可視－近赤外分光技術は土壌中の速効性リン含量を定量的に推定する有効な手段であるが、ある地域で採取した土壌のスペクトルデータを用いて構築したモデルは、他の地域で使用すると予測精度が低下し、モデルが無効になる問題が生じる。本論文は安徽省南部の土壌サンプルをソースドメイン、安徽省北部の土壌サンプルをターゲットドメインとし、転移学習手法により予測モデルを構築して土壌速効性リン予測モデルの精度を向上させ、転移前後の予測モデル精度を比較した。結果は、南部安徽モデルは北部安徽に直接適用できずモデルの無効化が発生し、モデルの決定係数(R2)と相対分析誤差(RPD)はそれぞれ-0.19と0.92、予測平均二乗根誤差(RMSEP)は1.04であった。サンプル数が少ない北部安徽で構築したモデルの予測精度は高くなく、R2とRPDはそれぞれ0.61と1.60、RMSEPは0.60であった。一方、転移成分分析(TCA)を基に一部北部サンプルを加えて構築したモデルは北部サンプルの予測精度を大幅に向上させ、モデルのR2とRPDはそれぞれ0.79と2.18に向上し、RMSEPは0.44に低下した。これにより、TCAに基づく手法が南部安徽の土壌速効性リン予測モデルを北部安徽に適用可能とし、北部土壌速効性リン予測モデルの精度向上とコスト削減をもたらし、土壌速効性リン予測モデルの広範な応用に新たな視点を提供することを示している。

転移学習;転移成分分析;土壌速効性リン;可視－近赤外分光