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申请/专利权人：北京化工大学;柯子翼
摘要：本发明公开了一种基于光谱灼烧相结合的土壤有机碳预测方法。该方法使用近红外光谱仪扫描土壤样品获得光谱用于训练数据，并通过灼烧法测定土壤质量减少值，进而通过灼烧‑高锰酸钾转化公式计算出土壤的有机碳含量作为标签数据。将两个方法获得训练数据和标签数据用于训练预测土壤有机碳含量模型。该方法可以为模型训练提供准确且可以快速测量的标签数据，相比于化学实验法和物理光谱法，具有化学污染少、检验速度快、迁移泛化能力强的特点。
主权项：1.一种基于光谱灼烧相结合的土壤有机碳预测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集土壤样品，将采集到的土壤样本进行空气干燥，并去除非土壤物质大颗粒杂质；将每份土壤分作三份，分别用于制作成样品杯装、光谱测量、土壤有机碳含量参考值测量；使用两种波长测定范围的近红外光谱仪对土壤样品进行扫描获得近红外光谱训练数据；将空坩埚、土样分开在干燥箱烘干至恒重，随后将土样放在坩埚中在马弗炉里灼烧，并记录下土壤失重数据，通过失重数据计算出土样中的有机碳含量作为标签数据；将获得的数据集进行划分、预处理，随后建立回归预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 柯子翼 一种基于光谱灼烧相结合的土壤有机碳预测方法
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