基于二维相关的土壤养分元素激光诱导击穿光谱分析

土壤养分元素在激光诱导击穿光谱上的谱峰多,为了探索适宜检测分析的氮、磷、钾养分元素谱峰,采集土壤样本188～ 981 nm范围内的激光诱导击穿光谱开展二维相关分析.利用同步谱自动峰解析特征波长敏感性,通过同步谱和异步谱交叉峰解析特征波长间关系,结合能级比较特征波长激发难易.研究表明:498.174、499.101、49...     

LIBS结合化学计量学方法在土壤镉检测中的应用

土壤的重金属污染影响农业和食品安全,对重金属污染的快速检测是一个亟需解决的问题。该研究应用激光诱导击穿光谱（Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS）结合化学计量学方法对土壤中的镉（Cd）元素进行定量分析。根据土壤重金属污染的不同程度,制作含有Cd元素的15个浓度梯度的土壤样本,并采集各个样本的LIBS谱线。采用光谱预处理方法来减少试验误差和噪声。选取了Cd元素的分析谱线与分析谱线区间,建立基于偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）和反向传播人工神经网络（Back propagation-artificial neural network,BP-ANN）方法Cd元素含量回归模型。分析表明,非线性BP-ANN模型的预测性能优于线性PLSR模型,这可能是因为非线性模型能够通过自适应较好地解决土壤基体效应的影响。研究表明,LIBS技术结合多元化学计量学方法能够对土壤重金属镉进行准确检测,这为分析检测类似重金属元素提供思路,也为开发大田土壤营养元素和重金属检测仪器提供理论基础和技术支撑。      

秸秆粉碎还田的增产因素

秸秆还田增产因素是多方面的,概括起来主要是养分效应、改土效应和优化农田生态环境效应。1养分效应首先,提高土壤氮磷钾素养分含量及其利用率。秸秆还田后,土壤中氮磷钾素养分都有增加,其中钾素的增加最为明显;其次,秸秆还田对土壤钾素平衡的影响及其增产作用。含钾高的各种植物残体都是生物钾肥,其作用是利用作物在其生育过程中吸收的土壤钾,以秸秆还田形式归还土壤,以供再利用,从而保持土壤钾的良性循环,试验证明秸秆还田后提供了大量的有效钾而导致作物增产。最后,秸秆还田对土壤有效硅的影响及其增产作用。硅虽然不是植物生长所需的大…     

基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测

为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。     

基于荧光光谱分析的马铃薯叶片钾素营养检测研究

马铃薯属于喜钾作物,在栽培过程中钾素营养的供应直接关系到马铃薯的产量与品质.本研究探讨了不同供钾水平下马铃薯作物叶片的荧光光谱响应特性,并基于不同形式的光谱参量构建了马铃薯不同生育时期叶片钾素含量的回归模型.结果表明:将敏感波段中680nm和718nm波长处的荧光强度F680和718进行组合及对数变换处理后[F680+F718、lgF680、lgF718、lg(F80+F718)]作为光谱参量,所构建的叶片钾素含量回归模型的决定系数均较原始光谱参量(F680、F718)有所提高,其中以lg (F680+F718)为光谱参量所建立的回归模型拟合效果最佳,在发棵期和结薯期回归模型的决定系数均高于0.94,基于该参量所建立的模型适宜用来估算马铃薯叶片钾素的含量及对马铃薯作物钾素营养的丰缺状况进行评价.     

基于光谱FOD与优化指数的银川平原土壤有机质含量反演

土壤有机质（SOM）是土壤肥力的重要组成部分,是作物生长的主要养分来源。为探究分数阶微分（FOD）联合优化光谱指数对低肥力地区SOM的反演效果,以银川平原为研究对象,对野外土壤高光谱反射率原始数据进行0~2阶FOD处理（间隔0.2阶）,构建优化光谱指数DI/RDI、DI/NDI、NDI/RDI、RDI/NDI、DI/GDI和RI/GDI,分析各指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最佳优化光谱指数,并建立基于支持向量机（SVM）的SOM含量反演模型。结果表明：银川平原SOM含量整体偏低,其中93.05%处于四级到六级水平。土壤野外原始光谱反射率吸收特征差异明显,在1400、1900nm处有明显吸收峰。随着分数阶的不断增加,光谱反射率不断趋近于0。土壤DI/NDI、DI/GDI、RI/GDI、NDI/RDI和RDI/NDI在0~2阶最大相关系数绝对值（MACC）均小于0.80,DI/RDI在0.2~2.0阶范围内的MACC为0.9965~0.9986,其敏感波段主要集中在1450~1750nm和2100~2400nm之间。基于0.2阶微分处理的DI/RDI-SVM模型对SOM的反演精度最佳,建模决定系数R2c和验证决定系数R2p分别为0.98和0.99,相对分析误差（RPD）为4.31。研究结果可为低肥力地区的SOM含量快速、准确反演及制图提供科学依据。     

基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究

土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R²达到0.97。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R²达到0.9，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。     

土壤有机质含量田间实时测定方法

为了实现对土壤有机质含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤有机质含量测定方法。首先用机载便携式近红外频谱仪采集土壤样本在波长900~1 700 nm范围的漫反射光谱,并对异常样本进行判别和剔除以提高建模精度,在比较2种不同样本划分方法对模型影响的基础上,用连续投影算法(SPA)对建模变量进行最优波长选择,然后通过3种线性建模方法对有机质含量预测结果进行分析,探明偏最小二乘法(PLS)方法效果最好,并建立了径向基(RBF)神经网络预测模型。测试集样本实验结果表明,用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.801 9,均方根误差为0.179 4;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.828 1和0.164 6,两种模型均具有较高的精度,可对有机质含量进行快速预测。     

土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法

为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900~1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对异常样本进行判别和剔除,然后对比分析4种波长选择方法对建模效果的影响,发现基于稳定的竞争性自适应加权抽样法的结果最佳,最后通过分析不同非线性建模方法对预测结果影响实验,探明最小二乘支持向量机方法的预测结果最好。实验结果表明,采样高度为10 cm时本文建立模型的土壤速效磷含量预测决定系数为0.858 1,均方根误差为10.880 1,具有较高的精度,可对土壤速效磷含量进行快速预测。     

土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术

近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度.人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定.在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破.开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度.进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一.光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向.