基于热裂解和电子鼻的土壤全氮检测方法及特征优化

土壤氮是作物生长发育所必需的营养元素,也是衡量土壤肥力特征的重要指标。为快捷准确测定土壤全氮含量,该研究提出了一种基于热裂解和电子鼻的土壤全氮含量检测方法。采用10种不同类型的气体传感器构建传感器阵列,并对其进行了不同浓度甲烷、氯乙烯和氨气等标准气体的响应测试试验。使用马弗炉裂解土壤样本得到裂解气体,采用气体传感器阵列检测裂解气体的响应曲线。提取响应曲线的平均值（Vmean）、方差值（Vvav）、最大梯度值（Vmgv）、最大值（Vmax）、响应面积值（Vrav）、第8秒的瞬态值（V8）和平均微分系数（Vmdc）7个特征构建121×10×7（121土壤样本,10传感器数量,7特征）的特征空间,采用GA-BP特征优化方法将特征降至33维,形成121×33的特征空间。GA-BP算法优化结果表明,构建的传感器阵列对该文检测方法无冗余影响,其中传感器TGS826、TGS2603、TGS2611和TGS2600对新特征空间的构建贡献最大,特征Vmean、Vmgv、Vrav、V8和Vmdc是反映该文检测方法与土壤全氮含量内在关系的重要特征。采用反向传播神经网络算法（BPNN）、偏最小二乘回归算法（PLSR）和反向传播神经网络与偏最小二乘回归结合算法（PLSR-BPNN）建立特征空间与土壤全氮含量的预测模型,使用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对分析误差（RPD）作为模型性能指标。建模结果表明,PLSR、BPNN和PLSR-BPNN模型的R2分别为0.91、0.81和0.93,RMSE分别为0.25、0.37和0.22,RPD分别为3.24、2.19和3.79,PLSR-BPNN模型拥有最高的R2和RPD,最小的RMSE。结果表明,土壤热解气体与土壤全氮含量之间存在较高的相关性,采用该文检测方法建立的PLSR-BPNN模型可以实现土壤全氮含量的准确预测。     

基于多传感器人工嗅觉系统的土壤有机质含量检测方法

为了实现对土壤有机质含量的快速、方便、准确测量,本文提出了一种基于多传感器人工嗅觉系统的土壤有机质含量检测方法。选取10个不同型号的氧化物半导体式气体传感器组成传感器阵列,并采用不同浓度的硫化氢、氨气和甲烷等标准气体对传感器阵列进行了响应测试,从响应曲线可以看出,传感器阵列对不同浓度、种类的标准气体皆有响应且响应结果不同,随着标准气体浓度的增大传感器阵列的响应曲线也随之上升,表明传感器阵列具有较高的特异性和一定的交叉敏感性。提取每个传感器土壤气体响应曲线上的响应面积、最大值、平均微分系数、方差、平均值和最大梯度6个特征构建人工嗅觉特征空间。采用偏最小二乘法回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）和BP神经网络（BPNN）算法建立人工嗅觉特征空间与土壤有机质含量关系的预测模型,使用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）评估预测模型的性能。试验结果表明,PLSR、BPNN、SVR测试集的R2分别为0.80878、0.87179和0.91957,RMSE分别为3.6784、3.1614、2.4254g/kg,MAE分别为3.1079、2.4154、2.1389g/kg。SVR算法建立的模型R2最高,RMSE、MAE最小,比PLSR、BPNN具有更好的预测性能,可用于土壤有机质含量的测量。