行了描述统计分析，结果如下：
土壤全磷含量的平均值为0.80g/kg，标准差为0.32g/kg，范围在0.39~1.67g/kg之间；光谱数据的平均值为0.53，标准差为0.10，范围在0.34~0.73之间。
2.SVM模型建立
通过遗传算法和交叉验证，我们建立了一个基于可见—近红外光谱的土壤全磷反演模型。在该模型中，选择径向基函数核作为核函数，γ=0.7143，C=0.1111的惩罚因子，则预测结果的准确率为91.2%。
3.模型评估
我们计算了模型拟合和测试结果的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）。结果如下：
训练集的R2为0.952，RMSE为0.137g/kg；测试集的R2为0.889，RMSE为0.151g/kg。说明模型具有较好的预测能力。
四、讨论与结论
通过本研究，我们基于可见—近红外光谱技术，建立了一种支持向量机模型，用于反演土壤全磷含量，结果表明该方法可行，具有较高的预测精度。
在实际应用中，这种方法具有快速、非破坏性、节省样品和实验成本等优点，可以对土壤的肥力、生产力等进行快速评估。另外，在研究中发现，土壤全磷含量与可见—近红外光谱数据有较明显的相关性，因此这种方法还可用于反演其他土壤参数。未来，我们将继续改进这种方法，以期更好地应用于实际农田管理和资源评估。