基于近紅外光譜技術的茶園土壤酸堿狀況快速判別
摘要：為了實現對茶園土壤酸堿狀況量化判別，以7個省份茶園313份土壤為材料，以酸堿度（pH表示）值在4.5～5.5的范圍為最適宜茶樹生長區間，將pH值劃分為＜4.5，4.5～5.5和＞5.5 3個范圍，提出了將近紅外光譜信息與貝葉斯（Bayes）判別相結合進行定性判別酸堿狀況是否適合茶樹正常生長。在此基礎上，采用多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）定量預測pH值。通過一階導數（first derivative，1stDer）對光譜預處理，通過逐步判別分析（stepwise discriminant analysis）優選20條特征光譜，基于特征光譜數據結合Bayes判別構建定性判別模型，再通過MLR構建pH值的定量預測模型。結果表明，采用本研究的方法和構建的模型對茶園土壤酸堿狀況總體準確判別率達83.54%，pH值預測相關系數均在0.928 6以上，預測精度較高。證明運用該方法能實現對茶園土壤酸堿狀況快速預測。
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