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基于近红外光谱的土壤氮碳估算研究的中期报告
一、研究背景
近年来，随着土地资源的不断流失和人口的增加，土地的管理和保护变得越来越重要。其中，土壤中的氮碳含量是评估土地质量和生态系统功能的关键指标之一。传统土壤氮碳检测方法需要在实验室进行繁琐的化学测试，耗时耗力，且无法实现实时监测。近红外光谱技术具有快速、准确、实时等优点，被广泛应用于土壤质量评价、植被覆盖度估算、作物养分含量预测等领域。
二、研究目的
本文致力于利用近红外光谱技术，建立土壤中氮碳含量的预测模型，并探究影响模型精度的因素，为土地管理人员提供快速、准确的土壤氮碳测量方法。
三、研究方法
1.数据采集
本次研究选择了位于某县太阳山风景区内的10个野外样点，从每个样点采集了30次不同时间段的土壤样品，测量了近红外光谱反射率数据，并在实验室中进行了氮碳含量测定。
2.数据处理
将采集的光谱数据和氮碳浓度数据分别进行预处理，包括光谱反演、散点校正、数据平滑处理等。
3.模型建立
利用多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR）等方法建立氮碳含量预测模型。
四、研究进展及成果
目前已完成数据采集和预处理工作，初步分析表明，氮碳含量与土壤类型、土壤水分有关。下一步工作将围绕模型建立和评价展开。
预计到年底前完成模型建立和评价工作，并对模型进行优化和应用测试。