基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪研究

电极法检测土壤硝态氮时，共存氯离子是影响检测精度的重要因素。针对当前检测仪为单一离子离线检测的问题，设计了基于嵌入式开发的ISE土壤硝态氮多参数检测仪。仪器嵌入BP神经网络模型，实现土壤硝态氮的在线实时检测。针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点，采用5种方法进行改进；采用两个校正方法校准检测仪检测结果；采用稳定判断程序提高电势采集的稳定性。开展标准溶液检测试验，验证检测仪检测精度；开展土壤硝态氮检测试验，并将检测结果与传统的一元线性模型结果和光学法检测结果进行对比，验证检测仪排除氯离子干扰的效果及检测土壤硝态氮的准确性。结果表明，检测仪对离子的检测结果与离子计检测结果误差不超过1.0mV，满足精度要求；检测仪对土壤硝态氮含量的检测结果与光学法检测结果的平均相对误差为8.83%，低于一元线性模型与光学法检测结果的平均相对误差12.17%，拟合系数R2均大于0.97。基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪可有效减小氯离子干扰，准确性高，可用于土壤硝态氮的在线检测。     

基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究

利用极限学习机模型解译高氯离子干扰下盐碱土中硝酸根离子选择电极响应信号,系统分析了漂移校正算法、能斯特及极限学习机模型对电极法硝态氮(NO~-_3-N)预测结果准确性的影响差异。结果表明,漂移校正算法可明显提高传感器标定方程的重复性和一致性,响应斜率及截距电位的波动范围分别缩小了3.67%和7.25%;极限学习机模型的最优隐含层节点数为14;基于极限学习机的电极法NO~-_3-N质量浓度预测模型可较好抑制盐碱土中氯离子干扰,与标准检测结果之间的最大绝对误差和均方根误差分别为6.36 mg/L和4.02 mg/L。相关研究结论可为电极法测土过程中的信号校正、数据处理模型和模型参数选取提供参考。     

利用电容式传感器连续监测土壤硝态氮质量分数的试验研究

通过室内和田间试验,研究土壤硝态氮质量分数与电容式传感器监测的土壤电导率、含水率和温度的定量关系。在室内以NH4NO3分析纯为溶质,进行了溶液质量浓度0～10g/L的7次土柱试验;在2009年和2010年春玉米生育期内监测了不同滴灌水量条件下土壤电导率、含水率和温度动态变化。结果表明,土壤电导率能较好的反映土壤硝态氮质量分数的变化;土壤硝态氮质量分数与电导率、含水率和温度之间的关系可用二次多项式描述,且3个土壤参数对土壤硝态氮质量分数的影响均达到了极显著水平(P≤0.01);由于回归模型的拟合精度受土壤初始养分盐分质量分数及空间变异等因素的影响,为获得较高的预测精度,应进行田间标定。     

基于ISE的湿土硝态氮检测方法研究

分析了含水率对离子选择电极（ISE）湿土硝态氮直测的影响,建立了一种融合土壤含水率的ISE湿土直测方〖JP2〗法。结果表明：未修正含水率影响的ISE湿土直测结果与光学检测方法结果间的绝对偏差范围为3.79~44.81mg/L,〖JP〗均方根误差大于17.00mg/L,无法满足应用需求;湿土质量含水率、浸提液添加量及干土折算量间存在线性函数关系,融合湿土质量含水率的ISE湿土硝态氮直测结果与光学检测方法结果之间具有较好的一致性,与光学检测结果回归方程的调整决定系数为0.97,绝对偏差范围为0.17~17.95mg/L,均方根误差小于7.05mg/L,检测精度和稳定性与实验室ISE干土测定性能相近,比未修正含水率影响前有明显提高。     

基于复合纳米介导固态电极的原位土壤硝态氮检测研究

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料，以土壤渗出液为对象开展原位NO-3的影响。结果表明：电极寿命达到65d，响应斜率为44.02mV/dec，对硝酸根选择性较好，对土壤中主要共存阴离子抗干扰性良好；采样探头包埋深度每下降10cm，硝态氮质量浓度增加30~60mg/L；含水率对渗出液硝态氮影响不明显；土壤颗粒粒径大于2.5mm后，硝态氮质量浓度下降约19.5%；原位渗出液电极测定结果与光学法一致性较好，约为标准浸提液检测值5~6倍。     

