📄Работа №37619
Тема: МОДЕЛИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ГУМУСА И ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА ПОЧВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ИК-СПЕКТРОСКОПИИ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Сельское хозяйство
Объем:
40 листов
Год:
2019
Просмотров:
226
6500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 5
1. Сущность метода ИК-спектроскопии 5
2. Применение ИК-спектроскопии в исследовании почвенного покрова 7
2.1. Применение ИК-спектроскопии для оценки ГМС почвы 9
2.2. Применение ИК-спектроскопии для оценки органики почвы 10
3. Анализы спектральных данных 11
3.1. Предварительная обработка 12
4. Моделирование 15
4.1. Оценки качества моделей 16
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 18
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ 23
1. Результаты предобработки спектральных данных 23
2. Результаты моделирования 26
ВЫВОДЫ 33
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 5
1. Сущность метода ИК-спектроскопии 5
2. Применение ИК-спектроскопии в исследовании почвенного покрова 7
2.1. Применение ИК-спектроскопии для оценки ГМС почвы 9
2.2. Применение ИК-спектроскопии для оценки органики почвы 10
3. Анализы спектральных данных 11
3.1. Предварительная обработка 12
4. Моделирование 15
4.1. Оценки качества моделей 16
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 18
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ 23
1. Результаты предобработки спектральных данных 23
2. Результаты моделирования 26
ВЫВОДЫ 33
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
📖 Введение
Моделирование свойств объектов исследования во всех сферах науки имеет весомое значение, так как это предоставляет доступ к более эффективным методам работы . В данном исследовании продемонстрировано применение моделирования для прогнозирования в почве содержания гумуса, а также её гранулометрического состава. В работе используются данные, полученные на ИК-спектрометре Фурье, проводится предобработка данных методом Савицкого-Голея и SNV (Standard Normal Variate). Моделирование проводится методом регрессии частичных наименьших квадратов (Partial Least Squares Regression, PLSR).
Актуальность работы заключается в том, что моделирование является современным методом, отвечающим всё более ускоряющимся темпам исследований в области наук о Земле. В работе демонстрируется возможность определения содержания гумуса и гранулометрического состава почв альтернативным видом анализа, основанным на данных ИК- спектроскопии, который занимает малое количество времени в сравнении с традиционными лабораторными анализами С помощью одного спектра можно охарактеризовать различные свойства почвы, а возможность их прогнозирования с помощью моделирования имеет важное практическое значение для предотвращения деградации плодородия почв
Целью работы является построение модели прогнозирования содержания гумуса и гранулометрического состава почв на основе данных ИК-спектроскопии, предварительно обработанных различными методами
Поставленные задачи:
1) определить какой метод предобработки данных является оптимальным;
2) определить какое из исследуемых свойств почвы прогнозируется с большей точностью;
3) оценить качество моделей, построенных методом PLSR для прогнозирования исследуемых почвенных свойств
Актуальность работы заключается в том, что моделирование является современным методом, отвечающим всё более ускоряющимся темпам исследований в области наук о Земле. В работе демонстрируется возможность определения содержания гумуса и гранулометрического состава почв альтернативным видом анализа, основанным на данных ИК- спектроскопии, который занимает малое количество времени в сравнении с традиционными лабораторными анализами С помощью одного спектра можно охарактеризовать различные свойства почвы, а возможность их прогнозирования с помощью моделирования имеет важное практическое значение для предотвращения деградации плодородия почв
Целью работы является построение модели прогнозирования содержания гумуса и гранулометрического состава почв на основе данных ИК-спектроскопии, предварительно обработанных различными методами
Поставленные задачи:
1) определить какой метод предобработки данных является оптимальным;
2) определить какое из исследуемых свойств почвы прогнозируется с большей точностью;
3) оценить качество моделей, построенных методом PLSR для прогнозирования исследуемых почвенных свойств
✅ Заключение
Данные ИК-спектроскопии были предварительно обработаны различными методами (SNV, фильтр Савицкого-Голея) . Были построены модели содержания гумуса и ГМС почвы методом регрессии частичных наименьших квадратов (PLSR). В ходе работы сделаны следующие выводы:
1) оптимальным методом предобработки данных является комбинация фильтра Савицкого-Голея + SNV;
2) значение ГМС почвы прогнозируется с большей точностью;
3 ) метод PLSR подходит для построения модели содержания гумуса и ГМС почвы с учетом предварительной обработки спектров, так как в ходе работы получены достаточно высокие коэффициенты детерминации (R) и малые значения корня среднеквадратичной ошибки (RMSE).
1) оптимальным методом предобработки данных является комбинация фильтра Савицкого-Голея + SNV;
2) значение ГМС почвы прогнозируется с большей точностью;
3 ) метод PLSR подходит для построения модели содержания гумуса и ГМС почвы с учетом предварительной обработки спектров, так как в ходе работы получены достаточно высокие коэффициенты детерминации (R) и малые значения корня среднеквадратичной ошибки (RMSE).
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.