土壤湿润条件下基于光谱对称度的盐渍土盐分含量预测

近年来光谱技术以其经济、高效的优势在土壤盐渍化监测研究中得到重视,但是由于土壤水分对反射光谱影响很大,土壤湿润条件下监测精度难以满足农业生产需求。通过对盐土土柱室内模拟蒸发过程中的反射光谱和水分、盐分变化的连续监测,利用多元逐步回归方法,建立了1 370～1 610 nm光谱对称度与土壤表层含盐量、含水量之间的线性关系模型,r为0.863;用该模型反演表层土壤含盐量,实测值与预测值之间线性关系的r为0.656(n=54),RMSE为2.059 g·kg-1。利用光谱对称度可以实现土壤湿润条件下土壤盐分含量预测。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型。结果表明：可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著。以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694 nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度。通过模型精度检验发现,以714 nm 处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%)。文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值。     

清开灵注射液生产过程中金银花提取液的在线质量控制方法研究

为建立清开灵注射液生产过程中的中间体金银花提取液快速准确的在线质量控制方法, 通过对金银花提取液的UV原始光谱、一阶导数光谱进行波长点的数据筛选,选择与HPLC法测得的绿原酸含量相关性最好的光谱类型和波长点进行建模,建立绿原酸含量的UV预测方程。另取10批金银花提取液检验预测结果的可靠性。UV原始光谱中最佳波长为294 nm(r=0.991 9,n=28);一阶导数光谱中最佳波长为316 nm(r=0.995 9,n=28)。绿原酸含量的预测方程为：c(mg·mL-1)＝506.254 3×A_{316 nm}＋0.177 1。经检验,预测方程准确、可靠(r=0.997 1,n=10),可直接应用于在线检测。绿原酸含量的预测结果为：约90％的金银花提取液中绿原酸含量分布为0.4～4.0 mg·mL-1。此法简单、快速、准确,可作为清开灵注射液生产过程中金银花提取液的在线质量控制方法。     

原子吸收光谱法测定内蒙古典型草原长期施用有机肥对土壤锰组分影响

采用改进的BCR连续提取,利用原子吸收光谱法测定了内蒙古草地施用羊粪试验11年后土壤中Mn组分。试验设置5个处理,分别施干羊粪0,50,250,750和1 500 g·m-2·yr-1。结果表明,以四步加和法与强酸直接消煮法测定的全Mn含量作为回收率,各处理回收率为91.4%～105.9%,加标回收率为97.2%～102.9%。长期大量施有机肥可提高0～5 cm土层植物可利用的交换态Mn含量47.89%,但还原态Mn和全Mn含量显著下降。施肥对0～5 cm土层Mn形态影响大于5～10 cm土层。研究结果对于土壤微量元素形态测定及草地养分管理具有一定的参考价值。     

长期不同施肥对土壤溶解性有机质含量及其结构特征的影响

以长期定位试验为研究平台,并结合紫外-可见吸收光谱,探求长期不同施肥管理措施：(1)CK(不施肥);(2)NPK(氮磷钾);(3) NPKS(化肥+稻草还田);(4)1.5NPKS(1.5倍化肥+稻草还田);(5)NPKM(化肥+猪粪)下0～20,20～40和40～60 cm土层的溶解性有机质(DOM)含量和结构特征。结果表明,长期施用化肥对土壤DOM的影响较小,化肥配施秸秆NPKS和化肥配施有机肥NPKM均显著提高了耕层土壤DOM的含量,在0～20 cm耕层土层DOM含量比化肥NPK处理分别提高39.1和12.1 mg·kg-1。相比不施肥和氮磷钾处理,化肥配施秸秆或配施有机肥明显降低0～20和20～40 cm土层溶解性有机质碳与有机氮的比值,提高了土壤供氮能力。长期施肥对40～60 cm土层DOM含量和溶解性有机质碳氮比没有明显影响,不同处理间差异不显著。在0～20和20～40 cm土层,相对于不施肥和氮磷钾处理,NPKM,NPKS和1.5NPKS处理能提高土壤DOM的共轭结构和腐殖化程度;在40～60 cm土层,提升效果不明显。化肥配施秸秆或有机肥能增加0～20 cm土层的紫外光谱吸收值(SUVA₂₅₄,SUVA₂₆₀和SUVA₂₈₀)和吸收系数α(355),降低吸光度比值(A₂₅₀/A₃₆₅),表明0～20 cm土层DOM的芳香度、疏水性、分子量和CDOM含量增加,在20～40和40～60 cm表现不明显。不同土层的A₃₀₀/A₄₀₀值均大于3.5,表明土壤中主要以富里酸为主。综上,长期化肥配施秸秆或配施有机肥能够提高0～20和20～40 cm土壤溶解性有机质的含量,降低溶解性有机质碳氮比,提升土壤肥力;同时增加0～20 cm土壤DOM共轭结构、腐殖化程度、芳香度、疏水部分比例和平均分子量。长期施肥对40～60 cm土层DOM含量和结构影响较小。     

