土壤中紅外光譜庫(kù)支持下的局部建模集優(yōu)化

摘要： 土壤中紅外（MIR）光譜能快速、無(wú)污染、低成本地估算土壤有機(jī)碳等理化屬性。隨著各種尺度土壤光譜庫(kù)的建立，使用其進(jìn)行快速土壤分析引起廣泛關(guān)注，但光譜庫(kù)的通用模型在局部尺度上的預(yù)測(cè)效果不理想。開(kāi)發(fā)“局部化”光譜建模方法是提高土壤光譜庫(kù)性能的有效途徑。本文提出了一種新的方法，通過(guò)光譜相似度計(jì)算和建模子集構(gòu)建，旨在從庫(kù)中快速建立最優(yōu)局部建模集以提高預(yù)測(cè)精度。比較了歐氏、馬氏、余弦三種距...