土壤有机质近红外光谱分析及相关软件开发

【摘要】精准农业中一个的极其关键的环节即是变量施肥,而要实现变量施肥,首先就必须准确地获取农田中土壤养分信息。土壤养分主要包括有机质、氮磷钾,它们是作物生长的基础,是衡量土壤生产能力和土壤肥力的重要指标。传统的土壤养分实验室化学分析方法虽然准确性高,但是操作复杂且耗时。相比之下,近红外光谱分析技术则具有快速、实时、高效、不使用化学试剂、不破坏样品、无污染等优点,在快速分析土壤养分含量方面具有很大的潜力,因此也成为了国内外研究的热点。本文共采集了安徽省怀远县龙亢农场147份土壤样品,利用主成分回归法PCR建立了土壤有机质预测模型。实验中通过Kennard-Stone算法对土壤样品进行校正集与验证集的划分,以验证集预测相关系数Rp2和预测标准偏差RMSEP为指标,对土壤光谱预处理算法作了优选,结果表明Savitzky-Golay(SG)卷积平滑+标准正态变量变换SNV效果最好。另外,本文还提出了一种波长优选的新方法,结果表明通过此种方法可以较大地提高模型的预测精度。在上述基础上,最终所建土壤有机质预测模型的Rp2和RMSEP分别达到0.9322、0.0411%,取得了较好的预测效果。同时,本文的另一个创新点是基于实验室搭建的土壤可见—近红外光谱采集硬件平台,利用MicrosoftVisualStudio2010开发了一套软件系统,实现了在350nm-2500nm波长范围内土壤光谱的采集、显示与保存、吸光度与反射率的计算、光谱的预处理(如SG平滑、SNV、一阶导数、二阶导数)、土壤有机质含量的预测等。
【作者】王瑛瑛；
【导师】宋良图；
【作者基本信息】中国科学技术大学，模式识别与智能系统，2014，硕士
【关键词】土壤有机质；近红外光谱分析；主成分回归法；波长优选；近红外光谱软件；

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