【摘要】：精準農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)需要實時準確地檢測土壤的養(yǎng)分狀況,合理施肥,提高作物產(chǎn)量。土壤的有機質(zhì)和總氮是作物健康生長所必需的營養(yǎng)素,是評定土壤肥力的關(guān)鍵因素,因此,確定土壤的有機質(zhì)和總氮對于精準農(nóng)業(yè)具有非常重要的意義。傳統(tǒng)的實驗室測定土壤中有機質(zhì)和總氮含量的方法測定速度比較慢,而且成本高,因為采用化學(xué)分析手段,還會對環(huán)境造成污染。隨著當(dāng)代光學(xué)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展,結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法的近紅外光譜分析技術(shù)已變成了1990年以來成長最為迅速的數(shù)據(jù)處理技術(shù),它完全克服了實驗室傳統(tǒng)測定組分方法的缺點,具有無損、成本低,測試方便、速度快、無污染等優(yōu)勢,非常適合檢測土壤中有機質(zhì)和總氮的含量。本課題研究獲取了 189個山東地區(qū)的土壤樣本,通過采集土壤近紅外光譜、異常樣本剔除、光譜預(yù)處理、建立PLS定量回歸模型預(yù)測土壤有機質(zhì)和總氮含量,最后根據(jù)相關(guān)系數(shù)和均方根誤差的模型標準,選取最適合土壤有機質(zhì)和總氮測定的光譜預(yù)處理方法。首先,采集并分析了樣本的光譜。在波長1400、1900和2200 nm處,土壤近紅外光譜有3個吸收峰,隨著波長的增大,吸光度也會逐漸下降。利用主成分分析-馬氏距離的方法對土壤的異常樣本進行剔除,主成分分析的作用是減少數(shù)據(jù)量,消除譜線重疊與光譜矩陣共線,減少數(shù)據(jù)干擾;計算主成分分析后的數(shù)據(jù)的馬氏距離,設(shè)定閾值,在閾值范圍內(nèi)的樣本保留,在閾值以外的樣本被剔除。然后,對土壤的近紅外原始光譜采用各種預(yù)處理方法進行處理,消除噪聲干擾。文章中分析了采用不同光譜預(yù)處理后近紅外光譜的特征,但是僅僅憑借近紅外光譜的特征不能比較出最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法,還需建立PLS定量回歸模型,根據(jù)相應(yīng)的模型指標,比較出最優(yōu)光譜預(yù)處理方法。最后,分別采用歸一化、平滑、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、歸一化與平滑結(jié)合、歸一化與導(dǎo)數(shù)結(jié)合、平滑與導(dǎo)數(shù)結(jié)合、歸一化平滑導(dǎo)數(shù)結(jié)合得到的光譜數(shù)據(jù)建立PLS定量回歸模型,其中平滑方法采用的是3點平滑、5點平滑和7點平滑。PLS定量回歸模型的建立,最佳主成分個數(shù)的確定是關(guān)鍵的一步,本文采用K階交互驗證方法確定最佳的主成分的個數(shù)。建模結(jié)果發(fā)現(xiàn)3點平滑與一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合的方法最適合土壤中有機質(zhì)和總氮含量的測定。其中,土壤有機質(zhì)的PLS模型,訓(xùn)練集均方根誤差RMSECV和相關(guān)系數(shù)Rt分別是0.1385和0.96496;預(yù)測集均方根誤差RMSEP和相關(guān)系數(shù)RP為0.1819和0.9276。土壤總氮的PLS模型,訓(xùn)練集均方根誤差RMSECV和相關(guān)系數(shù)Rt分別是0.0841和0.99435;預(yù)測集均方根誤差RMSEP和相關(guān)系數(shù)RP為0.1157和0.9821。證明了方法組合的方式在測定土壤有機質(zhì)和總氮含量方面是可行的。
【圖文】：

