《表3 不同预处理方法PLS回归结果》

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《基于近红外漫反射光谱的规模化奶牛场粪水氮磷定量分析及模型构建》

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由于试验用粪水样品来源于规模化奶牛场粪水处理过程的各环节，其中包含固态粪渣等悬浮颗粒物质，是一种复杂的分析体系，对光具有较强的散射性。因此，原始的近红外漫反射光谱数据不仅包括了样本的化学信息，还包括了许多外界干扰信息，需要采用适合的预处理方法消除干扰因素的影响，以提高模型的可靠性、适用性和稳定性。对原始漫反射近红外光谱进行不同方法预处理，并采用PLS算法建立多变量回归模型，采用交叉验证均方根误差（RMSECV）来选择最佳建模的因子数（主成分数）。表3给出了不同预处理方法PLS回归结果。从决定系数R2、校正均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）来看，对于TN的近红外PLS回归模型最佳预处理方法为归一化方法；而对于TP的最佳预处理方法为SG平滑+基线校正。