廣東
近日，塔里木大學農學院在《Industrial Crops & Products》期刊上發表題為“Improving accuracy and transferability of soil total nitrogen estimation model by integrating visible near-infrared spectroscopy and environmental covariates in cotton fields of the Tarim River Basin, China”的研究成果。農學院2023級碩士研究生崔志博以第一作者，彭杰教授為通訊作者。
該研究將土壤發生學知識應用于土壤光譜學領域，創新性的提出通過融入環境協變量的思路解決單一光譜數據源難以有效表征由自然因素與人類活動共同驅動的土壤異質性的問題，從而提升模型的估算精度和遷移能力。該研究表明，融入環境協變量顯著改善了土壤全氮的估算精度和模型的遷移性能。融入環境協變量的模型相較于僅利用光譜信息的模型，R2提升幅度介于13.42%至19.81%之間，RMSE降低幅度介于14.42%至27.00%之間。將最佳模型遷移至驗證區后，仍能解釋71.6%的土壤全氮空間變異，顯著優于僅利用光譜信息模型的39.2%。
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