面向土壤分析的红外光谱技术及应用数据分析课程
| dc.creator | Wadoux, A.; Ramirez-Lopez, L.; Ge, Y.; Barra, I.; Peng, Y.; | |
| dc.date | 2025-10-23T16:52:17Z | |
| dc.date | 2025-10-23T16:52:17Z | |
| dc.date | 2025 | |
| dc.date | 2025-10-23T16:48:45Z | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-27T22:54:34Z | |
| dc.description | 本资料为土壤光谱建模提供了从数据获取到解译的全面指导，着重介绍了如何利用R语言进行分析建模。内容涵盖了由光谱数据实现可靠土壤属性预测的整套流程，具体包括光谱数据预处理、探索性分析、校准、模型训练及验证。基于R语言的练习实例贯穿全文，涉及光谱预处理、主成分分析及多元回归建模技术等关键步骤。这些步骤有助于将原始光谱数据转化为可执行信息，使用户能够估算有机碳、黏粒含量和矿物组成等土壤属性。本文介绍了几种典型的用于关联光谱波长与土壤理化属性的函数模型，并说明如何结合常规实验室分析结果对这些模型进行校准。此外，还探讨了复杂红外光谱数据解译的挑战，尤其是可见-近红外的重叠吸收区，并提供了克服这些困难的策略。本文强调了化学计量学工具（如偏最小二乘回归）在提取光谱特征与土壤属性之间有效关系中的重要作用。本文是土壤vis-NIR和MIR光谱学的初级、中级和高级三个阶段中的第二部，旨在为科研人员、技术服务人员以及土壤实验室技术人员提供实用的土壤光谱分析知识与工具，重点介绍如何使用R语言实现光谱建模的实际应用。 | |
| dc.format | 60 p. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://openknowledge.fao.org/handle/20.500.14283/cd4502zh | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/266422 | |
| dc.language | Chinese | |
| dc.publisher | 粮农组织 ; | |
| dc.rights | FAO | |
| dc.rights | CC BY 4.0 | |
| dc.title | 面向土壤分析的红外光谱技术及应用数据分析课程 | |
| dc.title | A course on applied data analytics for soil analysis with infrared spectroscopy | |
| dc.title | Soil spectroscopy training manual 2 | |
| dc.type | Booklet |