基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高.     

近红外传感器测量不同种类土壤含水率的适应性研究

采用我国不同土壤类型地区的5种土壤样品,利用自行设计的近红外传感器测量不同土壤含水率对应的反射光强。选取中心波长1 940 nm的近红外光为测量光,1 800 nm为参考光,将两波长的反射光强值换算为相对吸收深度。实测结果表明,随着土壤含水率的增加,相对吸收深度增加,两者间呈线性相关关系。选取独立样品对线性标定模型进行验证,除红土外,其他4种样品的均方根误差均小于6%。通过标定,所设计的传感器能够较好地测定不同土壤的含水率。     

近红外土壤含水率传感器设计与试验

设计了一种适用于快速测量土壤含水率的近红外传感器。发光二极管(LED)作为传感器的光源,中心波长为1 940 nm的光为测量光,1 800 nm为参考光,土壤含水率对这2个波长的光有不同的吸收特性。光源发出的光照射到土壤表面,经反射后进入光电转换器,将光信号转换为电信号,送至两级放大电路、模数转换器(A/D)、显示和存储设备,输出的反射光强与土壤含水率存在一定的关系。仪器性能试验表明:光源传感器到土壤表面的距离对采集信号的强度有一定影响,根据传感器的结构,可以选择一定的距离使反射信号的强度和稳定性最好。两波长光的反射光强随着土壤粒径的增大而减小;土壤含水率与相对吸收深度之间具有很好的线性相关性,回归分析的决定系数为0.863。     

基于相关分析技术的近红外光谱信息特征提取

运用信号分析的理论，研究了把相关分析技术应用于近红外光谱信息特征提取的方法.结果表明：通过相关处理，光谱信息特征得到分离和增强，可以作为一种光谱信息特征提取的有效方法用于定性和定量分析，为解决近红外光谱检测中光谱叠加、信息率低等难题提供了一种方法。     

基于非线性耦合的土壤电导率传感器标定方法

针对土壤电导率传感器测量不准确的问题,提出了不考虑含水率θ与考虑θ的非线性耦合标定模型,并开展了土壤电导率传感器的标定与验证试验。标定试验采用新疆维吾尔自治区阿拉尔市十团苹果园沙土,使用去离子水与NaCl设计了9组含水率梯度与6组含盐量梯度共54组土样,分别使用土壤电导率传感器与高精度电导率仪对土样的电导率进行测量;根据耦合模型分别对不考虑θ、考虑θ以及考虑θ细分的3种处理进行拟合分析;最后对同一苹果园设计了大田验证试验。结果表明,土壤电导率传感器测量的电导率EC₀以及电导率仪测量的电导率EC₁与土壤含盐量均呈正相关,EC₀随θ的增加而增加,EC₁随θ的增加而减少;3次拟合结果表明,θ对电导率测量有显著影响,随θ细分,3个处理的残差逐渐减小,拟合决定系数R²均不小于0.839且逐渐增大;验证试验结果表明所提出耦合模型可以有效提高电导率测量精度,该标定方法可为土壤电导率准确测量以及土壤电导率传感器标定校准等相关研究提供依据。     

冻结作用下土壤电导率变化特征的室内试验研究

为了研究土壤冻结过程中土壤液态含水率和土壤质地对电导率变化特征的影响,采用TDR对恒温冻结过程中3种质地(沙土、沙壤土、黏土)土壤在3种初始土壤含水率(10%、15%、20%)条件下的土壤液态含水率和电导率进行了监测。结果表明:在恒温冻结过程中,土壤液态含水率随冻结时间的增加而减小;土壤电导率随液态含水率的降低而减小,初始土壤含水率越高,电导率降低值越大,S20、R20和N20降低值分别为2.11、2.50和2.47 dS/m;土壤黏粒含量越多,土壤电导率越高。冻结过程中土壤电导率与土壤液态含水率较好地符合对数函数关系,沙壤土拟合效果较好,R~2均大于0.945。研究结果可为我国季节性冻土区农业生产和土壤盐渍化防治提供参考。     

便携式土壤电导率测试仪改进设计及实验

对基于"电流-电压四端法"的便携式土壤电导率测试仪进行了改进设计,对仪器的稳定性和重复性进行了测试.以北方潮土为研究对象,研究了土壤电导率随含水率和盐分含量变化的规律.实验表明,改进设计显著提高了仪器的重复性和测量精度.系统最大相对误差不超过4.4%,具有良好的稳定性;土壤电导率在含水率为8%～30%范围内呈线性变化,相关系数为0.9635;当盐分含量为0.1%～0.3%时,土壤电导率变化显著,呈线性变化;当盐分含量高于0.3%时,土壤电导率值基本稳定.     

