| 光谱技术结合水分校正与样本增广的棉田土壤盐分精准反演 |
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| 引用本文： | 李佳怿,张翼腾,周宝闯,翁海勇,周蓓蓓,叶大鹏,瞿芳芳.光谱技术结合水分校正与样本增广的棉田土壤盐分精准反演[J].农业工程学报,2024,40(1):179-189. |
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| 作者姓名： | 李佳怿 张翼腾 周宝闯 翁海勇 周蓓蓓 叶大鹏 瞿芳芳 |
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| 作者单位： | 福建农林大学机电工程学院，福州 350002;西安理工大学水利水电学院，西安 710048 |
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| 基金项目： | 国家自然基金面上项目（41977007）；福建农林大学杰出青年科研人才计划资助项目（xjq202117）；省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室（西安理工大学）开放研究基金资助课题（2021KFKT-6） |
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| 摘 要： | 棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。水分和盐分作为主要环境因素，共同影响棉田土壤的波谱特征，两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性，该研究联用可见/短波近红外（400～1 000 nm）和长波近红外（960～1 693 nm）技术，采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱；结合外部参数正交法（external parameter orthogonalization，EPO），校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息；引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络（deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN），进行样本增广与质量评估；参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet，最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型，用于棉田土壤盐分的反演。结果表明，与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比，该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性，并能得到更优的模型预测性能。EPO-DCGAN-RNet的建模集R2和均方根误差分别为0.942、115.420 μS/cm，验证集R2和均方根误差分别为0.910和136.472 μS/cm。研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持，有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。
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| 关 键 词： | 土壤 盐分 光谱技术 水分校正 样本增广 外部参数正交法 深度卷积对抗网络 |
| 收稿时间： | 2023/7/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/9/27 0:00:00 |
Inversing soil salinity in cotton fields using spectroscopy sample augmentation and moisture correction |
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| LI Jiayi,ZHANG Yiteng,ZHOU Baochuang,WENG Haiyong,ZHOU Beibei,YE Dapeng,QU Fangfang.Inversing soil salinity in cotton fields using spectroscopy sample augmentation and moisture correction[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2024,40(1):179-189. |
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| Authors: | LI Jiayi ZHANG Yiteng ZHOU Baochuang WENG Haiyong ZHOU Beibei YE Dapeng QU Fangfang |
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| Institution: | School of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian A & F University, Fuzhou 350002, China;School of Water Resources and Hydropower, Xi''an University of Technology, Xi''an 710048, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | soils salinity spectroscopy moisture correction sample augmentation external parameter orthogonalization deep convolutional adversarial networks |
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