TY -的A2 Vaz佩德罗·d·李盟——Xue-Ying盟,任Guo-xing AU -风扇,萍萍盟——刘阎盟——太阳中良盟,侯Guang-Li AU - Lv, Mei-Rong PY - 2020 DA - 2020/04/27 TI -校准转移研究土壤养分浓度从高光谱相机正常光谱仪SP - 8137142六世- 2020 AB -校准仪器之间的转移主要是针对正常光谱仪校准之间的转移。关于高光谱照相机向普通光谱仪转换土壤养分浓度的校准研究很少。本文从青岛三个地区采集了164个土壤样品。获得了普通光谱仪和高光谱照相机的光谱数据和总碳、总氮浓度。然后，利用普通光谱仪的光谱数据建立了土壤全碳、全氮含量的模型。对高光谱数据的传输方法有多种，如单一的常规标定传输算法、多种标定传输算法的组合以及光谱预处理后的标定传输算法。利用常规分光计建立的全碳、全氮浓度模型对转移高光谱数据进行了预测。绝对的系数 R t 2 并利用预测的均方根误差(RMSEP)来评价校正转换后的预测性能。在尝试了多种标定传输方法后，以Repfile-PDS和Repfile-SNV方法的标定传输预测性能最好。在Repfile-PDS方法的校准传输中，当PDS窗口数量为27个，标准数据数量为40个时 R t 2 TC浓度的RMSEP分别为0.627和2.351。当PDS windows的数量为25，标准数据的数量为100时 R t 2 TN浓度的RMSEP分别为0.666和0.297。在Repfile-SNV方法的校准传输中，当TC和TN标准数据为120时 R t 2 最大，分别为0.701和0.722,RMSEP分别为2.880和0.399。通过以上算法对高光谱数据进行标定后，利用普通光谱仪建立的土壤TC和TN浓度模型可以对高光谱数据进行预测，得到较好的预测结果。土壤养分浓度从高光谱相机向普通光谱仪的校准转移的解决方案，为高光谱相机采集的大量图像信息数据的快速预测提供了强有力的基础。极大地减少了工作量，促进了高光谱相机在定量分析和快速测量技术中的应用。SN - 2314-4920 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8137142 DO - 10.1155/2020/8137142 JF -光谱学杂志PB - Hindawi KW - ER -