研究文章

影响构造子集的碳含量、土壤秩序,和光谱分类的预测土壤总碳和漫反射光谱

表7

详细的偏最小二乘回归模型结果土壤全碳量( 的子集)预测基于光谱中红外漫反射光谱分类 ——集群分析。值的范围反映出10个随机迭代模型的结果,和数字在括号的意思。详细结果给出完整的样本集模型没有划分子集进行比较。与完整的交叉验证(即模型。,分析交叉验证),相同的样品用于校准模型被用来验证模型。

校准 验证
均方根误差(%)c 均方根误差(%) RPDd RPIQe

集群0 96年 0.78 - -0.96 1.49 - -4.07 41 0.55 - -0.91 2.08 - -4.67 1.13 - -3.20 1.77 - -5.65
(0.90) (2.45) (0.81) (3.43) (2.34) (3.31)

集群1 38 0.98 1.89 完整的交叉验证 0.86 5.19 2.62 3.93

集群2 92年 0.88 - -0.99 0.15 - -0.58 40 0.77 - -0.90 0.39 - -0.82 1.50 - -2.84 1.30 - -3.33
(0.95) (0.33) (0.85) (0.56) (2.36) (2.33)

完整的样本集 215年 0.93 - -0.98 1.68 - -3.61 92年 0.92 - -0.95 2.94 - -3.78 3.48 - -4.68 2.61 - -4.61
(0.95) (2.98) (0.94) (3.38) (4.03) (3.82)

完整的样本集 307年 0.95 3.12 完整的交叉验证 0.94 3.52 3.94 3.68

一个样品的数量。
b确定系数。
c根均方误差。
d剩余的预测偏差。
e性能比四分位的距离。