近红外光谱技术实时测定土壤中总氮及磷含量的初步研究

及时、准确探测土壤中的氮、磷含量,有利于精准施肥决策,提高肥料利用率。研究表明近红外技术能够探测土壤的物理和养分状况。针对不同土地利用类型,在北京大兴地区采集85份土壤样品,测定土壤氮、磷养分及其近红外漫反射光谱,并利用傅里叶变换光谱技术和偏最小二乘回归法建立了土壤总氮(N)和总磷(P)的近红外光谱校正模型。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)分别为0.862 6(N),0.668 5(P)。用未参与建模的10个样品对模型进行外部检验,总N、总P的预测相关系数(r)分别为0.969 8,0.830 7,预测标准误差(RMSEP)分别为0.009 5%(N),0.008 6%(P),RPD值(检验集样品化学测定值标准差/预测标准误差)分别为3.78(N),1.69(P)。结果表明,采用适当的光谱分析方法可以实现用近红外技术对土壤总N的精确探测及对土壤总P的粗略估测。     

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。     

近红外光谱分析测定鱼丸中的水分和淀粉含量

用近红外光谱技术分析了草鱼鱼丸中水分和淀粉的含量,并建立了数学模型.以定标集和验证集的相关系数(rc,rv)及预测标准误差(SEC,SEP)作为模型优劣的判定依据.结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)建立的数学模型效果最佳,具有较高的相关系数和较低的预测标准误差.水分和淀粉模型中,定标集样本的相关系数rc分别为0.9834,0.9634;预测标准误差分别为0.6293,0.8875;验证集样本的相关系数rv为0.9841,0.9699;预测标准误差分别为0.6358,0.8850.该研究说明利用近红外光谱分析技术测定鱼丸中水分和淀粉的含量是可行的.     

多分类器融合提取土壤养分特征波长

光谱已经应用于土壤养分速测的分析，但是如何寻找土壤光谱特征波段，尽最大可能避免无用信息干扰、保留有用信息，建立准确度高、预测效果好的模型仍是一个亟需解决的问题。以青岛三个不同地区土壤样品为例，测定土壤样品的紫外-可见-近红外光谱及其总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）含量；分别采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除法（UVE）、遗传算法（GA）、相关系数法（CC）四种算法（四种单分类器）对土壤光谱提取特征波长；再引入投票法和加权投票法的多分类器融合方法将四种算法融合得到特征波长；以偏最小二乘回归（PLSR）建立各土壤养分含量的模型，通过对模型效果的评价标准（建模集绝对系数R2_c、校正均方根误差RMSEC、检验集绝对系数R2_p、预测均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD值）来判别各单分类器算法和多分类器融合算法对土壤养分含量特征波长的提取效果。分别对四种算法、筛选其中三种算法、最优二种算法进行融合，分析融合后模型效果和特征波长个数，结果表明：将四种单分类器经投票法融合后，其模型效果大部分不如单分类器，且相对好的模型特征波长个数较多；相较于投票法多分类器融合，四种单分类器经加权投票法融合模型效果有了一定的提高，TC和TN都能够在较少的波长中获得较好的预测效果，但仅TN经融合后，模型效果优于每个单分类器；TC，TN，TP分别在取SPA+UVE+GA，SPA+UVE+GA（或SPA+GA+CC）、SPA+UVE+GA三种单分类器进行加权投票法融合后，均能获得最优模型效果，且明显优于每个单分类器，模型效果有了显著提高；各土壤养分含量经两个最优单分类器加权投票法融合后，仍能得到好于最优单分类器的建模效果，TC和TP建模效果略差于三个单分类器融合结果，TN建模效果与三个单分类器融合结果相同。因此，在筛选三种算法融合，且其中包含最优两种算法的情况下，能够以较少的特征波长个数获得明显高于单分类器的建模效果。该方法为寻找土壤养分以及其他复杂物质成分的光谱特征波段提供了新方法，也为多种算法的综合运用提供了新思路。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其制品中磷酸盐含量

通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型,用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。以定标集和验证集的相关系数(r_C, r_V)及标准误差(SEC, SEP)作为评价模型优劣的根据。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳,带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960,预测标准误差分别为0.032和0.101;验证集的相关系数分别为0.951和0.954,预测标准误差分别为0.058和0.097。利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。     

利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性,通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。利用多光程光谱的非线性特性,使用血清多光程光谱共同参与建模的方法,对血清样品的葡萄糖(GLU)、总胆固醇(TC)、总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型,并对预测集40个样本进行预测。４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0,0.971 2,0.946 2和0.948 3。研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性,为利用多光程光谱法实现方便、快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PLS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型)。研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

不同土壤间的全氮光谱模型传递研究

在基于可见-近红外反射光谱的土壤养分速测技术中,不同类型土壤间的模型转移是目前亟需解决的关键问题和难点。以土壤全氮为研究对象,探讨了两种不同土壤间的模型传递方法及其效果。以青岛李村河畔土壤为主样品,通过分段直接矫正结合斜率/截距修正(PDS-S/B)、分段直接矫正结合线性插值(PDS-LI)、典型相关性分析结合斜率/截距修正(CCA-S/B)、典型相关性分析结合线性插值(CCA-LI)、直接矫正结合斜率/截距修正(DS-S/B)、直接矫正结合线性插值(DS-LI)等算法,进行模型转移,实现对青岛浮山山麓土壤全氮含量不同程度的预测。其中,PDS-S/B的模型转移效果最好,均方根误差、平均相对误差、最大相对误差均最小,分别为0.04,6.6%,19.0%。主、从样品经遗传算法提取特征变量后再进行模型转移,相比无任何前处理的模型转移,均有不同程度的提高,其中LI相关的模型转移方法比S/B相关的方法提高的程度更大。研究了不同样品在同一仪器、相同测试环境下的土壤养分的模型传递问题,初步探讨了同一仪器共享一个土壤养分光谱模型的可能性,这将从根本上提高速测效率,有利于光谱技术在土壤养分速测中的推广应用。     

