基于可見近紅外光譜的土壤有機(jī)質(zhì)快速檢測(cè)方法和儀器研究.pdf

1、土壤有機(jī)質(zhì)是土壤重要的組成部分，對(duì)土壤肥力的發(fā)展和植物的生長(zhǎng)起著重要作用。我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中注重精耕細(xì)作、大量施用有機(jī)肥料，導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率較低、對(duì)土地環(huán)境的影響較大。因此快速獲取土壤中有機(jī)質(zhì)含量信息，對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理、定量施肥的推廣和精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有基礎(chǔ)性的作用和實(shí)際意義。傳統(tǒng)的土壤有機(jī)質(zhì)含量測(cè)定主要是依靠實(shí)驗(yàn)室化學(xué)方法測(cè)定，盡管該方法測(cè)量精度較好，然而其具有對(duì)操作人員的要求較高、耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)以及測(cè)量成本較高的缺點(diǎn)。由于土壤有機(jī)

2、質(zhì)含量是農(nóng)田養(yǎng)分分級(jí)的重要指標(biāo)，因此亟需一種快速簡(jiǎn)便、精度較高的方法和儀器對(duì)農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行分級(jí)評(píng)估。本研究基于可見近紅外光譜技術(shù)針對(duì)浙江省的土壤特點(diǎn)對(duì)有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行了光譜建模研究和儀器研制的探索，其中實(shí)驗(yàn)土壤樣本采集自浙江省內(nèi)十個(gè)不同地區(qū)共104個(gè);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?jī)?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(jī)質(zhì)光

3、譜檢測(cè)模型，對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行定量檢測(cè)。根據(jù)采集的土壤光譜特點(diǎn)，分析了異常樣本及其對(duì)建模的影響。針對(duì)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(yù)處理方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理并進(jìn)行對(duì)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(yù)測(cè)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(duì)分析誤差(RPD)由2.00提高到了2.07。結(jié)果表明適當(dāng)?shù)念A(yù)處理方法可以提高土

4、壤有機(jī)質(zhì)檢測(cè)模型精度。
　　(2)研究了適用于儀器設(shè)計(jì)的光譜計(jì)算模型簡(jiǎn)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(dǎo)致基于全譜方式建立的檢測(cè)模型復(fù)雜度高、計(jì)算量大，因此通過提取光譜中的特征波長(zhǎng)簡(jiǎn)化土壤有機(jī)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(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)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(zhǎng)建模，結(jié)果顯示粒子群優(yōu)化算法提取的26個(gè)波長(zhǎng)PLS建模預(yù)測(cè)效果最

5、佳，其R2P為0.81、RPD為2.31，通過選擇特征波長(zhǎng)有效的簡(jiǎn)化了檢測(cè)模型并縮短了計(jì)算時(shí)間。
　　(3)研制了基于光譜特征波長(zhǎng)的便攜式土壤有機(jī)質(zhì)檢測(cè)儀器樣機(jī)。采用模塊化的硬件設(shè)備設(shè)計(jì)并制作了儀器原型，并根據(jù)設(shè)計(jì)的光譜儀硬件特點(diǎn)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(jī)質(zhì)快速檢測(cè)軟件，該軟件具有良好的交互界面并且功能實(shí)現(xiàn)較為完備。采用該儀器對(duì)20個(gè)樣本實(shí)際檢測(cè)結(jié)果R2P為0.78，RPD為1.74，根據(jù)