基于遗传算法近红外光谱检测土壤养分的研究

利用可见/短波近红外光谱(Vis/SW-NIRS)分析测量土壤速效氮(N)和速效钾(K)。探讨遗传算法在分析测量土壤养分上的应用,根据优化结果采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立校正模型。结果表明,LS-SVM模型优于PLS模型;GA-LS-SVM模型预测速效氮的精度较高。基于遗传算法可见/短波近红外光谱利用LS-SVM建模,可以作为一种土壤理化性质的测定方法。     

土壤组成与性质对近红外光谱检测土壤含水量的影响

以湖北地区的红壤、黄棕壤和潮土为供试土壤,研究了外源添加黏土矿物(高岭石、水云母、针铁矿、蒙脱石、蛭石)含量、有机质含量和模拟土壤颗粒大小、土壤水稳性团聚体大小对近红外光谱检测土壤含水量的影响,并分别建立了相关模式方程.结果表明,土壤的光谱特性是土壤中多因子作用的综合结果,土壤组成与性质明显地影响着近红外光谱检测土壤水分时土壤光谱反射率的变化.在土壤中添加这些黏土矿物和有机质,其光谱反射率下降;在沙土、粉沙土范围内,土壤颗粒直径由大变小,其光谱反射率增大,但至<0.002 mm黏粒时,其反射率减小;土壤水稳性团聚体由大变小,其光谱反射率增大.     

基于近红外和远红外光谱信息融合的核桃品种鉴别方法

采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路.提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法(PCA)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-S...     

基于电磁感应数据的电导率反演模型研究

【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R²在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R²在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R²在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R²分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。     

果园土壤电导率适宜样本容量的影响因素研究

2005年4~7月期间利用W.E.T电导率测量仪,采用网格化取样方式对烟台农科院梨园的表层土壤(0~30cm)电导率的162个样点进行了3次取样,并对土壤电导率适宜样本容量的影响因素进行了研究。结果表明,在所考虑的置信水平和精度范围内,相对于取样间距的变化,不同取样时间土壤电导率合理采样数的变化更加明显,取样间距不同引起的合理采样数的变化幅度介于1.28%~11.36%之间,取样时间不同时合理采样数的变化幅度介于33.33%~45.67%之间。因此在研究区域内,由人为因素(施肥等)引起的土壤电导率分布状况是影响其合理取样数目的主要因素。     

基于交流“四端法”的土壤电导率在线实时检测系统

设计了一种土壤电导率在线实时检测系统,给出了交流四端法测量土壤电导率的全套设计方案,完成了信号源、交流恒流源、探针结构、传感器信号调理电路以及采集系统的设计,与直流四端法土壤电导率传感器相比,交流四端法测量土壤电导率方法具有更佳的检测性能。通过与国外同类产品对比研究,本测试系统性能达到了国外同类产品水平,具有更高的性价比。以北京地区土壤为测试样本,本系统检测量程:0~1 520μS/cm,检测误差:-2.2%~2.4%,动态响应时间:544 ms,测量带宽:1 MHz,满足土壤电导率实时在线测量的要求。     

基于光谱指数的绿洲农田土壤含水率无人机高光谱检测

土壤含水率(Soil moisture content,SMC)是发展精细灌溉农业的重要参数,因此对其进行精确估测十分必要。选取新疆阜康绿洲小块农田为研究对象,基于无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)平台搭载的高光谱传感器获取的影像数据,基于Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶微分(First derivative,FD)、吸光度(Absorbance,Abs),连续统去除(Continuum removal,CR)3种不同预处理方法,共获取了SG、SG-FD、CR、Abs及Abs-FD共计5种预处理后的高光谱影像,探索不同预处理下的差值指数(Difference index,DI)、比值指数(Ratio index,RI)、归一化指数(Normalization index,NDI)及垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)与SMC的关系,并在遴选出最优指数及预处理方案的基础上构建干旱区绿洲农田SMC高光谱定量估算模型。结果表明:预处理在不同程度上提高了光谱指数与SMC的相关性,其中基于Abs-SG预处理的PVI_((R644,R651))表现最优,相关系数为0.788,据此构建的三次拟合函数表现最优。基于不同预处理方案下多变量SMC估算模型效果在消噪的基础上,更为深度地挖掘了光谱信息,减少了单一光谱指数造成的误差,提升了模型的定量估测效果。Abs模型预测精度亦最为突出,其建模集R_c~2和RMSE为0.80、2.42%,验证集R_p~2与RMSE为0.91、1.71%,RPD为2.41。本研究构建的SMC估算模型减少了单一变量模型的误差;在规避过拟合现象的同时,提升了模型的定量估测效果,为土壤水分状况天地空一体化遥感监测提供了崭新的视角和方案。     

