可见-近红外光谱的土壤养分快速检测

在测定土壤养分中,可见-近红外光谱技术具有很大的应用空间。该研究探讨了基于可见-近红外光谱(250~950nm)离线、快速测定土壤总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、总碳(TC)等土壤养分的方法及应用。采集青岛三个不同地区土壤样品(异质性较高的山地土壤与河畔土壤)各60份,总计180份,并测定其TN,TP,TK,TC含量及其可见-近红外反射光谱,利用Kennard-Stone法按2∶1比例划分校正集和检验集,采用遗传算法分别提取TN,TP,TK,TC特征波长,以偏最小二乘法建立定量分析模型。TN,TP,TK,TC含量所建光谱模型的相关系数分别为0.970,0.964,0.680和0.967,检验集的相关系数分别为0.980,0.937,0.717和0.972,检验集的RPD值分别为4.570,2.424,1.411和4.135。结果表明,该方法能够对土壤TN,TP,TC含量进行精确预测,对土壤TK含量进行粗略预测。该研究主要依靠可见光波段,较好的预测了异质性较高的土壤的氮磷钾等养分含量,有望降低未来土壤养分速测的成本。此外,该研究还提供了青岛土壤养分的光谱库,为我国土壤大数据库的建立提供技术支撑。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

近红外光谱技术测定紫花苜蓿青贮鲜样的发酵品质

及时了解青贮饲草的发酵品质,如青贮饲草中氨态氮(NH₃-N),乳酸(LA), 乙酸(AA),丁酸(BA)含量,对畜牧业生产具有重要意义。应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中氨态氮,乳酸,乙酸,丁酸的近红外校正模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮样品中这些物质的可行性进行分析。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)为0.602 4～0.949 7,交叉检验标准误(RMSECV)为0.559～3.78 g·kg-1鲜重。用检验集样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.882 6～0.985 3,预测标准误为0.571～3.15 g·kg-1鲜重。结果表明,采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮样品发酵品质的评定。     

三峡库区柑桔园紫色土光谱特征及其与氮素相关性研究

应用可见光-近红外光谱技术研究了三峡库区柑桔园紫色土的光谱特征及其与土壤氮素营养含量的相关性。结果表明,三峡库区柑桔园土壤光谱反射率在可见光区域随波长增加呈直线上升,在近红外短波区域(780～1 750 nm)基本趋于平稳,波动较小,而在近红外长波区域(1 750～2 400 nm)上波动性和反射率均较大,并且在近红外长波段区域的1 416,1 913,2 209 nm处出现了强的吸收峰。土壤有效氮、全氮含量均与光谱反射率呈正相关,与倒数对数光谱成负相关。在可见光541 nm处,土壤有效氮含量与反射光谱一阶导数微分值达最大正相关,相关系数为0.605**,二者响应的最佳拟合方程为y=2E+09x2-3E+06x+890.49(R2=0.5,x为反射光谱一阶导数值)。在近红外长波段1 909 nm处,土壤全氮含量与反射光谱的倒数对数值的相关性最好,相关系数为-0.612**,二者响应的最佳拟合模型为y=1.372 12-2.107 5x+0.859 2(R2=0.4,x为反射光谱倒数对数值)。     

稻米淀粉崩解值的近红外透射光谱法测定

以203份稻米为样品,近红外透射光谱分析仪,对样品进行光谱扫描,并用快速粘度分析仪测定稻米淀粉崩解值.采用改进的偏最小二乘法进行定标模型的建立,得到了稻米淀粉崩解值测定的近红外分析模型的定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)和定标决定系数(RSQ)分别为:10.62、10.8和0.984,内部交叉验证的经校正的工作标准差(SEP)、检验偏差(BIAS)和交叉检验相关系数(1-VR)分别为:6.139、-0.362和0.939,相关性达极显著水平.内部交又验证和外部验证结果表明近红外定量分析崩解值有很高的准确度.近红外透射光谱技术为快速准确无损测定黏滞特性指标提供了一条新途径.     