电极法测定土壤硝态氮精度的提高方法

离子选择性电极为土壤硝态氮含量分析提供了一种快速、低成本的技术方案。以提高基于电极法的土壤硝态氮检测精度为目的,探讨了电极信号特点与环境因素对检测精度的影响;从硬件电路和软件测量模型两方面研究减少误差、提高精度的方法;进行了有、无阻抗变换-滤波模块电极电势信号采集的对比实验,并通过软件编程将不同测量模型(线性回归模型与温度校正模型)嵌入到检测仪表,进行了温度变化时土壤硝态氮检测的对比实验。结果表明,设计的硬件抗干扰电路可以使测量仪表准确采集混杂在高频噪声中的离子选择性电极电势信号(误差和波动均小于1 m V),具有良好的准确度和抗干扰能力;当温度变化时,嵌入温度校正模型时仪表测量的相对误差不大于8.20%,与离子色谱法(参考值)进行相关性分析的相关系数R达到0.998 6,可有效减小由温度变化引起的电极测量误差,提高检测精度。     

电极法检测土壤硝态氮的干扰因素与测量模型研究

基于电极法的土壤硝态氮检测中,共存氯离子、温度变化、土壤水分是影响检测精度的重要因素。为消除干扰因素影响,进行测量模型的研究,基于电极检测原理与最小二乘法多元线性回归进行建模的理论分析,并研究考虑土壤水分影响后湿土直测的校正方法;开展建模集溶液检测实验,探讨各干扰因素对检测结果的影响,并根据建模集64个观测值分别建立25℃的一元线性回归模型(基础模型)、25℃的多元线性回归模型(硝酸根与氯离子浓度同时测量)和5~30℃的多元温度校正模型(温度变化较大时硝酸根与氯离子浓度同时测量);开展验证集溶液检测实验,验证并比较3种模型的可适用性;并开展不同含水率的湿土直测实验,验证湿土直测校正公式的准确性。结果表明,在温度变化、氯离子共存的条件下,25℃的多元线性回归模型效果最佳(硝酸根离子与氯离子浓度的测量误差分别在-8.37%和-12.03%内),满足多组分现场速测的精度要求;用湿土直测校正公式代替繁琐费时的土壤前处理,可有效减小土壤水分引起的误差。因此,利用多元线性回归模型结合湿土直测校正公式进行电极法土壤硝态氮的检测,可减小干扰因素影响、有效提高现场检测的时效性与准确性。     

土壤硝态氮电极法测定的快速前处理工艺研究

改进土壤样品前处理工艺,探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平,进而设计正交试验进行方差分析,确定土样快速前处理优选工艺参数。59个土样检测试验结果表明,在微波时间9 min、振荡时间40 s、离心转速1 000 r/min、离心时间60 s条件下,电极法与光学法检测值之间不存在统计差异,平均相对误差为7.48%,绝对误差的绝对值范围为0.14~22.92 mg/L,均方根误差为7.91 mg/L,快速前处理工艺处理时间小于15 min,可满足土壤硝态氮快速测量准确性及时效性要求。     

河北平原区农田土壤硝态氮分布规律及影响因素分析

在河北省平原区开展小麦-玉米轮作区农田硝态氮田间试验,采用雷磁计测定土壤剖面硝态氮含量,并分析降雨、土壤性质及微生物等影响因素。试验结果表明:常规施肥条件下,氮肥的当季利用率较低,残留率为27.5%。施肥灌溉后土壤硝态氮的分布呈现双峰形式,分别出现在55～70cm土层和150～170cm土层。小峰值出现在土壤剖面上层,硝态氮平均含量为47.75mg/kg;大峰值出现在土壤剖面下层,平均含量为93.72mg/kg。大峰值约是小峰值的2倍,且含量随时间、土层深度变化较大。不合理的灌溉方式使硝态氮深层淋失现象明显,根层以下土壤剖面硝态氮含量占氮肥总量的85%,对地下水环境构成极大威胁。     

