土壤養(yǎng)分作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要指標(biāo),含量過(guò)少會(huì)降低農(nóng)作物產(chǎn)量,過(guò)多則會(huì)造成環(huán)境污染。因此,快速、準(zhǔn)確檢測(cè)土壤養(yǎng)分對(duì)于精準(zhǔn)施肥和提高作物產(chǎn)量具有重要意義�；谌雍突瘜W(xué)分析的傳統(tǒng)方法能夠全面準(zhǔn)確地檢測(cè)土壤養(yǎng)分,但檢測(cè)過(guò)程中土壤的取樣及預(yù)處理過(guò)程繁瑣、操作復(fù)雜、費(fèi)時(shí)費(fèi)力,不能實(shí)現(xiàn)土壤養(yǎng)分的原位快速檢測(cè)。本研究基于調(diào)制近紅外光譜,提出了一種土壤養(yǎng)分主動(dòng)式近場(chǎng)遙測(cè)方法,可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長(zhǎng)范圍1260～1610 nm的8通道窄帶激光二極管作為近紅外光源,通過(guò)測(cè)量8通道激光光束的土壤反射率,建立土壤養(yǎng)分中氮（N）關(guān)于土壤反射率的計(jì)量模型,實(shí)現(xiàn)了N的快速檢測(cè)。在74組已知N含量的土壤樣品中,選取54組作為訓(xùn)練集,20組作為預(yù)測(cè)集。基于一般線性模型,對(duì)訓(xùn)練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,篩選顯著波段后的計(jì)量模型R2達(dá)到0.97�；诮⒌挠�(jì)量模型,預(yù)測(cè)集中土壤N含量預(yù)測(cè)值與參考值的決定系數(shù)R2達(dá)到0.9,結(jié)果表明該方法具有土壤養(yǎng)分現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)的能力。 

【文章來(lái)源】：智慧農(nóng)業(yè)(中英文). 2020,2(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 硬件設(shè)計(jì)
        2.1.1 近紅外光源及驅(qū)動(dòng)電路
        2.1.2 光電探測(cè)器及光電轉(zhuǎn)換電路
        2.1.3 主動(dòng)光信號(hào)提取電路
        2.1.4 ADC轉(zhuǎn)換電路
        2.1.5 數(shù)據(jù)采集/傳輸及電源電路
    2.2 軟件設(shè)計(jì)
    2.3 光路設(shè)計(jì)
3 測(cè)試分析
    3.1 系統(tǒng)組裝與測(cè)試
    3.2 土壤N含量檢測(cè)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]可見-近紅外光譜的土壤養(yǎng)分快速檢測(cè)[J]. 李雪瑩,范萍萍,侯廣利,呂美蓉,王茜,劉巖.  光譜學(xué)與光譜分析. 2017(11)
[2]基于光譜技術(shù)的土壤養(yǎng)分快速測(cè)試方法研究[J]. 蔣璐璐,張瑜,王艷艷,談黎虹,何勇.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版). 2010(04)



本文編號(hào)：3171719