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。     

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。     

煤粉发热量近红外光谱检测的预处理方法研究

煤炭的发热量是评价煤炭品质的重要指标。首先对比分析了平滑处理、微分处理、多元散射校正(MSC)以及标准归一化(SNV)等光谱与处理方法在改善煤粉近红外漫反射光谱信噪比的效果,然后利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析方法(PCR)分别对采用每种预处理方法处理后的光谱建立煤粉发热量模型,发现采用5点平滑处理、多元散射校正和标准归一化处理可使模型的性能有较明显的改观,5点平滑效果最好,相关系数、校正标准差和预测标准差分别为：0.989 9,0.0004 9和0.0005 2,采用25点平滑处理产生了过平滑现象,导致模型的性能变坏,采用微分预处理后的光谱建立的模型没有明显变化,对模型的性能影响不大。     

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。     

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg·(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。     

高光谱成像的褐土土壤速效钾含量预测

精细农业变量施肥取决于对农田的土壤养分分布的了解,快速获取土壤信息是实施精细农业的基础。速效钾是土壤肥力的重要参数,是植物生长发育所必需的营养元素。对土壤速效钾含量进行测量,是了解土壤肥力的重要途径,是实现精细农业的必要条件。以山西典型褐土土壤为研究对象,采集农田耕层褐土土壤样品共169份,样品经风干处理,手动捏碎较大的土粒并去除杂质后,未经研磨过筛处理而直接用于土壤近红外高光谱的测量。根据实验室速效钾含量测定结果,将所有土壤样品分为两类：其中速效钾含量低于100 mg·kg-1的样品共144个,随机选取108个作为低含量建模集（L_c）,剩余36个作为低含量验证集（L_p）;速效钾含量高于100 mg·kg-1的样品共25个,随机选取19个作为高含量建模集（H_c）,剩余6个作为高含量验证集（H_p）。其中L_c和H_c统称为所有含量建模集（T_c）,L_p和H_p统称为所有含量验证集（T_p）。获取所有土壤样本950~1 650 nm范围内的近红外高光谱图像。分别采用平均光谱曲线（R）、平均光谱曲线的一阶导数（FD）、平均光谱曲线与一阶导数共同建模（R&FD）、平均光谱曲线与一阶导数的乘积（R*FD）、平均光谱曲线与一阶导数的商（R/FD）等五种光谱数据预处理方法,结合偏最小二乘法（PLS）,分别对建模集T_c,L_c及H_c建模,然后分别对验证集T_p,L_p及H_p进行验证。结果表明：土壤的平均光谱反射率随速效钾含量的增大呈现先增加后减小的趋势。当速效钾含量低于100 mg·kg-1时,所有波段的光谱反射率随速效钾含量的增加而增加;当速效钾含量在100~200 mg·kg-1之间时,所有波段的光谱反射率均达到最大值。当速效钾含量超过200 mg·kg-1时,950~1 400 nm的光谱反射率急剧减小,但曲线的整体斜率显著增加;且速效钾含量越高,曲线整体斜率越大。当速效钾含量高于100 mg·kg-1时,平均光谱曲线的一阶导数显著增大,且随速效钾含量的增加而增加。该研究建立的PLS模型,可以对整体（所有速效钾含量）和高含量（≥100 mg·kg-1）速效钾进行有效预测,但无法对低含量（≤100 mg·kg-1）速效钾进行预测。建模效果最好的光谱预处理方法为R*FD,其次为FD,R,而R&FD,R/FD预测效果相对较差。最优建模方式为：R*FD结合T_c建模,其PLS主因子个数为2个,RMSE_c=29.293,RPD_c=4.669,R2_c=0.956;对T_p的验证效果为RMSE_p=29.438,RPD_p=4.740,R2_p=0.958;对H_p的验证效果为RMSE_p=23.033,RPD_p=3.199,R2_p=0.915。该模型能够根据土壤速效钾的含量对土壤进行分类：当预测值小于100 mg·kg-1时,表明土壤速效钾含量低于100 mg·kg-1,具体含量不确定;当预测值大于100 mg·kg-1时,预测值则能够很好反映土壤速效钾的真实含量。由于选用的土壤样本未经研磨和过筛处理,因而能够大大缩短样本制备时间,提高预测效率。该研究结果可为近红外高光谱成像应用于褐土土壤除速效钾含量以外其他营养成份的快速预测提供参考。     

