基于可見近紅外光譜的土壤有機質(zhì)快速檢測方法和儀器研究.pdf

1、土壤有機質(zhì)是土壤重要的組成部分，對土壤肥力的發(fā)展和植物的生長起著重要作用。我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中注重精耕細作、大量施用有機肥料，導致勞動生產(chǎn)率較低、對土地環(huán)境的影響較大。因此快速獲取土壤中有機質(zhì)含量信息，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學管理、定量施肥的推廣和精細農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有基礎性的作用和實際意義。傳統(tǒng)的土壤有機質(zhì)含量測定主要是依靠實驗室化學方法測定，盡管該方法測量精度較好，然而其具有對操作人員的要求較高、耗費時間較長以及測量成本較高的缺點。由于土壤有機

2、質(zhì)含量是農(nóng)田養(yǎng)分分級的重要指標，因此亟需一種快速簡便、精度較高的方法和儀器對農(nóng)田土壤有機質(zhì)含量進行分級評估。本研究基于可見近紅外光譜技術(shù)針對浙江省的土壤特點對有機質(zhì)含量進行了光譜建模研究和儀器研制的探索，其中實驗土壤樣本采集自浙江省內(nèi)十個不同地區(qū)共104個;采用美國海洋公司的USB4000光纖光譜儀獲取土壤光譜，范圍為350～1050nm。本文的主要工作和研究內(nèi)容如下:
　　(1)采用可見近紅外光譜技術(shù)建立了基于全譜的土壤有機質(zhì)光

3、譜檢測模型，對土壤有機質(zhì)含量進行定量檢測。根據(jù)采集的土壤光譜特點，分析了異常樣本及其對建模的影響。針對土壤光譜中噪聲較大的問題，采用平滑濾波、多元散射校正、基線校正和小波閾值消噪等預處理方法對光譜進行預處理并進行對比，其中小波閾值消噪法在sym6小波函數(shù)7層分解下除噪效果最佳，PLS模型的預測結(jié)果相比原始光譜決定系數(shù)（R2P）由0.74提高到了0.76，相對分析誤差(RPD)由2.00提高到了2.07。結(jié)果表明適當?shù)念A處理方法可以提高土

4、壤有機質(zhì)檢測模型精度。
　　(2)研究了適用于儀器設計的光譜計算模型簡化方法。由于土壤光譜數(shù)據(jù)量大、包含了大量冗余信息，導致基于全譜方式建立的檢測模型復雜度高、計算量大，因此通過提取光譜中的特征波長簡化土壤有機質(zhì)定量分析模型。提出了采用間隔偏最小二乘法、無信息變量消除、連續(xù)投影算法、競爭自適應重加權(quán)采樣、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法等方法提取光譜中的特征波長建模，結(jié)果顯示粒子群優(yōu)化算法提取的26個波長PLS建模預測效果最

5、佳，其R2P為0.81、RPD為2.31，通過選擇特征波長有效的簡化了檢測模型并縮短了計算時間。
　　(3)研制了基于光譜特征波長的便攜式土壤有機質(zhì)檢測儀器樣機。采用模塊化的硬件設備設計并制作了儀器原型，并根據(jù)設計的光譜儀硬件特點使用Java編程語言開發(fā)了基于ARM-Linux嵌入式系統(tǒng)的土壤有機質(zhì)快速檢測軟件，該軟件具有良好的交互界面并且功能實現(xiàn)較為完備。采用該儀器對20個樣本實際檢測結(jié)果R2P為0.78，RPD為1.74，根據(jù)