Обнаружение питательных веществ в почве для точного земледелия с помощью портативного LIBS

Публикация: Эрлер, А.; Рибе, Д.; Бейц, Т .; Лёманнсрёбен, Х.-Г.; Гебберс, Р. Обнаружение питательных веществ в почве для точного земледелия с использованием портативной лазерной спектроскопии разрушения (LIBS) и методов многомерной регрессии (PLSR, Lasso и GPR). Датчики 2020 , 20 , 418.

Новое исследование с использованием SciAps Z-300 LIBS показывает, что портативная лазерная спектроскопия разрушения является многообещающим сенсорным методом для определения различных параметров почвы в полевых условиях. Ключом к этому новому подходу является перенос LIBS из лаборатории на рабочую площадку. Прочтите наше интервью с одним из немецких исследователей, продвигающих сельскохозяйственный анализ.

и регрессия гауссовского процесса (GPR). Наилучшие результаты прогнозирования были получены для Ca, K, Mg и Fe. Коэффициенты детерминации, полученные для других питательных веществ, были меньше. Это связано со значительно более низкими концентрациями в случае Mn, в то время как малое количество линий и очень слабые интенсивности являются причиной отклонения N и P. Параметры почвы, не связанные напрямую с одним элементом, такие как pH, могут также быть предсказанным. Лассо и георадар дали несколько лучшие результаты, чем PLSR. Кроме того, были исследованы несколько методов предварительной обработки данных. в то время как малое количество линий и очень слабая интенсивность являются причиной отклонения N и P. Также можно было прогнозировать параметры почвы, не связанные напрямую с одним элементом, такие как pH. Лассо и георадар дали несколько лучшие результаты, чем PLSR. Кроме того, были исследованы несколько методов предварительной обработки данных. в то время как малое количество линий и очень слабая интенсивность являются причиной отклонения N и P. Также можно было прогнозировать параметры почвы, не связанные напрямую с одним элементом, такие как pH. Лассо и георадар дали несколько лучшие результаты, чем PLSR. Кроме того, были исследованы несколько методов предварительной обработки данных.

Ключевые слова: БИБС ; лассо ; PLS-регрессия ; гауссовы процессы ; почва ; точное земледелие ; питательные вещества

Доступ к статье: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/2/418/htm

Об этой публикации: Sensors (ISSN 1424-8220; CODEN: SENSC9) — ведущий международный рецензируемый журнал с открытым доступом, посвященный науке и технологиям сенсоров. Sensors публикуется раз в полгода онлайн MDPI.