可见-近红外光谱的土壤养分快速检测

作     者：李雪莹 范萍萍 侯广利 吕美蓉 王茜 刘岩 LI Xue-ying FAN Ping-ping HOU Guang-li LU Mei-rong WANG Qian LIU Yan

作者机构：山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东青岛266061 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2017年第37卷第11期

页      面：3562-3566页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：山东省重点研发计划项目(2015GNC110016) 国家自然科学基金项目(31300414) 山东省自然科学基金项目(ZR2014DM012)资助 

主　　题：可见-近红外光谱 土壤养分 遗传算法 快速检测 

摘      要：在测定土壤养分中,可见-近红外光谱技术具有很大的应用空间。该研究探讨了基于可见-近红外光谱(250~950nm)离线、快速测定土壤总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、总碳(TC)等土壤养分的方法及应用。采集青岛三个不同地区土壤样品(异质性较高的山地土壤与河畔土壤)各60份,总计180份,并测定其TN,TP,TK,TC含量及其可见-近红外反射光谱,利用Kennard-Stone法按2∶1比例划分校正集和检验集,采用遗传算法分别提取TN,TP,TK,TC特征波长,以偏最小二乘法建立定量分析模型。TN,TP,TK,TC含量所建光谱模型的相关系数分别为0.970,0.964,0.680和0.967,检验集的相关系数分别为0.980,0.937,0.717和0.972,检验集的RPD值分别为4.570,2.424,1.411和4.135。结果表明,该方法能够对土壤TN,TP,TC含量进行精确预测,对土壤TK含量进行粗略预测。该研究主要依靠可见光波段,较好的预测了异质性较高的土壤的氮磷钾等养分含量,有望降低未来土壤养分速测的成本。此外,该研究还提供了青岛土壤养分的光谱库,为我国土壤大数据库的建立提供技术支撑。