应用特征波段和反射变形差的方法进行土壤属性估算

传统的土壤分析是昂贵的、费时的并且可能带来环境污染问题。应用近红外光谱分析技术测定土壤参数具有快速、花费少和非破坏性的特点。利用GPS野外定位,在江西省的红壤站、鄱阳湖站和千烟州站周边共取得41个耕层(0～20 cm)土壤样品。通过对土壤样品高光谱反射率的室内分析测定,研究了土壤在紫外/可见光/近红外波段光谱的反射特性。研究的目的是应用波谱反射建立一个新的研究方法来估算土壤属性含量值。随后应用多元线性逐步回归方法对反射光谱数据进行分析,“B22+H13”光谱数据作为自变量,土壤属性含量作为因变量,建立了土壤属性含量的高光谱预测模型, 并对模型的稳定性和预测能力进行了检验。结果是土壤的pH、有机碳、全氮、全磷、阳离子代换量和碱解氮的相关系数都达到了0.80,而TK、速效磷、速效钾的相关系数在0.68左右。结果表明,应用此方法估算一些土壤属性含量是可行的。     

透反射近红外光谱法快速测定大豆油中的脂肪酸

应用透反射技术在1 100~2 500 nm波谱段采集大豆油近红外光谱,采用改进的偏最小二乘法算法,建立了近红外光谱快速测定大豆油中五种主要脂肪酸含量的方法。以气相色谱法测定的158个大豆油样品中棕榈酸(C16∶0)、硬脂酸(C18∶0)、油酸(C18∶1)、亚油酸(C18∶2)和亚麻酸(C18∶3)含量作为其化学值,建模集样品数为138,检验集样品数为10,盲样验证集样品数为10;通过对定标模型的优化,五种脂肪酸的交互定标决定系数(1-VR)分别为0.883 9,0.583 0,0.900 1,0.977 6,0.959 6,交互定标标准误差(SECV)分别为0.42,0.29,0.83,0.46,0.21;盲样验证集样品五种脂肪酸的近红外预测值与化学值的相对标准误差均小于5.50%。结果表明,近红外预测值与化学值之间存在较好的线性关系,所建立的方法快速、方便、可靠,可用于大豆油的掺伪鉴别。     

纤维素类芒属草本能源植物品质近红外光谱快速检测技术研究

我国生物质能源产业近年来得到快速发展,但对能源草的研究还处于初级阶段,如果能建立全面的能源植物木质素、纤维素、半纤维素的近红外预测模型数据库,将有助于优良品种的筛选、能源植物能用性能的评价及生物质能源产业在线控制。本研究采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术结合偏最小二乘法(PLSR)建立了荻、南荻、奇岗、芒四种芒属能源植物品质指标(纤维素,半纤维素,木质素和灰分)近红外预测模型,并在此基础上研究了样本粒度对模型的影响。研究结果表明：(1)四种芒属能源植物茎秆中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为1.35％(R2=0.88),0.39%(R2=0.91)和0.35%(R2=0.80),叶片中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为0.72%(R2=0.88),0.85%(R2=0.85)和0.44 (R2=0.87),所建的纤维素,半纤维素和木质素的近红外校准模型在预测未知样品含量时效果较好,但灰分含量预测效果不理想;(2)2和0.5 mm粒度样品所建近红外模型均满足样品检测精度要求,但考虑到时间和人工成本,建议在工厂对能源植物原料品质进行分析时,采用2 mm样品建模。     

近红外光谱技术结合递归偏最小二乘算法对土壤速效磷与速效钾含量测定研究

土壤速效磷与速效钾在近红外区没有直接与它们相关的吸收峰,只能借助与其他拥有直接吸收峰物质(有机质,碳酸盐,粘土矿物,水分等)之间的相关关系而被近红外光谱技术所预测。这种相关关系会随着土壤样品构成的不同而不断变化,因此采用固定结构的近红外光谱模型很难对速效磷与速效钾取得较好的预测效果。提出采用递归偏最小二乘法(RPLS)在预测过程中递归更新土壤速效磷与速效钾的回归系数,以提高模型的预测能力;比较了偏最小二乘法(PLS),局部加权PLS(LW-PLS),滑动窗口LW-PLS(LW-PLS2)和RPLS对于土壤速效磷与速效钾含量的预测结果。194份土壤样品根据土壤类型分为建模集与预测集：建模集包含120份人为土样品;预测集则包含29份铁铝土样品,23份人为土样品和22份初育土样品。结果表明：RPLS模型取得了最优的预测结果,获得的决定系数(R2)分别为0.61与0.76,预测相对分析误差 (RPD)分别为1.60与2.05。说明RPLS通过不断更新模型的回归系数,能够适应新加入建模集样品的信息。相比于其他方法,预测精度更高,适用范围更广。     

甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析模型的构建及其应用

以来自不同地点的126份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS),建立甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示,甘薯块根黄酮含量的近红外光谱模型校正决定系数(RSQ)为0.903,校正标准误差(SEC)为0.172.交叉验证决定系数(RSQV)为0.851,交叉验证标准误差(SECV)为0.214.模型对样品NIRS的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯黄酮含量,在甘薯优质育种和品质分析中具有应用价值.     

