研究目的
利用中红外光声光谱技术开发土壤有机质预测的自适应模型，以提高土壤有机质测定的准确性和适用性。
研究成果
基于傅里叶变换红外光声光谱的自适应模型相比传统偏最小二乘模型显著提高了稻田土壤有机质预测的准确性和适用性。该方法为快速、经济的土壤质量评估提供了可靠工具。
研究不足
该研究的局限性包括仅聚焦于中国丽水的稻田土壤，这可能限制模型对其他土壤类型和地区的适用性。此外，模型的性能取决于光谱数据库的质量和代表性。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用傅里叶变换红外光声光谱（FTIR-PAS）预测土壤有机质（SOM），基于欧氏距离的自适应偏最小二乘法（PLS）模型用于样本识别与最优参数筛选。
2：样本选取与数据来源：
采集中国丽水地区933份水稻土样本，经风干、过筛后采用水合热重铬酸钾氧化-比色法测定SOM含量。
3：实验设备与材料清单：
配备光声池（型号300，MTEC）的Nicolet 6700光谱仪，数据分析使用MATLAB R2013a软件。
4：实验流程与操作步骤：
扫描土壤样本4000至400 cm?1波段范围，通过Savitzky-Golay平滑滤波预处理光谱数据，应用自适应模型进行SOM预测。
5：数据分析方法：
通过R2、RMSEP和RPD值比较自适应PLS模型与传统PLS模型的预测性能。
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获取完整内容-
Nicolet 6700 spectrophotometer
6700
Thermo Fisher Scientific
Used for collecting the spectra of the paddy soil samples.
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Photoacoustic cell
Model 300
MTEC
Equipped with the spectrophotometer for generating photoacoustic signals from soil samples.
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MATLAB R2013a
R2013a
MathWorks
Used for smoothing the data and for statistical analyses.
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PLS Toolbox
4.2
Eigenvector Research Inc.
Used for building the PLS model.
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