[發明專利]一種高光譜土壤有效硼含量預測方法

在審

• 申請號: 202210141354.2
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114509404A
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 李紹穩;朱娟娟;金秀;韓亞魯;鄭文瑞
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/01;G06F30/27;G06N20/10
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 崔自京

本發明公開了一種高光譜土壤有效硼含量預測方法，通過預處理建模根據可見近紅外高光譜預測土壤有效硼含量，首先將采集的可見近紅外高光譜數據進行預處理轉換，再結合回歸算法建立土壤有效硼含量預測模型，從而實現根據土壤有效硼含量預測模型利用土壤光譜數據預測土壤有效硼含量。能夠實現利用可見近紅外高光譜無損、實時、快速、準確、室內檢測土壤有效硼含量。

技術領域

本發明涉及化學檢測技術領域，更具體的說是涉及一種高光譜土壤有效硼含量預測方法。

背景技術

硼作為一種必需的微量元素，在作物開花、受精、增產和品質方面起著舉足輕重的作用。在質地粗糙的砂質鈣質土壤中，硼可以作為關鍵的限制微量營養元素之一。缺硼可能是作物生產的一個主要制約因素，硼缺乏在全球范圍內發生，被認為是作物生長中第二個最重要的微量營養元素限制因素。并且由于硼含量通常是土壤中所有化學元素中含量最少的，因此快速準確地檢測土壤中有效硼含量具有重要意義。然而，目前土壤有效硼檢測方法(如姜黃素法、甲亞胺-H酸法)主要依靠化學分析，存在檢測效率低、成本高和潛在環境污染等缺點。

可見近紅外(VIS-NIR)高光譜可以提供一種無損、實時、快速、原位檢測作物和土壤理化性質的方法。因此，VIS-NIR在農業中被廣泛用于監測有機化合物和礦質養分。Tahmasbianet等人利用基于實驗室的高光譜圖像(400-1000nm)分析來預測土壤碳、氮及其同位素組成；偏最小二乘回歸(PLSR)模型給出了所有測試組合物的決定系數(R2)0.8。Tamburini小組通過近紅外光譜研究了水分和粒徑大小對土壤中總有機碳定量預測的影響，發現標準正態變量(SNV)和二階導數結合PLSR回歸算法給出了最佳的預測結果。金秀等人利用VIS-NIR光譜預測土壤有效鉀含量并發現boosting算法(GBRT和Adaboost)表現出最好的R²。盡管近紅外光譜在過去幾十年中引起了廣泛關注并在土壤科學中得到了很大發展，但VIS-NIR模型在預測土壤有效礦物質方面的準確性和通用性仍不令人滿意，尤其是微量元素含量。

因此，如何根據可見近紅外高光譜實現土壤中硼含量的準確預測是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種高光譜土壤有效硼含量預測方法，通過室內非成像可見近紅外(VIS-NIR)高光譜采集分析土壤光譜數據，利用理化分析確定硼含量。首先將采集的可見近紅外高光譜數據采用去趨勢校正(DT)進行預處理轉換，再結合支持向量機融合徑向基高斯核函數(SVM_RBF)的回歸算法建立土壤有效硼含量預測模型，從而實現根據土壤有效硼含量預測模型利用土壤光譜數據預測土壤有效硼含量。并且本發明采用光譜數據通過去趨勢校正(DT)、Savitzky-Golay卷積平滑等29種預處理方法進行轉換，并通過Elasticnet、Ridge、支持向量機融合徑向基高斯核函數(SVM_RBF)等9種回歸算法進一步建模，生成270種模型預測方法，通過模型的決定系數R²、相對分析誤差RPD、RPIQ等參數對土壤有效硼預測建立的模型的準確性、可靠性和穩定性進行評價，證明本發明DT+SVM_RBF結合方法為最優方法，明確本發明方法的有益效果。本發明可為土壤肥料微量元素信息遙感監測提供參考。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種高光譜土壤有效硼含量預測方法，包括以下具體步驟：

步驟1：采集土壤可見近紅外高光譜數據；

步驟2：對土壤可見近紅外高光譜數據進行預處理變換獲得模型數據；

步驟3：所述模型數據采用回歸算法構建VIS-NIR光譜模型，進行訓練獲得土壤有效硼含量預測模型；

步驟4：將待預測土壤高光譜圖像輸入所述土壤有效硼含量預測模型，預測獲得土壤有效硼含量。