近红外光谱法快速测定土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量

运用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法分别建立了0.9 mm筛分风干黑土土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量预测的近红外光谱(NIRS)分析模型。使用偏最小二乘算法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数R²分别为0.9520、0.8714和0.7300，平均相对误差分别为3.42%、13.40%和7.40%。人工神经网络方法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数分别为0.9563、0.9493和0.9522，相对误差分别为2.67%、6.48%和2.27%，测试集仿真的相对误差分别为5.44%、16.65%和7.87%。结果表明，人工神经网络方法所建立的校正模型均优于偏最小二乘法所建模型；用近红外光谱分析法预测土壤碱解氮含量是可行的，而速效磷、速效钾模型的测试集样品仿真的相对误差较大，其预测可行性还需做进一步研究。     

基于中红外光谱的规模化奶牛场粪水总氮快速预测方法

为建立适用于规模化奶牛场粪水中总氮含量的快速预测方法,以天津市23家种养结合型规模化奶牛场粪水治理全过程环节的样品为研究对象,探讨了基于中红外衰减全反射光谱技术快速预测粪水总氮含量的可行性。以偏最小二乘法分别建立了同一奶牛场粪水总氮含量的全程定标模型和不同奶牛场粪水总氮含量的全局定标模型,并采用独立的预测集验证了模型有效性。结果表明:全程模型总氮预测含量与实测含量的线性拟合相关系数为0.98,预测均方根误差RMSEP为130.18 mg/L,剩余预测偏差为4.97,可用于某一奶牛场粪水运移全过程环节总氮含量的快速预测;全局模型总氮预测含量与实测含量的线性拟合相关系数为0.97,预测均方根误差RMSEP为191.66 mg/L,剩余预测偏差为3.83,可用于不同奶牛场多元因素条件下总氮含量的快速预测。研究表明,基于中红外衰减全反射光谱可以实现对不同类型规模化奶牛场粪水治理全过程环节样品总氮含量的即时监测和跟踪。     

猕猴桃糖度傅里叶变换近红外光谱无损检测

研究傅里叶漫反射近红外光谱技术在猕猴桃糖度无损检测中的应用。在近红外区域(4 000~12 000cm-1)利用偏最小二乘法(PLS)建立猕猴桃糖度与近红外光谱(NIR)的定量分析数学模型,并对不同果园、不同贮藏期、不同质量的样品所建立的糖度预测模型进行对比分析。结果表明,近红外漫反射光谱与猕猴桃糖度含量之间呈显著的线性相关,模型决定系数(R2)可达到93.65%,预测标准差RMSEP(Root Mean SquareError of Prediction)可达0.656;而且随着建模样品量及成分含量梯度的增大,预测模型通用性提高,而准确性降低。因此,建立近红外定量分析模型时,样品组成和性质应该覆盖分析样品的组成和性质的整个变化范围,以更好地满足实际应用的需要。     

城市农业发展驱动力筛选和驱动机制定量分析——以潍坊市为例

我国以农业立国,农业景观是我国国土的基本面貌与存在,但这种普遍的存在,往往容易被忽视和轻慢。作为新兴的设计类型与意识形态,城市农业景观的发展必将极大地影响当下城市空间的肌理与结构。本研究利用潍坊市城市农业产值数据和社会经济资料,构建了一套能定量分析影响潍坊市城市农业产值变化的驱动力及其内在驱动机制的指标体系。在时间尺度上,从经济、社会、资源、环境等4个方面初步筛选驱动力原始指标,然后通过相关性分析、主成分分析从原始指标中筛选出15个子驱动力,再利用偏最小二乘法(PLS)分析各驱动力对潍坊市城市农业产值增加量的影响程度,建立驱动机制模型。结果表明:对潍坊市城市农业产值增加量正影响程度较大的因子为农村居民人均纯收入、农业机械总动力、有效灌溉面积、城市污水集中处理率,驱动指数分别为0.2509、0.1019、0.1655、0.1332,负影响程度较大的因子为农用塑料薄膜使用量,驱动指数为-0.2146。该研究为城市农业发展提供了借鉴,并为相关研究提供了参考。     

