《表1 不同预处理方法的建模结果》

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《基于VIS-NIR的播种沟内土壤水分测量传感器研究》

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采用光谱-理化值共生距离法（Sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY）[19]将70%样本作为建模集，30%样本作为预测集。为了减少光谱曲线噪声，提高建模的准确性，分别采用了移动窗口平均平滑、高斯滤波、SG（Savitzky Golay）平滑、小波变化、归一化、标准化、多元散射校正等常见光谱预处理方法对获得的光谱曲线进行信号增强后，采用PLSR进行建模与交叉验证，以寻求最佳预处理方法。分别获得了基于各预处理方法建模后的PLSR模型决定系数RC2、均方根误差（RMSEC）、交叉验证决定系数R2CV、交叉验证均方根误差（RMSECV）、预测决定系数RP2和预测均方根误差（RMSEP），其结果如表1所示。