１．２邋ＮＩＲＳ在土壤科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用中的研究逡逑１．２．１邋ＮＩＲＳ發(fā)展概述逡逑ＮＩＲＳ的成長過程如圖１－１所示。從圖１－１中能夠發(fā)現(xiàn)，ＮＩＲＳ發(fā)展最快的時期逡逑主要應(yīng)用在農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域方面，少數(shù)體現(xiàn)在優(yōu)先級相對較低的化學(xué)工業(yè)領(lǐng)域［９］。逡逑ＮＩＲＳ是一種光譜測量和化學(xué)計量學(xué)結(jié)合的手段，具有速度快、效率高、分析成本逡逑低、測試重現(xiàn)性好、無損測量、便于實現(xiàn)在線分析的特點ＮＩＲＳ需要具備的條逡逑件有ＮＩＲＳ儀器、化學(xué)計量學(xué)軟件和預(yù)測模型。近紅外光譜儀一般包括以下類型：逡逑濾光片、光柵掃描、陣列檢測器、聲光可調(diào)濾光器（Ａｃｏｕｓｔｏ－Ｏｐｔｉｃ邋Ｔｕｒｎａｂｌｅ邋Ｆｉｌｔｅｒ，逡逑ＡＯＴＦ）、傅里葉變換（Ｆｏｕｒｉｅｒ邋Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，邋ＦＴ），固定光路陣歹！ｊ檢測器型儀器在短波逡逑區(qū)域多采用電荷z1合器件（Ｃｈａｒｇｅ邋Ｃｏｕｐｌｅｄ邋Ｄｅｖｉｃｅ，邋ＣＣＤ），長波區(qū)域多采用二極管逡逑陣列檢測器（Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ邋Ｄｅｔｅｃｔｏｒ邋Ａｒｒａｙ，邋ＰＤＡ），市面上己經(jīng)有了邋ＰＤＡ型和ＣＣＤ型逡逑的近紅外光譜儀器產(chǎn)品，它們分別應(yīng)用于短波波段和長波波段［１Ｑ．ｎ］。利用ＮＩＲＳ儀逡逑器采集光譜后

法和偏最小二乘結(jié)合、遺傳算法和偏最小二乘結(jié)合的特征波長選擇方法分別確立逡逑土壤０Ｃ的ＰＬＳ模型，基于歸一化預(yù)處理的預(yù)測精度是基因算法和ＰＬＳ結(jié)合的偏最逡逑小二乘模型（Ｇｅｎｅｔｉｃ邋Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ－邋Ｐａｒｔｉａｌ邋Ｌｅａｓｔ邋Ｓｑｕａｒｅｓ，邋ＧＡ－ＰＬＳ），該模型遠遠大于未逡逑知變量消除法和偏最小二乘結(jié)合建立的模型（Ｕｎｋｎｏｗｎ邋Ｖａｒｉａｂｌｅｓ－邋Ｐａｒｔｉａｌ邋Ｌｅａｓｔ逡逑Ｓｑｕａｒｅｓ，邋ＵＶ－ＰＬＳ）［４６］。Ｂｅｌｌｏｎ－Ｍａｕｒｅｌ邋等利用近紅外（Ｎｅａｒ－Ｉｎｆｒａｒｅｄ邋Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，逡逑ＮＩＲ）和中紅外（Ｍｉｄ－Ｉｎｆｒａｒｅｄ邋Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，邋ＭＩＲ）光譜技術(shù)測定土壤的ＯＣ，結(jié)果表明，逡逑利用中紅外光譜技術(shù)結(jié)果更為準確，但是成本較高，，沒有ＮＩＲ方便［４７］。Ｒｏｂｅｒｔｓ逡逑等通過近紅外光譜法分析了土壤千濕度對土壤樣本特征的影響，結(jié)果表明，對不逡逑同濕度的土壤樣本進行光譜預(yù)處理不能提高校正率，因此必須對土壤樣本進行風(fēng)逡逑干處理［４８］。Ｍｏｕｒａ－Ｂｕｅｎｏ使用不同的光譜預(yù)處理（包括導(dǎo)數(shù)、各種歸一化手段和非逡逑線性變換手段）和多變量校準方法（ＰＬＳ、多元線性回歸（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ邋Ｌｉｎｅａｒ邋Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，逡逑ＭＬＲ）、ＳＶＭ、隨機森林（Ｒａｎｄｏｍ邋Ｆｏｒｅｓｔ，邋ＲＦ）），預(yù)測亞熱帶土壤樣本中的有機質(zhì)Ｃ逡逑含量，實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，預(yù)測效果ＰＬＳ邋＞邋ＳＶＭ邋＞邋ＭＬＲ邋＞邋ＲＦ州。逡逑：
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S153.6

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本文編號：2700713