便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究

基于便携式短波近红外光谱技术检测了土壤总氮含量。采集浙江省文城地区农田土壤样本243个,将土壤样本分为三组,一组未经过粉碎、过筛等处理,一组做过2 mm筛处理,一组过0.5 mm筛过处理,采用usb4000便携式光谱获取土壤光谱数据,结合(savitzky-golay, SG)平滑算法,波长压缩算法和小波变换对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权、随机青蛙和连续投影算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归和基于特征波长建立了极限学习机和LS-SVM模型。结果表明过筛处理后的样本模型结果优于未过筛的样本模型结果,过0.5 mm筛处理的土壤样本模型预测结果略优于过2 mm筛处理的土壤样本模型预测结果,最优预测集的决定系数为0.63,预测均方根误差为0.007 9,剩余预测偏差为1.58。表明便携式仪器检测土壤总氮含量,经过过筛处理的土壤样品检测结果优于未过筛土壤样品检测结果,建议土壤样品检测总氮含量时需经过过筛处理,这样得到的结果较为理想,在此基础上采用性能较好的光谱仪器采集数据,以减小原始光谱噪声。     

光谱技术在草地土壤检测中的应用和展望

光谱技术检测具有、省时、成本低、可以无损伤、直接分析等特点,可以同时检测多种土壤成分、在野外检测具有实时性。文章对光谱技术应用于检测草地土壤水分含量、土壤有机质、各种营养元素、土壤质地等方面进行了总结,使用该技术可以及时快捷获取各种土壤数据,有效提高草地管理水平。当前需要解决的问题是对草地植物地下生物量的检测,这对于预测牧草生长状况具有重要作用。另外,能够应用于野外检测草地土壤的光谱仪器还不多,需要开发更多便携式、可野外使用的实时检测仪器。     

Using Short Wave Visible–Near Infrared Reflectance Spectroscopy to Predict Soil Properties and Content

In this study, short wave visible–near infrared reflectance spectroscopy was evaluated for prediction of diverse soil properties related to four different soil series of several regions in Jiangxi, China. A total of 240 soil samples were collected for the calibration (n = 168) and prediction (n = 72) sets. The used wavelength range of short wave visible–near infrared reflectance spectroscopy is 325–1075 nm. Partial least squares regression and back propagation neural network were used to develop models for soil properties such as organic matter and extractable forms of calcium, magnesium, and potassium. Performance of these models was also compared and analyzed. The input of back propagation neural network was the first six principal components resulted from the principal component analysis and the optimal number of latent variables obtained from partial least squares regression. The overall results showed that the performance of partial least squares regression model was inferior to all back propagation neural network models. The best prediction was obtained with latent variables as input of back propagation neural network model for organic matter (determination coefficient = 0.84 and relative predictive determinant = 2.38), which was classified as very good model predictions. The prediction of calcium, magnesium, and potassium was classified as fair (determination coefficient = 0.56–0.68 and relative predictive determinant = 1.51–1.61), where quantitative predictions were considered possible. It is recommended to adopt latent variables as input for back propagation neural network model predicting soil properties with short wave visible–near infrared reflectance spectroscopy. In conclusion, short wave visible–near infrared reflectance spectroscopy was variably successful in estimating soil properties and showed potential for substituting laboratory analyses.     

可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800 nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770 ,870~1 770 nm和多元散射校正(MSC)、标准归一化处理(SNV)和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机(LSSVM)。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。     

土壤碱解氮含量可见/近红外光谱预测模型优化

可见/近红外光谱技术是土壤成分检测的有效工具。波长筛选对可见/近红外模型土壤属性的预测精度有重要影响。以宁夏吴忠地区75个水稻土样为研究对象,利用可见/近红外光谱技术采集土壤样品光谱,采用SPXY （Sample set partitioning based on joint X-Y distance）方法选取了校正集和预测集样本,比较了分别采用Savitzky Golay平滑（SG smoothing）、多元散射校正（Multiple scatter correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard normal variate,SNV）3种预处理方法对光谱数据处理后建立土壤碱解氮偏最小二乘法模型和原始光谱数据建模的效果。在此基础上,分别采用遗传算法（Genetic gorithms,GA）、连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（Competitive adaptive reweighted Sampling,CARS）、随机蛙跳（Random frog,RF）进行波长筛选,最后应用偏最小二乘法建立基于不同波长筛选方法的土壤碱解氮含量预测模型。研究表明,由于仪器性能稳定,样品的颗粒度比较小和均匀,本次实验原始光谱数据建模效果最好;各种波长筛选方法均可有效减少参与建模的波长数,且连续投影算法优于全谱建模,所选波长数仅为全谱波长数的1%,其预测决定系数（R²）、预测均方根误差和相对分析误差值分别为0.726,3.616,1.906。这表明连续投影算法可以有效筛选水稻土碱解氮敏感波段,为土壤碱解氮传感器开发提供技术支持。