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1.
Laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS) is used to determine the total nitrogen(TN) and total phosphorus(TP) in soil.Quantitative determinations are conducted using the line intensity of the analyte element and element concentration.Calibration models are obtained using ten samples for TN and seven samples for TP.The rest samples are used to validate the results.Strong linear correlations are obtained from the determined TN and TP concentrations.LIBS is a powerful tool for analyzing soil samples to determine nutrient elements by selecting calibration and validation samples with similar matrix composition.  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
利用Nd:YAG脉冲激光器作为光源,在实验室自然大气环境下诱导产生国家标准土壤的激光等离子体,选取砷的228.8nm特征谱线作为分析线,测量并分析了砷元素的激光诱导击穿光谱特性。在相同含量和积分时间条件下,调节延迟时间,获取了砷元素的时间演化特性。确定砷元素的最佳延迟时间为1μs,积分时间为2μs。测定不同含量下,砷的特征谱线强度,给出砷元素的定标曲线,并计算得到砷元素的检测限为45mg/kg。  相似文献   
4.
可见光/近红外光谱模型是土壤属性预测的有效工具。波长优选在光谱建模过程中起着重要作用。文中首先利用从安徽省涡阳县采集的130个砂姜黑土土壤样本获得可见光/近红外光谱,然后利用平滑与多重散射校正联合的光谱预处理方式消除光谱中的无关变量和冗余信息以提高模型预测结果的相关性,再利用SPXY方法挑选建模集样本,分别利用连续投影算法和遗传算法进行波长优选,最后利用留一法进行交互验证建立有机质含量的主成分回归模型。研究结果显示:连续投影算法和遗传算法都可以有效地减少参与建模的波长数并提高模型的准确度,尤其是遗传算法能够更好地提高土壤有机质含量预测精度,其相关系数、预测均方根误差和相对分析误差分别达到0.9316,0.2142和2.3195。通过合适的特征波长选取,不仅计算量可以大大减少,预测精度也会有效提高。  相似文献   
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