基于支持向量机和近红外光谱特性的土壤质地分类

为了分析不同质地土壤的近红外光谱特性,建立合适的土壤质地分类预测模型。研究以沙土、壤土和黏土3种不同类型土壤作为研究对象,采集了山西省内3个地区的土壤样本共156个,获取其近红外光谱数据,采用支持向量机(SVM)在1 001~2 500 nm波段内对不同质地土壤的吸光度值进行建模预测。结果表明,3种质地土壤具有不同的光谱反射特性;利用支持向量机建立的土壤分类预测模型,其测试集的预测正确率达到91.67%,说明SVM在土壤分类应用中的效果较好,可以利用SVM模型进行土壤属性预测。

Soil Texture Classification Based on Support Vector Machine and Near Infrared Spectral Characteristics