辽宁省三种类型作物产区饮用水硝态氮污染状况研究

对辽宁省水稻、玉米、蔬菜3类作物产区189个地下水饮用水井的硝态氮含量进行调查分析。结果表明,辽宁省平原农区饮用水硝态氮含量平均为4.63 mg/L,其中10.6%的饮用水井硝态氮含量超标(硝态氮含量≥10 mg/L),2.1%的饮用水井硝态氮含量严重超标(硝态氮含量≥20 mg/L),超过国家Ⅲ类饮用水质量标准。3种类型作物产区中,玉米产区饮用水硝态氮污染情况最轻,硝态氮平均含量为2.49 mg/L,超标率为4.2%,无严重超标率,87.5%采样点井水水质良好;蔬菜产区饮用水质量相对较差,硝态氮平均含量为4.48 mg/L,超标率和严重超标率分别为7.1%和1.8%,71.4%采样点井水水质良好;水稻产区饮用水硝态氮污染情况最为严重,20.8%采样水井硝态氮含量超标,3.8%水样严重超标。化学氮肥的施用对辽宁省不同作物产区饮用水中硝态氮含量有着直接且重要的影响,呈明显的正相关关系。由于氮肥施用量的增加,辽宁省水稻产区饮用水硝态氮污染呈恶化趋势,而蔬菜产区饮用水硝态氮含量在田间氮肥用量减少之后呈明显降低趋势,玉米产区饮用水硝态氮含量变化略有波动,但随着氮肥的增施已然出现了超标现象。     

基于响应面法的ISE泥浆直测前处理影响模型研究

系统分析了筛孔尺寸、静置时间、振荡浸提时间3个主要参数对硝酸根离子选择电极检测准确度的影响。首先经单因素试验确定出各参数的调控水平范围,进而基于Box-Behnken原理设计了3因素3水平中心组合试验,利用响应面法建立了以3因素为自变量、平均相对误差RTX-E为响应的回归模型。结果表明：各因素影响次序为静置时间＞振荡浸提时间＞筛孔尺寸;筛孔尺寸和静置时间的耦合作用显著;当筛孔尺寸为2mm、静置时间为1.4h、振荡浸提时间为22min时,模型预测结果较好,验证集土样平均相对误差小于7.5%,可实现对前处理参数影响的分析和预测。     

基于多时相多参数融合的麦玉轮作小麦产量估算方法

为了进一步提高冬小麦产量预测的准确性,针对麦玉轮作体系缺乏直接把前茬作物信息纳入到当季作物的产量估算及管理中的研究状况,利用前茬玉米季中长势遥感信息及产量信息,融合小麦拔节期、灌浆期及成熟期长势遥感信息、播前施肥信息及土壤特性信息等多时相多模态数据,基于GPR算法,建立多时相多模态参数融合的麦玉轮作体系小麦产量估算模型,结果显示：基于多生育期的产量估算模型较单生育期最优产量估算模型性能有所提升,R²提高0.01～0.03。其中基于拔节期产量估算模型精度略低于多生育期产量估算模型,但精度相近。基于多模态参数融合的产量估算模型中,除玉米作物信息与土壤特性信息融合构建的产量估算模型,多模态参数融合的产量估算模型精度较相应低模态参数融合的产量估算模型精度高。四模态参数融合的GPR模型决定系数R²为0.92,RMSE为213.75 kg/hm²,较其他模型,R²提高0.02～0.41。对于小麦产量估算模型,各模态参数影响由大到小依次为施肥信息、小麦遥感信息、土壤特性信息、玉米作物信息。玉米作物信息对于多模态参...     

基于石墨烯气凝胶的全固态硝酸根离子选择性电极研究

全固态离子选择性电极的结构在许多制备和应用方面具有明显优势。但由于固态界面上缺少有效的离子-电子转化导致其在电位稳定性上表现较差,无法保证各界面电势的稳定性而限制了全固态离子选择性电极的应用。因此,提出使用具有三维结构的石墨烯气凝胶(GAs)作为有效的固态转接层材料,用于调节离子载体基选择性聚合膜玻碳电极基底之间的离子-电子转化,基于这一原理制备了高性能全固态硝酸根离子选择性电极。通过透射电子显微镜表征其形貌特征;将其滴涂于玻碳电极表面形成GAs修饰电极,采用循环伏安法表征其电化学行为。在上述修饰电极表面覆上硝酸根离子选择性膜后制备新型的全固态离子选择性电极,通过电位水层测试、电位测量来表征其性能。GAs转接层的离子选择性电极对硝酸根离子展现出良好的能斯特响应和10~(-4.2)mol/L的检测下限,这为实现硝酸根离子现场即时检测提供了可能。     

大豆田间杂草的光谱识别研究

精确施药的关键是快速正确识别杂草。为此,利用ASD野外便携式光谱仪,在田间测量了大豆、马唐和稗草植株冠层在350～2 500nm波长内的光谱数据,经过数据预处理,数据分析波长选为350～1 300nm和1 400～1 800 nm。数据处理采用支持向量机(SVM)模式识别方法 ,用线性、多项式、径向基和多层感知核函数对大豆和杂草建立二分类模型。结果表明:三阶多项式核函数SVM分类模型的正确识别率最高,达到85%以上,且支持向量比例较小;以二分类模型为基础,利用投票机制建立了大豆、马唐和稗草的一对一多分类SVM模型,正确识别率达83%;田间光谱测量受光照、背景和仪器测量精度等条件的影响较大,但结果仍表明SVM结合光谱技术在田间杂草识别中的应用潜力很大。此研究为田间杂草识别及传感器的建立提供了研究思路和应用基础。     

基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究

土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0～20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决...     