基于近红外漫反射光谱的农田原位表层土壤含水量定量建模方法比较

在农田尺度下,土壤表层因理化性状、粗糙度、作物根系和秸秆残茬等引起的空间异质性较为明显,样点间含水量差别相对较小,这对基于近红外漫反射光谱技术的表层土壤含水量原位测定带来极大的挑战。本研究分别利用基于单一波长(1 200,1 400,1 450,1 820,1 940,2 000和2 250 nm)反射率构建的指数衰减模型、基于归一化土壤湿度指数(NSMI)和相对吸收深度(RAD)构建的线性模型、基于土壤含水量高斯模型(SMGM)所得的拐点宽度(σ)、函数中心振幅(R_d)和高斯曲线面积(A)三个参数构建的线性或二次模型,以及基于波长区间反射率构建的偏最小二乘模型(PLS),对土壤体积含水量(VMC)进行定量分析。结果表明：(1)在单一波长反射率构建的所有指数衰减模型中,2 000 nm波长显示出最佳验证效果,RMSEp最低(2.463),RPD最大(1.06);(2)与RAD相比,NSMI的验证精度更令人满意,R2(0.312)和RPD(1.224)更高,RMSEp(2.133)更低;(3)在SMGM模型参数以及PLS模型拟合VMC的验证结果中,R_d具有最佳拟合精度,其R2(0.253)和RPD(1.175)最高,RMSEp(2.222)最低;(4)总的来看,NSMI指标构建的线性模型是所有方法中精度最高的,而且计算过程简单,易于操作,可作为表层土壤含水量原位测定的首选方法。     

近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

土壤水分对近红外光谱实时检测土壤全氮的影响研究

利用近红外光谱技术实时预测土壤全氮含量是精细农业的研究热点之一,但是由于土壤水分在近红外波段的吸收系数较高,影响了土壤全氮含量的实时预测精度。使用布鲁克MATRIX_I傅里叶近红外光谱分析仪对不同土壤水分的土壤样本进行了近红外光谱扫描,定性和定量的分析了土壤水分对近红外光谱的影响,并提出了一种消除土壤水分对土壤全氮含量预测影响的方法。近红外光谱扫描结果显示在同一全氮含量水平下,随着土壤水分含量的增加,光谱吸光度呈逐渐上升的趋势,且变化趋势为非线性。通过对1 450和1 940 nm两个水分吸收波段的差分处理,设计了水分吸收指数MAI（moisture absorbance index）,再对土壤按照水分含量梯度进行分类,提出了相应的修正系数。修正后的6个土壤全氮特征波段处(940,1 050,1 100,1 200,1 300和1 550 nm)的土壤吸光度值作为建模自变量,使用BP神经网络建立了土壤全氮预测模型,模型的R_C,R_V,RMSEC,RMSEP和RPD分别达到了0.86,0.81,0.06,0.05和2.75;与原始吸光度所建模型相比较模型精度得到了显著提高。实验结果表明本方法可以有效地消除土壤水分对近红外光谱检测土壤全氮含量预测的影响,为土壤全氮含量实时预测提供了理论和技术支持。     

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法(MSC、SNV、微分光谱)和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析(discrimant analysis,DA)方法在9 091～4 000 cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。     

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。     

ICP-MS对土壤样品中有效硼的测定

文章建立了一种用ICP-MS测定土壤中有效硼(B)的方法。与常规检测方法相比, 该方法无须过滤,避免了样品的沾污。并简便快捷, 具备良好的精密度和准确度。方法检出限为0.009 ng·g-1, 相对标准偏差为2.66%, 回收率为93.0%～102.0%。     

基于LS-SVM紫外可见光谱检测水产养殖水体COD研究

采用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,将收集到的135份水样进行UV/VIS波段全光谱扫描,应用Savitzky-Golay (SG)平滑算法,经验模态分解算法(empirical modedecomposition,EMD)和小波分析(wavelet transform,WT)对提取出的光谱数据进行去除噪声处理,为了简化模型,PLSR建模得到的6个潜在变量(LVs)作为偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入建立COD预测模型,LS-SVM模型的预测集决定系数r2为0.82,预测均方根误差RMSEP为14.82 mg·L-1。说明使用LVs作为LS-SVM建模输入,可以准确快速检测水产养殖水体中的COD含量,为将来实现水产养殖水质COD含量的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。     

基于可见近红外光谱技术的车蜡品牌无损鉴别方法研究

探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104 样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分析(linear Discriminant Analysis,LDA)和最小二乘支持向量机(least square-support vector machine, LS-SVM)模型。基于两个算法的全波段光谱模型的预测集正确率分别达到了84%和97%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法从751波段中选取了7个特征波段(351, 365, 401, 441, 605, 926和980 nm)。基于SPA选择的变量建立LS-SVM模型,准确率依然保持在97%。说明SPA选择的特征波段包含了对于车蜡品牌鉴别最重要的光谱信息,而大多数无用信息则被有效剔除。将SPA与LS-SVM算法的车蜡识别模型在保证正确率的基础上,还可以大大降低模型计算复杂程度,说明该模型能快速准确的从车蜡可见-近红外光谱中提取有效信息,并实现车蜡品牌的无损鉴别。     