丹参等11种中药金属元素含量测定及聚类分析研究

采用原子吸收分光光度法检测了丹参、枸杞子、党参、绞股蓝、冬虫夏草、黄芪、肉桂、细辛、龙胆草、山茱萸、杜仲共11种中药中钾、钙、镁、铁、锰、铜、锌和铬元素的含量, 运用模糊分类方法研究药物金属元素与药物疗效的相关性。结果显示,相关系数r=0.50时,有7种药物聚类相似;相关系数r=0.65时,有3种药物聚类相似;r=0.75时,有2种药物聚类相似。药物中金属元素含量丰富,相关系数较大的药物,其药物疗效相似性较大,揭示中药中微量元素与药物疗效密切相关。该研究为中药的质量评价提供一种新的方法,为研制新型的药物提供了有用的科学数据。     

基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算

土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明：(1)当砂土容重为1.40 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ达到极显著水平(R2超过0.90);容重为1.50 g·cm-3时,用蓝边最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm-3时,780～970 nm反射率总和与560～760 nm归一化吸收深度的R2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm-3时,900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和的R2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900～970 nm最大反射率和900～970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R2=0.26和RMSE=0.09 m3·m-3)和780～970 nm吸收深度(R2=0.32和RMSE=0.10 m3·m-3)估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900～970 nm最大反射率(R2=0.92和RMSE=0.05 m3·m-3)与900～970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R2=0. 92和RMSE=0.04 m3·m-3)。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R2=0.87和RMSE=0.05 m3·m-3)。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。     

不同耐热型春玉米品种对高温的光谱特征响应

运用两种光谱仪（SPAD-502叶绿素仪与Sunscan植物冠层分析仪）分析了华北平原不同耐热型春玉米品种的光合性能对灌浆期高温的光谱学特征响应。田间试验于2011年—2012年在河北省吴桥县进行。品种选用天玉198、兴玉998与天润606,设置2个播种期（4月15日与4月25日）,于灌浆期测定3个光谱特征值,即叶绿素相对含量（SPAD）、叶面积指数（leaf area index, LAI）与光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）。结果表明,播种期4月15日与4月25日相比,春玉米灌浆期≥33 ℃日最高气温的天数与日均温分别增加了3.5 d和0.8 ℃,而日照时数、降雨量、气温日较差及生育期长短均相似; 天玉198与兴玉998、天润606相比,耐热指数（stress tolerance indices, STI）分别高2.9%,11.0%; 根据STI由大到小的顺序,将天玉198、兴玉998与天润606分别定为耐热型、较耐热型与不耐热型品种; 播种期4月15日,天玉198比兴玉998、天润606的产量分别高4.1%,13.7%,SPAD分别高12.5%,19.6%,LAI分别高5.3%,5.6%,PAR分别高4.0%,14.0%; 播种期4月25日,产量分别高1.3%,2.8%; SPAD分别高3.5%,6.0%,LAI分别高1.7%,4.1%,PAR分别高-4.4%,0.9%; 三个品种在高温胁迫环境下产量差异显著,耐热型品种具有显著的产量、SPAD与LAI优势（p＜0.05）。播种期4月15日相对于4月25日,天玉198、兴玉998、天润606的产量分别降低了3.2%,5.9%,12.6%; SPAD分别降低了8.6%,12.4%,15.7%; LAI分别降低了11.7%,17.6%,19.8%; PAR分别降低了3.4%,11.3%,14.5%; STI与SPAD的降幅（r=-0.883,p＜0.05）、LAI的降幅（r=-0.853,p＜0.05）均呈显著负相关,与PAR的降幅（r=-0.923,p＜0.01）呈极显著负相关; SPAD的降幅与PAR的降幅（r=0.872,p＜0.05）呈显著正相关; LAI的降幅与PAR的降幅（r=0.943,p＜0.05）呈极显著正相关。综上所述,耐热型春玉米品种在灌浆期受高温胁迫时,能够在个体层面保持相对较高的叶绿素含量,在群体层面保持相对较高的叶面积,进而保持了较高的光能截获与利用,削弱了高温对光合的抑制程度,缩小了产量降幅,实现了高产与稳产; 品种的耐热性可以通过其光谱特征（SPAD,LAI和PAR）对高温的响应作为鉴定与评价的主要指标之一,为利用光谱特征研究玉米耐热性提供了依据。     

扫描电镜-能谱仪在生物质炭特性分析上的应用

利用扫描电镜—能谱仪分析不同温度产生的生物质炭的化学与结构特性。结果表明： 随温度升高,芒草碳的平均碳含量和最大碳含量均呈现增加趋势,平均碳含量和最大碳含量与最高处理温度之间为显著正相关关系(r值为0.76和0.86)。平均碳含量和最大碳含量与高温灼烧法测定的碳含量之间为显著正相关关系(r值为0.83和0.91),最大碳含量的相关性好于平均碳含量。因此,应用该方法获得芒草炭的碳含量与温度相关性好,最大碳含量可以用于生物炭组分分析;电镜扫描结果可以有效分析芒草炭的结构特性。基于该方法快速、简便、稳定以及可对生物质炭的结构和组分同时分析的优点,它是一种极具发展前途的分析方法,有助于生物质炭等其他材料的结构特性与组分研究。     