基于物联网技术的农业灌溉系统精准控制研究

为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型与软件设计,并展开精准控制性能试验。试验结果表明:灌溉系统的多功能传感器数据采集与传输模块精准化程度高,土壤湿度系统监测值与实地测量值之间的相对误差控制在2%以内;在保证系统数据信号传输条件一致情况下,基于物联网技术精准控制算法,系统信息控制处理精准度可提高7.50%,灌溉作业效率可达90%以上;系统运行稳定,具有较好地推广前景,可为智慧农业发展提供优化方向。     

基于LoRa和SVM-Markov的蓝莓园精准灌溉系统研究

针对当前蓝莓园灌溉效率低、劳动强度大、管理粗放等问题,设计基于LoRa无线远距离通信和SVM-Markov组合模型的蓝莓园精准灌溉系统。该系统通过LoRa无线数据采集系统采集蓝莓园空气温湿度、土壤湿度、光照度、风速等环境参数,通过LoRa网关和物联网网关将数据包上传到云服务器,灌溉预测系统根据采集到的环境参数,实现灌溉量预测与灌溉决策,并将决策结果反馈到灌溉执行模块。为提高预测精度,引入SVM-Markov灌溉量预测算法。以句容市天王镇蓝莓园为试验对象,预测结果表明：SVM-Markov模型的平均绝对误差为0.188 7 mm/d,均方根误差为0.239 4 mm/d,相比于SVM模型,SVM-Markov的预测精度更高、数据拟合效果更好。该系统能够实现蓝莓园环境的实时监测与精准灌溉,为其它果园精准灌溉的实现提供一定的参考。     

基于无源RFID传感标签的农田土壤环境监测技术研究

针对现有农田环境无线传感器网络在长期性、环保性和追踪性方面的不足,提出了一种基于无源射频识别(Radio frequency identification,RFID)传感标签的农田土壤环境监测技术。该RFID传感器标签基于超高频RFID通信协议,且工作于无源模式下。提出了一种新的数据融合方式,比传统数据融合方式显著降低了系统工作的功耗以及响应时间。测试了电磁波在农田土壤中传输的损耗情况,确定了标签可正常工作的基本条件。针对埋入深度超过30 cm时传感器标签传输精确度不足的情况,提出在同一测量点布置两个传感器标签,通过天线极化方向的不同以获取更高的数据传输精确度。通过实验对所设计的温湿度传感器标签进行了通信性能及温湿度测量性能测试。实验结果表明,基于该无源RFID传感器标签所测试的温湿度与传统方式的测试结果基本一致,温度测试误差不超过1.5%,湿度测试误差不超过1%。与现有农田土壤环境监测方法相比,具有便利性强、成本低、寿命长、传感数据易于跟踪定位等显著优点。     

基于加速度补偿的土壤紧实度测量方法与传感器设计

针对目前基于圆锥指数的土壤紧实度测量中,无法消除土壤摩擦力对紧实度测量的影响,要求检测传感器匀速贯入土壤,因此存在使用不便、精度不高的难题。为了提高土壤紧实度实时测量方法的精度及可操作性,在圆锥指数方法基础上,设计了土壤紧实度实时检测传感器,并加入了加速度的同步测量,消除了使用过程中金属杆插入速度不均造成的误差,提高了土壤紧实度测量精度。通过大量试验验证了自制传感器具有较好的静态性能和动态性能,其测量范围为0~900 k Pa,灵敏度为0.041 896,稳定性测量标准差为5 k Pa,测量精度为±0.02%FS,超调量为7.81%,过渡时间为0.632 s。与美国SC-900型土壤紧实度仪对比其准确性的线性拟合决定系数均达到0.96以上,结果表明设计的土壤紧实度传感器与SC-900型土壤紧实度仪在实际测量中性能相当,且使用更方便、价格更低廉。为农林生产、环境保护及生态监测提供了一种具有自主知识产权、精准获取土壤紧实度的有效手段。