不同盐结皮光谱特征及其盐渍化信息预测研究

盐碱地是我国重要的后备耕地资源,为及时、准确获取土壤盐渍化信息,以宁夏银北地区不同盐结皮土壤为研究对象,运用土壤学和地统计学方法,以土壤野外原位光谱数据和室内盐分指标测定数据为基本信息源,系统分析不同盐结皮光谱特征,确定对结皮层pH值、电导率（EC）和盐分离子含量最敏感的土壤光谱反射率转换形式、波段和光谱盐分指数,进而建立并验证基于敏感盐分指数的盐分指标预测模型。结果表明：研究区白碱结皮光谱反射率在450～1050nm波段最高,马尿碱结皮次之,黑油碱结皮最低。通过野外光谱反射率可以将研究区主要盐结皮类型进行分类。反射率平滑后再经过一阶微分、倒数对数一阶微分、连续统去除和连续统去除一阶微分转换后,最大相关系数比只作平滑处理的反射率显著增大。与pH值、EC和CO2-3、Mg2+含量相关性最强的转换方式是连续统去除一阶微分,与SO2-4、Ca2+、K+含量相关性最强的转换方式是倒数对数一阶微分,与HCO-3、Cl-、Na+含量相关性最强的转换方式是一阶微分。整体上连续统去除一阶微分与各盐分指标的相关性最强。整体来看,盐分敏感区域在蓝光450、470、485nm附近,绿光501、575nm附近,红光680nm附近和近红外多个波段。与各盐分指标相关性最强的盐分指数分别为：pH值为盐分指数S1,Cl-、K+含量为盐分指数SI3,SO2-4、Mg2+量为盐分指数S2,EC和HCO-3、Na+含量为盐分指数S3,CO2-3、Ca2+含量为盐结皮指数SCI。除CO2-3含量外,利用敏感盐分指数可以准确预测土壤结皮层pH值、EC和其他盐分离子含量,其中对Na+含量的拟合度最大。该研究可为银北地区不同盐结皮土壤分类及盐渍化信息的准确预测提供科学依据。     

基于灰色关联分析与RBF神经网络的土壤浸提液电导率预测

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响土壤浸提液电导率的主要盐分离子类型进行分析,挑选出影响土壤浸提液电导率的主要因素.与此同时,介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理、训练算法,并建立了基于RBF神经网络与灰色关联分析的土壤浸提液电导率预测模型.结果表明,所建模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,预测精度较高,可以应用于生产实践中.     

基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAS-BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测.结果 表明,与PSO-BP预测模型、GA-BP预测模型以及原始BAS-BP模型...     

基于近红外光谱技术的发育后期苹果内部品质检测

为了解发育后期苹果内部品质与近红外光谱特性之间的关系,给田间管理、实时采收等提供依据,利用近红外漫反射技术测量了发育后期3个月内富士苹果在833~2 500 nm波长范围内的光谱特性,并测量了各样品的内部品质参数(可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率),分析了单一波长下吸光强度与各内部品质参数之间的线性关系。结果表明,单一波长下吸光强度与苹果各内部品质参数之间的线性相关性均较弱,基于单一波长下的吸光强度很难预测苹果的内部品质。为此,结合化学计量学方法建立了预测可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率的最小二乘支持向量机和极限学习机(ELM)模型,并分析了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除法等3种降维方法对模型预测性能的影响。结果表明,预测可溶性固形物含量、p H值的最优模型为SPA-ELM,其RMSEP分别为0.443 5°Brix和0.006 8;预测硬度、含水率的最优模型为PCA-ELM,其RMSEP分别为0.2612 kg/cm2和0.623 5%。     

食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。