锦橙叶片钾含量光谱监测模型研究

【目的】快速、无损、准确地获取柑橘叶片营养信息。【方法】以盆栽蓬安100锦橙为试材,通过精确控制施肥处理(K0:0g,K1:30g,K2:75g,K3:90,K4:120gk2O/株/年),利用鲜叶进行光谱检测钾素营养状况分析。【结果】可见近红外波段范围内,各施钾处理蓬安100锦橙夏梢叶片光谱反射强度呈K3K0K1K2K4趋势。通过对反射光谱、一阶微分、二阶微分和倒数对数光谱进行多元散射(multiple scattering correction,MSC)校正处理,运用偏最小二乘法(partial least square method,PLS)与内部交叉验证建立了钾含量预测回归模型,其中反射光谱的二阶微分光谱钾含量定标模型具有最好的预测能力,其预测相关系数最大,r=0.82;预测均方根误差较小,RMSEP=0.0038;偏差(Bias)绝对值最小,Bias=-2.34E-05。【结论】通过锦橙叶片反射光谱二阶微分值与叶片钾含量构建的PLS回归模型,可以较好地预测蓬安100锦橙夏梢叶片钾含量。进一步分析表明,波段477—515nm、541—588nm、632—669nm、701—718nm和754—794nm是反射光谱二阶微分与蓬安100锦橙叶片钾含量定标模型的特征波长。     

稻谷千粒质量近红外光谱定量分析

利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究.通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描,将获得的光谱进行10种不同方法的预处理,然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型,根据交互验证决定系数(R2)和交互验证标准差(RMSECV)进行最佳定标模型选择,最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数(r)和预测标准误差(SEP)进行模型预测能力评价.结果显示,在光谱区间11 998.9～7 497.9+6 101.7～5 449.8+4 601.3～4 246.5 cm-1、采用最小-最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67 g;以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945,预测标准误差为0.76 g,表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定.     

基于近红外光谱技术的成年橡胶树叶片氮素含量检测

为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理后,使用SPA(连续投影算法)提取光谱数据的有效波长,PCA(主成分分析法)提取光谱数据主成分,然后分别将提取的光谱数据特征值输入到线性回归模型PLS(偏最小二乘回归)、非线性回归模型BPNN(BP神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)中,得到6个现有主流模型:PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM。用这6个模型去预测实验样本数据,经比较发现SPA-LSSVM模型对于该组实验样本的预测效果最好,其预测相关系数Rp和预测残差均方根RMSEP分别为0.9253和0.1190。因此对于成年橡胶树氮素含量的光谱快速检测,SPA-LSSVM算法模型的性能更为突出,有较好的应用潜力。     

基于PLS建模在近红外光谱分析中的应用展望

对中国近年来基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中的应用情况作了综述,对基于偏最小二乘法(PLS)建模与其他方法单独建模的研究、非线性偏最小二乘法的建模过程及其在近红外线光谱分析中应用、基于偏最小二乘法(PLS)建模在近红外光谱分析中应用进行了展望。     

生态赤字影响因素的定量分析及其动态预测研究--以江苏省为例

以江苏省为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立社会经济系统指标体系,在对江苏省1985-2009年生态赤字时间序列计算分析的基础上,综合运用STIRPAT模型、变量投影重要性指数(VIP)和偏最小二乘(PLS)方法构建了江苏省生态赤字动态预测模型,对江苏省"十二五"规划期间生态赤字的发展情况进行了动态预测。结果表明,"十二五"规划期间,江苏省总生态赤字将从2009年的1.156 1×108 hm2上升至2015年的1.418 4×108 hm2,呈整体上升趋势,人均生态赤字从2009年的1.496 7hm2上升至2015年的1.768 8hm2,高于全球平均水平(0.400 0hm2),且江苏省不存在生态赤字EKC曲线的有关假说;根据VIP值得出"十二五"规划期间江苏省生态赤字持续增加的重要驱动因素,且按其影响的重要性排序依次为:二三产业产值占总产值比重>农作物总播种面积>人均GDP>普通高等学校师生比>卫生机构床位数>货运周转量>总人口数。最后就如何实现江苏省"十二五"规划目标提出相关政策建议。     

基于最小二乘支持向量回归的鹅肉弹性的可见-近红外光谱测定

为简化鹅肉弹性的可见-近红外光谱模型和提高预测精度,采用联合区间偏最小二乘法(synergyinterval partial least square algorithm,siPLS)结合遗传算法(Genetic algorithm,GA)提取可见-近红外光谱特征波长,用最小二乘支持向量回归(least square support vector for regression,LSSVR)建立鹅肉弹性的预测模型。试验以万能试验机获取恢复距离S作为鹅肉弹性实际值。在模型建立过程中,先利用sym8小波的2层分解对原始的可见-近红外光谱进行光谱预处理;然后用siPLS优选出4个特征光谱子区间(分别为第3、5、9、13子区间),在这4个特征光谱子区间内继续用GA优选出74个特征波长,并建立基于LSSVR的鹅肉弹性的预测模型。模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(root mean squarederror of prediction,RMSEP)分别为0.9096和0.0588。试验结果表明,siPLS结合GA法能够有效提取光谱中的鹅肉弹性对应的特征波长,有利于提高LSSVR模型预测鹅肉弹性的精度。