研究目的
利用模式识别技术建立近红外（NIR）光谱模型，用于农业用途的咸水分类。
研究成果
近红外光谱结合模式识别技术可有效对农业灌溉用水的盐度进行分类，其中人工神经网络模型的性能表现最佳。
研究不足
天然水成分的复杂性和多样性可能会影响近红外吸收光谱，使得利用近红外光谱技术检测天然水盐度具有挑战性。
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利用近红外光谱结合模式识别技术对灌溉农业用咸水进行分类
DOI：10.1051/e3sconf/201911600043
期刊：E3S Web of Conferences
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本研究旨在运用模式识别技术建立近红外（NIR）光谱模型对咸水进行分类。共从泰国塔钦河流域采集112份水样，其中盐度低于0.2克/升的水样被判定为适宜农业使用，高于该值则不适宜。采用傅里叶变换（FT）近红外光谱仪在12,500-4,000 cm-1波数范围内测定水样光谱，通过电导率仪分析各水样盐度。研究运用k近邻（k-NN）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、类相似软独立建模（SIMCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）五种监督模式识别技术建立分类模型，并采用拆分测试法评估模型性能——随机选取80%光谱（90份）建立分类模型后，对剩余22份样本进行分类验证。人工神经网络模型表现最优，其精确率、召回率、F值和准确率分别达84.6%、100.0%、91.7%和90.9%，其他技术也呈现满意分类效果（准确率均超68.2%）。结果表明：结合模式识别技术的近红外光谱可根据自然资源盐度水平对农业用咸水进行有效分类。
作者：
Ravipat Lapcharoensuk，Jirawat Phuphanutada，Patthranit Wongpromrat
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