不同类型土壤总氮的近红外光谱技术测定研究

该研究从江苏、河南、山西、河北、吉林采集部分表层土壤,并在山西河北两地采集表下层土壤,经前处理后通过近红外光谱仪扫描得到光谱图,用传统开氏法测得其总氮,运用OPUS软件建立了土壤总氮和光谱图之间的数学模型,并初步探讨了模型的应用范围。结果表明：各地区表层土壤建立的模型良好,交叉检验的均方根误差均在0.01%以内,相关系数平均在0.85以上,并且该模型能够很好地定量分析同一采样范围内表层和表下层的土壤总氮,定量分析的均方根误差基本在0.01%以内,相关系数在0.80左右;可能受土壤类型的影响,该模型在地区之间的运用具有一定的局限性;从各地区随机取出部分数据作为一个新的集合建立的综合模型良好,其交叉检验的均方根误差和相关系数分别为0.010 2%和0.985 6,并且该模型能很好地预测各地区的土壤总氮。     

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。     

基于LS-SVM和THz光谱技术的面粉中苯甲酸检测研究

面粉（小麦粉）是中国北方大部分地区的主食,苯甲酸是重要的酸型食品防腐剂,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间。但食用添加苯甲酸过量的小麦粉会对身体健康产生严重危害。太赫兹技术是一种新兴的检测技术,由于处于特殊的0.1～10 THz的太赫兹频段,在食品安全检测方面体现出了很强的应用潜力。主要致力于探索太赫兹光谱技术检测苯甲酸的合理性、可行性,利用太赫兹时域光谱技术对面粉中的食品添加剂苯甲酸进行实验研究。实验获取了面粉和苯甲酸的太赫兹时域光谱和频域光谱,其吸收系数显示苯甲酸的特征吸收峰在1.94 THz波段,面粉的太赫兹吸收系数几乎以一定的斜率增加,说明可以用THz-TDS（Terahertz time domain spectrum）技术对面粉中的苯甲酸进行特征识别。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,实验获取了面粉中掺杂不同百分比（质量分数）苯甲酸的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱。实验发现吸收峰幅度的变化是与苯甲酸的含量成正比的,苯甲酸含量增加吸收峰幅度变大。首先探索了不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑校正、多元散射校正、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正之后,建立相应的PLS (partial least squares)模型以选择最优预处理方法。然后分别建立苯甲酸浓度和太赫兹吸收系数的MLR (multiple linear regression)、PLS和LS-SVM（partial least squares support vector machines）回归模型,并对比分析不同模型的优劣。将光谱数据归一化后建立的PLS模型更具有优势,预测相关系数R_p为0.979,预测均方根误差RMSEP为1.30%。LS-SVM与PLS和MLR模型相比,LS-SVM模型可以获得更好的建模结果,LS-SVM的预测相关系数R_p为0.987,预测均方根误差RMSEP为1.10%。利用MLR方法仅使用1.946和1.869 THz两个波段点进行建模,建模效果预测相关系数R_p为0.955,预测均方根误差RMSEP为1.90%。通过该研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,也为其他类型的添加剂的检测提供了方法指导,对促进面粉行业的健康发展具有重要的意义。     

基于主成分分析和支持向量机的山羊绒原料品种鉴别分析

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别羊绒原料品种的新方法。山羊绒的外观形态和品质特征随着山羊绒原料的品种不同有很大的区别,快速、有效、正确地鉴别山羊绒纤维,对山羊绒及其制品的生产与交易具有重要的意义。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种山羊绒原料的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种山羊绒原料进行聚类分析并获取山羊绒原料的近红外指纹图谱,再结合支持向量机技术进行品种鉴别。用主成分1,2和3对所有建模样本的得分值做出的得分图,分析聚类效果,将主成分分析得到的10个主成分作为支持向量机的输入,应用数据挖掘新方法—支持向量机对山羊绒原料品种进行鉴别。通过对5个山羊绒原料品种共100个样本的训练,对未知的75个样本进行鉴别,建立了山羊绒原料品种鉴别的支持向量机的分类模型,并对比了四种核函数的支持向量机的分类性能,结果表明,具有高斯核函数的支持向量机对山羊绒原料的鉴别准确率达到100%。说明文章提出主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的分类和鉴别作用,为山羊绒原料的品种快速鉴别提供了一种新方法。