【摘 要】
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土壤有机质是土壤的重要成分,也是农作物生长的重要营养指标。快速、准确检测土壤有机质含量对施肥管理具有重要意义。近年来,近红外光谱被广泛应用于土壤有机质的快速检测,然而土壤有机质敏感波段易受土壤水分干扰,从而会影响到土壤有机质的预测结果。在山西省境内采集了140个土壤样本,采用ASD光谱仪分别获取了不同含水率（0%,5%,10%,15%,17%）土壤样本谱图曲线（350～2 500nm）。为了提高土
【基金项目】
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National Key Research and Development Plan（2017YFD0701501,2018YFD0700300）；
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土壤有机质是土壤的重要成分,也是农作物生长的重要营养指标。快速、准确检测土壤有机质含量对施肥管理具有重要意义。近年来,近红外光谱被广泛应用于土壤有机质的快速检测,然而土壤有机质敏感波段易受土壤水分干扰,从而会影响到土壤有机质的预测结果。在山西省境内采集了140个土壤样本,采用ASD光谱仪分别获取了不同含水率（0%,5%,10%,15%,17%）土壤样本谱图曲线（350～2 500nm）。为了提高土壤有机质预测模型精度,提出特征波长积分算法,即通过特征波长处吸光度的积分值作为自变量进行建模的方法,建立了土壤有机质预测模型及抗水分干扰修正系数模型。结果表明:（1）使用特征波长处吸光度的积分值作为自变量建立的土壤有机质预测模型统计参数优于传统的使用特征波长处的吸光度值作为自变量的建模方法;（2）校正后的湿土光谱更加接近干土土样,在一定程度上解决了传统水分修正系数在水分含量较高时修正效果较差的问题;（3）提高了湿土样本的预测精度,预测相关系数（RP）提升了约0.09,预测均方根误差（RMSEP）降低了约1.72。说明该方法可以有效降低水分对土壤有机质光谱的影响,提高不同含水率土壤有机质的预测精度,可为后续仪器开发提供理论支持。
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