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更新時間：2024.12.28
中低產(chǎn)田土改造及土壤有機質(zhì)提升技術

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1技術概述 本技術針對四川省中低產(chǎn)田存在的“冷、爛、毒、串、漬、板、瘦”等障礙因子，中低產(chǎn)土存在的“陡、薄、瘦、蝕、旱”等障礙因子，通過工程措施、農(nóng)耕農(nóng)藝措施，建立田間排灌網(wǎng)絡，完善田間生產(chǎn)道路，調(diào)整田（地）型，增加土壤有機質(zhì)含量，增強土壤保水保肥能力，培肥地力，建成“田成方，土成型，渠成網(wǎng)，路相通，溝相連；旱能灌，澇能排，土壤肥，無污染，產(chǎn)量高；耕作層厚度20cm以上．耕層土壤有機質(zhì)含量增加0．5％以上，灌溉保證率達到80％以上，耕地年糧食生產(chǎn)能力達到12t／hm^2以上”的高標準農(nóng)田，可大幅提高耕地的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力。

基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質(zhì)高光譜預測建模研究

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可見/近紅外高光譜技術與建模方法是當前土壤近地傳感器研究領域的重要方向,可應用于土壤養(yǎng)分信息的快速獲取和農(nóng)田作物的精確施肥管理。以浙江省水稻土為研究對象,利用以非線性模型為核心的數(shù)據(jù)挖掘技術,包括隨機森林、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法分別建立了不同建模集和驗證集的原始光譜與有機質(zhì)含量的估測模型。結果表明:研究比較的1∶1,3∶1和全部樣本建模并全部驗證的三種樣本模式劃分對建模的結果有一定的影響。相較于目前常用的偏最小二乘回歸(PLSR)建模方法而言,非線性模型RF和SVM也取得了較好的建模精度,三種模式下其RDP值均大于1.4。特別是采用SVM建模方法所得模型具有很好的預測能力,模式二下其RDP值達到2.16。同時引入ANN方法改進建立的PLSR-ANN方法顯著提高了PLSR的模型預測能力。

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