基于光谱学原理的便携式土壤有机质检测仪设计与实验

作     者：崔玉露 杨玮 王炜超 王懂 孟超 李民赞 CUI Yulu;YANG Wei;WANG Weichao;WANG Dong;MENG Chao;LI Minzan

作者机构：中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2021年第52卷第S1期

页      面：323-328,350页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0711[理学-系统科学] 09[农学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0903[农学-农业资源与环境] 0703[理学-化学] 0701[理学-数学] 

基　　金：浙江省重点研发计划项目(2021C02023) 

主　　题：土壤有机质 便携式检测仪 光谱学原理 

摘      要：为快速无损获取土壤有机质含量信息,基于光谱学原理设计了一款便携式土壤有机质含量检测仪。检测仪主要由机械部分、光路系统和控制部分组成,其中机械部分为检测仪提供平台支撑,光路部分由光源、蓝宝石玻璃、滤光片和光电探测器组成,控制系统实现对土壤测量信号的采集和处理。便携式土壤有机质检测仪工作时,光源发出光照射到待测土壤表面,漫反射光经过滤光片滤波后由光电转换器实现光信号转换成电信号,再经信号处理单元计算出各个敏感波长处的反射率,通过测量光谱反射率检测土壤有机质含量。采集了北京市中国农业大学上庄实验站土壤的光谱数据和土壤有机质含量实测值,经过光谱数据预处理后,对比了CARS、MCUVE、MWPLS和随机蛙跳4种波长筛选算法对土壤光谱的处理结果,建立了土壤有机质含量的偏最小二乘和随机森林预测模型。结果表明,基于CARS算法挑选出的4个特征波长建立的随机森林模型预测精度最好,建模集R^(2)为0.923,预测集R^(2)为0.888。将CARS-RF模型嵌入有机质检测仪系统,实验结果表明检测仪测量值与标准值的相关系数达到0.891。开发的检测仪精度较高,可以实现快速检测土壤有机质含量。