土壤学报

作者：李学兰，李德成，郑光辉，曾荣，蔡凯，高维常，潘文杰，姜超英，曾陨涛

单位：李学兰，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；,李德成，土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所), 南京 210008；,郑光辉，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；,曾荣，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；rzeng@nuist.edu.cn,蔡凯，贵州省烟草科学研究院烟草行业山地烤烟品质与生态重点实验室, 贵阳 550081；,高维常，贵州省烟草科学研究院烟草行业山地烤烟品质与生态重点实验室, 贵阳 550081；,潘文杰，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,姜超英，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,曾陨涛，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,

关键词：可见-近红外光谱;中红外光谱;土壤养分;偏最小二乘回归;支持向量机

基金：国家自然科学基金项目（42107322）、中国烟草总公司贵州省公司科技项目（201910）、江苏省高校自然科学基金面上项目（20KJB210009）共同资助

对土壤养分的快速和准确测定有助于适时指导施肥。为进一步研究可见-近红外（350~2500 nm）与中红外光谱（4000~650 cm-1）对土壤养分的预测能力，以贵州省500个土样为例，对光谱进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪处理，再用标准正态化（SNV）方法进行基线校正，然后分别应用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）两种方法进行建模，探讨了可见-近红外和中红外光谱对土壤全氮（TN）、全磷（TP）、全钾（TK）和碱解氮（AN）、有效磷（AP）、速效钾（AK）共六种土壤养分的预测效果。结果表明：（1）无论基于可见-近红外光谱还是中红外光谱，PLSR模型的预测精度整体均优于SVM模型。（2）中红外光谱对TN、TK和AN的预测精度均显著高于可见-近红外光谱，可见-近红外和中红外光谱均可以可靠地预测TN和TK（性能与四分位间隔距离的比率（RPIQ）大于2.10），中红外光谱可相对较可靠地预测AN（RPIQ=1.87）；但两类光谱对TP、AP和AK的预测效果均较差（RPIQ < 1.34）。（3）当变量投影重要性得分（VIP）大于1.5时，PLSR模型在中红外光谱区域预测TN和TK的重要波段多于可见-近红外光谱区域，TN的重要波段主要集中于可见-近红外光谱区域的1910和2207 nm附近，中红外光谱区域的1 120、1 000、960、910、770和668 cm-1附近；TK的重要波段主要集中于可见-近红外光谱区域的540、2176、2225和2268 nm附近，中红外光谱区域的1 040、960、910、776、720和668 cm-1附近。因此，中红外光谱技术结合PLSR模型对土壤养分预测效果较好，可快速准确预测土壤TN和TK，可为指导适时施肥提供技术支撑。

来源：2024年第3期

《土壤学报》期刊编辑部

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