【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土壤分析，特别涉及一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法。
技术介绍
1、土壤碳酸盐是土壤系统的重要组成部分，在调节土壤ph值、提供植物营养元素等方面发挥着重要作用。尤其是近年来，研究表明，氮肥的使用和大气酸沉降等环境变化导致全球土壤酸化，特别是在农业地区，土壤酸化显著加速了土壤碳酸盐的溶解，向大气中释放二氧化碳。因此，在全球变暖和土壤酸化的背景下，实现土壤中碳酸盐含量的快速准确检测对于改善农业管理和环境评价具有至关重要的意义。
2、测量土壤碳酸盐的传统方法，如行业标准、国家标准和国际标准，都依赖于实验室化学分析。虽然这些方法提供了很高的准确性，但它们在操作上很复杂，并且严重依赖于进行测量的人员的专业知识和实际技能。与传统的化学测量方法相比，土壤光谱学提供了一种经济有效的方法。它可以估计土壤的各种理化性质，如土壤质地分类和土壤重金属含量的预测。
3、与传统的化学测量方法相比，可见近红外光谱检测技术提供了一种成本低、经济有效、分析检测速度快的方法。虽然本领域已经有人尝试使用光谱仪采集到的土壤...
【技术保护点】
1.一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于：步骤S2中所述预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于：步骤S3中所述迁移成分分析光谱变换具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于：步骤S4中所述支持向量机回归建模具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱和迁移学习的土壤碳酸盐预测方法，其特征在于：步骤s2中所述预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷庚，黄靖云，张泽源，张宏博，许文波，贾海涛，罗欣，陈奋，常乐，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。