[發(fā)明專利]一種土壤總氮的紅外光譜分析方法

在審

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• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113702329A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 冷庚;劉哲;許文波;賈海濤;羅欣;常樂
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)長三角研究院（湖州）
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/01
• 代理公司: 成都高遠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51222
• 代理人: 鄭勇力;張娟

本發(fā)明屬于土壤總氮含量分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種土壤總氮的紅外光譜分析方法。本發(fā)明的分析方法包括如下步驟：步驟1，采集土壤樣品的近紅外光譜，得到近紅外光譜數(shù)據(jù)；步驟2，通過SG平滑算法對所述近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；步驟3，通過預(yù)測模型對經(jīng)過步驟2預(yù)處理后的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)測，得到總氮含量結(jié)果。本發(fā)明在對土壤總氮的紅外光譜分析方法中加入了預(yù)處理步驟，同時對預(yù)處理算法、建模算法、建模參數(shù)等進行了優(yōu)選，能夠提高模型預(yù)測土壤總氮含量的準(zhǔn)確性，在農(nóng)業(yè)、環(huán)保和生物研究等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于土壤總氮含量分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種土壤總氮的紅外光譜分析方法。

背景技術(shù)

土壤中營養(yǎng)元素的含量不僅影響植被和農(nóng)作物的生長，同時還會影響區(qū)域生態(tài)質(zhì)量以及動植物種群的分布。因此，對土壤中營養(yǎng)元素的測定已成為現(xiàn)代環(huán)境科學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)以及生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的迫切需求。

氮是許多生物進行生化反應(yīng)所需要的基本元素，是構(gòu)成DNA、RNA等生物分子的四種基本元素之一，同時其也是蛋白質(zhì)的組成元素之一。氮元素還在植物的光合作用中起作用，它在相關(guān)化學(xué)反應(yīng)中用來制造葉綠素分子。土壤氮(總氮)可以促進農(nóng)作物葉、根和莖的生長發(fā)育，因此總氮能夠影響農(nóng)作物生長的品質(zhì)。因此，土壤的總氮含量的測定對農(nóng)作物生長、相關(guān)科學(xué)研究和環(huán)境監(jiān)控等是非常重要的。

目前，普遍用于土壤中總氮分析的國家標(biāo)準(zhǔn)方法(HJ 717-2014)為一種基于實驗室分析的化學(xué)方法，該方法雖然能夠準(zhǔn)確分析土壤中的總氮含量，但是卻存在分析速度慢、操作復(fù)雜、分析成本高、容易造成二次污染，并且很難應(yīng)用于野外現(xiàn)場分析。

因此，人們開始開發(fā)其他的土壤總氮分析技術(shù)。近紅外光譜法是一種基于光譜技術(shù)的物理分析法，具有分析速度快、低成本、無試劑消耗、以及能實現(xiàn)多組分同時測定，并且儀器小巧輕便，可適用于野外分析等優(yōu)點受到人們的廣泛關(guān)注。中國發(fā)明專利申請“CN108982406A一種基于算法融合的土壤氮素近紅外光譜特征波段選取方法”公開了一種利用近紅外光譜數(shù)據(jù)分析土壤總氮含量的方法，該方法中利用向后區(qū)間偏最小二乘法BIPLS與競爭自適應(yīng)權(quán)重采樣法CARS融合的方式，分別選擇出土壤的近紅外光譜特征區(qū)間與特征變量，對兩種算法的結(jié)果進行優(yōu)化融合后確定該土壤的近紅外光譜特征區(qū)間；再次用PLS算法建立特征波段光譜與土壤氮素含量之間的預(yù)測模型。

通常土壤中化學(xué)成分復(fù)雜，且氮元素相對于其他大量含有的元素屬于含量較低的元素。因此在測量土壤的近紅外光譜吸收時，會發(fā)現(xiàn)與含氮化合物相關(guān)的吸收強度都比較小，且容易被噪音或其他波峰干擾或疊加。因此若直接對近紅外光譜的原始譜圖進行分析，將難以獲得準(zhǔn)確的土壤總氮分析結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供一種土壤總氮的紅外光譜分析方法，目的在于對土壤總氮含量進行準(zhǔn)確的分析。

一種土壤總氮的紅外光譜分析方法，包括如下步驟：

步驟1，采集土壤樣品的近紅外光譜，得到近紅外光譜數(shù)據(jù)；

步驟2，通過SG平滑算法對所述近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

步驟3，通過預(yù)測模型對經(jīng)過步驟2預(yù)處理后的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)測，得到總氮含量結(jié)果。

優(yōu)選的，所述土壤樣品采集自成都平原。

優(yōu)選的，步驟3包括如下步驟：采用全波長預(yù)測模型對所述預(yù)處理后的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)測，得到總氮含量結(jié)果；所述全波長預(yù)測模型通過PLSR算法或ANN算法建模得到。

優(yōu)選的，所述全波長預(yù)測模型通過PLSR算法建模得到。

優(yōu)選的，所述PLSR算法的主成分數(shù)量設(shè)置為10。

優(yōu)選的，步驟3包括如下步驟：