典型半干旱区土壤盐分高光谱特征反演

选取陕北典型半干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对盐分进行反演研究。在研究区域选取样点,采集土壤样品测定土壤光谱特征,以土壤反射率(R)、反射率对倒数(Log(1/R))及去包络线的反射率(R_cr)三个光谱特征进行土壤盐分反演研究,分析其与土壤盐分的相关性,遴选特征波段,并通过Matlab编程利用最小偏二乘回归方法(partial least squares regression,PLSR)建立土壤盐分定量反演模型,然后利用检验样点进行精度检验和比较。结果表明,利用经包络线去除后光谱反射率进行定量反演的均方根预测误差最小(1.253<1.367<1.575),其预测精度最高;利用土壤高光谱特征进行盐分反演的预测值与实测值相关性良好(r2=0.761),趋势线接近于y=x。总之,研究发现,土壤反射率经过包络线去除后,利用偏最小二乘回归方法建立的反演模型具有良好的精度,这将有利于提高土壤盐渍化的监测效率。     

土壤有机质和母质特征对典型水稻土时间序列VNIR漫反射光谱的影响与解析

为研究水稻土的光谱特征及其对不同土壤组分的响应规律,研究采集江西省发育于红粘土(RC)和红砂岩(RS)的两个水稻土时间序列为研究对象。以水稻土时间序列为研究对象的优势在于,样本有相同的土地管理背景,母质和种稻时间成为土壤发育过程中的两个主导差异因素,进而能够对土壤有机质(SOM)和母质特征在光谱上的响应特征进行研究。使用Cary 5000分光光度计采集样品在350～2 500 nm波段的漫反射光谱信息,并从土壤层次、成土时间和成土母质三个方面,论述了在VNIR波段水稻土中的主要有机质和无机矿物组成的光谱响应特征和规律。实验结果表明：对于单一母质的时间序列土壤样品而言,SOM增加是人为水耕条件下土壤演变的重要趋势之一,用PC_1 Score表征的整体反射率与SOM含量间可建立精度较高的模型(R2_RC=0.91,R2_RS=0.79),且在SOM含量低值区也能保证较高精度;1 400,1 900和2 200 nm三个波段处的吸收强度主要与母质中的矿物有关,在土壤剖面中下层土壤受人为作用较弱、土层吸收强度较大,且相同母质的土壤光谱,在这三个波段有相同的吸收峰强度比值,可作为判断母质同质的依据;母质成分的差异会显著影响土壤光谱的波形以及吸收强度,在建模中充分考虑母质因素将使模型更具解释性。     

土壤中微量元素锰的激光诱导击穿光谱定量分析

采用激光诱导击穿光谱技术分析安徽怀远农亢农场土壤样品中微量元素Mn的含量分布情况。实验中选取403.1 nm作为Mn元素的分析线为,土壤中基体元素Fe作为内标元素,选取的分析线为407.2 nm。选取10个土壤样品分别用传统定标方法和内标法建立定标曲线,并对4个待测样品浓度进行预测。实验结果表明,传统定标方法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.954,检测限为93 mg·kg-1,待测样品的测量相对误差最大为5.72%;而采用内标法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.983,测量的相对误差减小到4.1%,检测限为71 mg·kg-1。说明采用LIBS技术对土壤中微量元素Mn检测的可行性,同时,内标法一定程度上可提高测量的精确性。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。     

SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。     

污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛,但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall)为研究对象,采用盆栽方法,通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤,然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱,分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型,以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集,在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高,发生红边蓝移现象,老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右,而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型,其R2达到0.9左右,并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示,可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。     

黑土腐殖酸的近红外光谱测定

研究了我国黑土腐殖酸碳含量及其光化学性质,并探索了利用近红外光谱分析法(near infrared spectroscopy, NIRS)对其进行预测的潜力。针对东北典型黑土带土壤样品,利用偏最小二乘法(PLSr)建立定量模型,并用独立样本对模型进行检验。结果表明,模型对腐殖酸碳、胡敏酸碳和富里酸碳含量的预测效果很好,NIRS对富里酸碳和胡敏酸碳的465 nm(E₄)和预测结果也较好,665 nm光密度(E₆)的预测达到可接受水平。胡敏酸碳和富里酸碳含量与SOC的相关性,高于其与NIRS模型预测值的相关性,二者光化学性质与SOC的相关性则低于其与模型预测值的相关性。NIRS在简化黑土腐殖酸碳、胡敏酸碳和富里酸碳含量和光密度测定领域具有很好的应用前景,且能够反映SOC性质方面的信息。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。