近红外光谱联合机器学习算法实现土壤多参数精准预测的包裹式建模研究

研究人员开发了一种结合近红外光谱(NIR)与包裹式机器学习的新方法，通过Savitzky-Golay(SG)平滑和多元散射校正(MSC)技术，成功预测11项关键土壤参数。采用W-ETR等包裹式回归器，取得R2达0.93、RPD达3.76的优异性能，为农业土壤实时监测提供了低成本、高精度的解决方案。

　　

土壤性质检测是农业生产的核心环节，直接影响作物品质与产量。这项创新研究将近红外光谱(NIR)与智能算法完美融合，开发出基于Savitzky-Golay(SG)平滑和多元散射校正(MSC)的"智能光谱解码器"。研究团队巧妙运用包裹式随机森林(W-RFR)、K近邻(W-KNR)和极致树(W-ETR)三类算法，构建了土壤参数预测的"黄金标准"。

其中W-ETR表现尤为亮眼，预测精度R²最高达0.93，误差范围控制在0.18-64.80区间，性能偏差比(RPD)突破3.76大关，置信区间(CI)更达到惊人的98%。经过10折交叉验证的严格考验，该模型展现出媲美实验室分析的稳定性能。

这项研究突破了传统光谱分析的技术瓶颈，通过机器学习与预处理技术的"双轮驱动"，打造出可田间部署的实时监测系统。就像给土壤装上了"智能CT扫描仪"，只需一道光谱就能快速解码11项关键指标，为精准农业提供了革命性的技术支撑。