Resumen

Aunque la espectroscopia visible-infrarrojo cercano puede determinar rápidamente y con precisión los nutrientes del suelo sin destruir la muestra, algunos problemas aún no se han resuelto, como la falta de coincidencia del modelo espectral establecido con diferentes tipos de muestras, lo que limita la amplia aplicación de esta tecnología. Aquí, tomamos suelos de ribera y de montaña como ejemplos para explorar la transferencia de calibración entre dos tipos diferentes de suelos mediante el algoritmo WMPDS-S/B (estandarización directa a escala múltiple de piezas combinado con método de corrección de Pendiente/Sesgo) y mediante la adición de nuevas muestras. Las concentraciones de TN y TC predichas mejoraron significativamente después de ser transformadas. En comparación con la adición de nuevas muestras, el algoritmo WMPDS-S/B obtuvo resultados más precisos. Los errores relativos promedio disminuyeron de 440.2% (sin transformación) a aproximadamente 6% para TN y de 342.0% a aproximadamente

• Materias:Fluorescencia Nanopartículas Espectroscopia infrarroja Fármaco Espectroscopia raman
• Subjects:Fluorescence Nanoparticles Infrared spectroscopy Drug Raman spectroscopy
• Palabras claves:Espectroscopia del infrarrojo cercano-visible; Nutrientes del suelo; Modelo espectral; Transferencia de calibración; Algoritmo WMPDS-S/B; Resultados de predicción
• Keywords:Visible-near-infrared spectroscopy; Soil nutrients; Spectral model; Calibration transfer; WMPDS-S/B algorithm; Prediction results