紫色土土壤全氮和全磷含量的高光谱遥感预测

高光谱遥感技术是土壤养分预测的有效手段之一。以三峡库区王家沟小流域为研究区,在对土壤样本的理化性质和实验室反射光谱数据分析和测量的基础上,用偏最小二乘回归方法建立了紫色土土壤全氮和全磷含量的预测模型,并用33个水稻土土壤样本对紫色土土壤养分预测模型进行了验证。结果显示,紫色土土壤全氮预测模型得到的土壤样本预测值和实测值之间的总相关系数达到了0.672,而紫色土土壤全磷预测模型得到的相关系数只有0.498; 用紫色土土壤养分预测模型对水稻土土壤养分进行预测得到的相关系数分别为0.550和0.124。因此,用高光谱来预测紫色土土壤全氮含量具有一定的可行性,但高光谱对于紫色土全磷含量的预测效果相对较差;土壤养分预测模型在不同类型土壤之间并不具有很好的通用性。     

利用近红外光谱技术建立土壤水分含量定标方程

应用近红外漫反射光谱技术（波长为1100—2498nm,分辨率为2nm）,以温县和郑州市郊的土壤为材料建立土壤水分含量分析系统。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准正态变换校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法（M PLS）得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数（RSQ）、交叉验证标准误差（SECV）、交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.98,0.92,0.97。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.96,达到了快速、准确分析土壤水分含量的要求。     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

近红外光谱(NIRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究

湖泊沉积物保存了湖泊环境演化的重要信息,但目前还没有建立起快速、准确的湖泊沉积物营养组分组合分析方法。该文利用近红外光谱(NIRS)技术,采用一阶导数、小波滤噪、正交信号校正、小波滤噪+正交信号校正、一阶导数+正交信号校正、正交信号校正+小波压缩6种光谱预处理技术和偏最小二乘(PLS)法相结合在国内建立了NIR光谱测定湖泊沉积物柱芯样品中总碳(TC),总氨(TN),总有机碳(TOC)和总磷(TP)的校正模型,结果表明虽然NIR光谱校正模型对TOC的预测效果不理想,但一阶导数+正交信号校正光谱校正模型对TC和TN,正交信号校正光谱校正模型对TP的预测效果较好,预测相关系数分别为0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),预测误差(RMSEP)分别为0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP)。该研究对于推动我国湖泊沉积物的光谱学特性研究具有重要意义。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

玉米杂交种品质性状的近红外光谱分析技术研究

以我国常用玉米自交系、杂交种样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,建立了近红外反射光谱测定玉米完整籽粒的粗蛋白、粗淀粉和油分含量的校正模型。并利用40个玉米杂交后代材料对3个模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值间的相关系数(r)可达0.98(粗蛋白)、0.93(粗淀粉) 和0.97(油分), 最大相对误差仅为2.46%(粗淀粉)～7%(油分)。文章还从理论上研究了以数量相对较少的亲本自交系为建模样品、建立可适用于分析大量杂交种样品的近红外数学模型的可行性,提出了作物近红外光谱某些特征具有遗传性这一新的观点。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究

利用近红外技术结合化学计量学的方法建立了稻谷新陈度近红外光谱定量模型。对90个稻谷样本,通过近红外光谱仪扫描获得了从950～1 650 nm的光谱信息。运用UNSCRAMBLER9.7软件进行计算,选择全谱区,结合偏最小二乘法(PLS)算法,得到光谱最佳预处理方法为一阶导加Savizky-Golay平滑,最佳主成分数为7。进行内部交叉验证,决定系数r2为0.967 9,预测误差为54.51,且预测结果与真实值通过t检验,说明模型是可行的。为稻谷新陈度的快速无损检测提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱法的沉积物间隙水化学组分快速测量

通过对巢湖柱状沉积物剖面间.隙水样品的近红外光谱(NIR)分析,采用OSC+WC和WC+OSC光谱预处理方法,结合偏最小二乘法(PLS)回归,建立了分层沉积物间隙水中TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO3的校正模型,该模型的TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO-3的预测值与实测值的校正相关系数分别为0....