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基于土壤可见-近红外光谱库的土壤全氮预测建模研究任务书
一、研究背景
土壤是地球表面最重要的自然资源之一，对于自然生态系统和人类经济社会发展具有重要意义。土壤全氮是评价土壤质量和肥力的重要指标之一，对于农业生产和环境保护具有重要意义。传统土壤全氮测定方法需要大量时间和资源，限制了土壤全氮的高效、快速、精准测定。因此，开发一种高效、快速、精准测定土壤全氮的方法，对于土壤质量评价和农业生产具有重要意义。
现代光谱技术因其非破坏性、高效、快速的特点逐渐成为测定土壤全氮的新技术。在可见-近红外（VIS-NIR）光谱领域，土壤可见-近红外光谱技术（Soilvisibleandnear-infraredspectroscopy，VNIRS）已被广泛应用于土壤土壤全氮的解析测定。VNIRS可以大幅度提高土壤全氮的快速测定速度、降低测试成本，促进农业技术的进步。
土壤全氮的预测模型是VNIRS技术的重要组成部分。建立高精度、稳定、可靠的土壤全氮模型，是实现高精度、快速、准确测定土壤全氮的关键因素。因此，本研究旨在建立一种基于土壤可见-近红外光谱库的土壤全氮预测建模方法。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
1.收集土壤样品和光谱数据。
本研究收集不同产地的土壤样品200个，并利用离散波长光谱分析仪器（NIRSystems公司第一和第二近红外传感器）对样品进行光谱测量。收集土壤样品的基本信息包括土层深度、土壤类型、pH值、土壤含水量等。
2.数据预处理。
经过光谱仪器扫描后，会产生大量光谱数据，为了提高模型的精度和稳定性，需要对光谱数据进行预处理，包括光谱标准化、植被窗口滤波、多元散射校正、波长选择等方法。
3.模型建立和结果评价。
模型建立采用支持向量机（SVM）和反演PLS（IPLS）算法。选择不同的归一化方法、反演算法和内部交叉验证方法构建土壤全氮预测模型，并对模型进行预测误差分析。
（二）研究方法
1.土壤样品和光谱数据采集。
选取不同地区、不同土层深度、不同土壤类型的土壤样品200个，利用离散波长光谱分析仪器（NIRSystems公司第一和第二近红外传感器）测量光谱数据。
2.数据预处理。
对光谱数据进行标准化、植被窗口滤波、多元散射校正、波长选择等预处理，提高模型的精度和稳定性。
3.建立土壤全氮预测模型。
采用SVM和IPLS算法构建土壤全氮预测模型，选择不同的归一化方法、反演算法、内部交叉验证方法，并对模型进行预测误差分析。
三、研究意义和预期结果
本研究的意义在于建立一种基于土壤可见-近红外光谱库的土壤全氮预测建模方法，实现快速、准确的土壤全氮测定。研究结果可用于：
（1）为实现精准农业提供科学依据，提高农业生产效益和资源利用效率；
（2）为土壤质量评价和环境保护提供技术支持；
（3）促进土壤可见-近红外光谱技术在农业生产、环境保护和土地资源开发利用等领域的应用。
预期结果为：
（1）建立基于土壤可见-近红外光谱库的土壤全氮预测建模方法；
（2）建立高精度、稳定、可靠的土壤全氮预测模型；
（3）提高土壤全氮的快速测定速度、降低测试成本，促进农业技术的进步。