土壤氮含量的快速检测方法及传感器研究

发布时间：2017-09-19 09:25

  本文关键词：土壤氮含量的快速检测方法及传感器研究

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【摘要】：我国农业一直处于人均耕地少、农作方式落后的状态,构建信息化和机械化的农业生产方式是提高我国农业科技水平的关键,如何高效利用土壤肥力完成节能高效的农作物生产也成为了农业领域备受关注的问题。土壤氮素的盈缺将一定程度上改变农作物的质量与产量,同时氮素流失会导致水体富营养化和温室效应,所以有效精确的测量土壤氮含量,对合理施肥有指导作用,对精细农业意义重大。针对土壤氮含量实时检测方法,本文分别采用光谱分析法和土壤介电测量法,做了如下工作：1.本文首先进行了基于光谱分析法测量土壤氮含量的研究。分析了光谱反射率和其五种变换形式与土壤氮含量的相关性,分别利用一元回归、二元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘回归法构建了土壤氮含量估算模型,并对各模型进行了模型检验。试验表明：反射率和吸光度在进行微分后与土壤氮含量的相关性大大增加,光谱反射率的特征波段主要为425～472nm和2185-2205nm等波段。本文构建的估算模型中以反射率的二阶微分为自变量的多元逐步回归模型最适用于实际应用,其R2为0.695,RMSE为0.131。以偏最小二乘法构建回归模型普遍精度高稳定性好,模型的决定系数均高于0.958,预测相关系数最高为0.841。2.本文还以电介质理论为基础,利用驻波比法设计了土壤氮含量传感器,完成了传感器的硬件和软件设计,并进行了标定试验和传感器性能实验,结果表明：传感器的标定模型的决定系数R2达到0.96,对比试验发现传感器的精准度低于光谱分析技术,但该传感器测量结果可靠且动态性能和稳定性都较好,可以完成对土壤氮含量的测量。3.本文最后进行了光谱分析法和介电测量法的对比试验,结果表明：两种方法的模型检验R2分别为0.862和0.840,两者的测量结果都有较好的准确性,其中光谱分析法的测量精度较高,介电特性法的传感器测量过程较简便。
【关键词】：土壤氮素 光谱 驻波比法 传感器
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 研究目的和意义7-8
• 1.2 土壤氮含量检测的国内外发展现状8-10
• 1.3 研究目标与研究内容10-11
• 2 土壤氮含量测量原理11-18
• 2.1 土壤氮素简介11
• 2.2 土壤介电特性简介11-14
• 2.3 土壤氮含量的测量方法14-17
• 2.3.1 凯氏定氮法14-15
• 2.3.2 光谱分析法15-16
• 2.3.3 驻波比法16-17
• 2.4 本章小结17-18
• 3 基于光谱分析测量土壤氮含量18-37
• 3.1 地物波谱测量原理18-20
• 3.1.1 地物的波谱特性18-19
• 3.1.2 土壤的光谱特征19-20
• 3.2 光谱采集与预处理20-24
• 3.3 相关性分析24-26
• 3.4 回归模型26-32
• 3.4.1 一元线性回归模型26-27
• 3.4.2 二元线性回归模型27-29
• 3.4.3 多元逐步回归模型29-30
• 3.4.4 偏最小二乘回归模型30-32
• 3.5 模型校验32-35
• 3.6 本章小结35-37
• 4 基于介电特性的土壤氮含量传感器设计与试验37-54
• 4.1 土壤氮含量传感器的硬件设计37-39
• 4.1.1 总体设计方案37
• 4.1.2 高频振荡信号源37-38
• 4.1.3 检波电路38
• 4.1.4 A/D转换38
• 4.1.5 数据处理单元38-39
• 4.1.6 数据通信模块39
• 4.1.7 硬件抗干扰设计39
• 4.2 土壤氮含量传感器的软件设计39-40
• 4.3 试验设计与结果分析40-52
• 4.3.1 传感器原理验证试验41-43
• 4.3.2 探针间距选择试验43-44
• 4.3.3 探针长度选择试验44-45
• 4.3.4 标定试验45-51
• 4.3.5 动态响应试验51
• 4.3.6 稳定性试验51-52
• 4.4 本章小结52-54
• 5 光谱法与介电法的对比试验54-59
• 5.1 材料和方法54-55
• 5.2 试验数据采集55-56
• 5.3 对比试验分析56-57
• 5.4 本章小结57-59
• 6 总结与展望59-61
• 6.1 总结59-60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-65
• 个人简介65-66
• 导师简介66-67
• 获得成果67-68
• 致谢68

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本文编号：880840