基于可见红外光谱技术的土壤总氮检测方法研究
发布时间：2021-02-01 07:12
氮是农作物生长发育所必需的元素。掌握其土壤中成分含量的动态变化,能更好的对农田管理和监控农作物生长,科学的对农作物进行施肥,从而提高农作物产量。测定土壤总氮（Total nitrogen,TN）含量传统的方法主要是化学分析相关方法。它的缺点是过程相对复杂,费时和费力;产生化学废物,污染环境;测量周期长,不能快速监测土壤TN含量,难以满足数字环保以及快速检测的需要。化学计量学和计算机技术的发展,推广了可见近红外光谱分析技术,使其逐渐发展成为一门独立的分析技术。近红外光谱分析技术NIRS优点是分析速度快、效率高、检测无损、不使用化学试剂、无污染、稳定性高。因在土壤养分快速检测领域得到非常广泛应用。本课题将对NIRS测定土壤中TN进行研究。研究区域为成都市崇州示范区农田,采集100个土壤样本,利用国家标准方法（凯氏定氮法）测定样品中TN含量,实验室测得土壤样本水分含量。然后分别测量烘干前后土壤样品的近红外光谱,主要内容分为以下3部分:1.光谱预处理:使用移动平均平滑、SG平滑、一阶导数平滑、二阶导数平滑、标准正态变量变换SNV共5种不同光谱预处理算法处理土壤样本光谱,然后结合偏最小二乘法建立...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第二章实验设计、数据采集与分析9第二章实验设计、数据采集与分析2.1土壤样本土壤的时空差异很大。一般来说不同地区的土壤类型、土壤成分、土壤粒径都会有所差别。所以要想建立对所有土壤类型的通用模型是一件特别困难的事情。因为相应要耗费的财力物力人力也是十分巨大。因此我们只能在针对某一类型的土壤在特定区域，来进行相应的样本采集与建立预测模型。我们采样区域位于崇州示范区农田。崇州隶属四川省成都市，坐落在岷江中上游，川西平原西部，坐标区域为东经103°07"～103°49"、北纬30°30"～30°53"之间。向东邻接成都市温江区和双流区、向南和新津县接连、向西与大邑县相接、向北与都江堰市相依、西北部还和汶川县接壤。图2-1崇州市地图采样原则是尽量采集土壤肥力变化平缓的地方，因为这样可以减少土壤养分突变所带来的干扰。另外在采集时注意样品地点，尽量不去田边，水沟边或者有明显地势起伏的区域。采样时，我们首先将农田网格化，在每个网格中心采集一个样品。采土壤时首先去除土壤表面上枯枝残叶，然后利用铲子采集深度为10-15cm的土样。注意去除石块，搅拌均匀后装入塑料自封袋密封，每份重量大约500g。编号后带回实验室进行后续处理。
电子科技大学硕士学位论文12测得100个土壤样本含氮量的平均值为1248.4mg/kg，最大值为2195.6mg/kg，最小值为474.8mg/kg。数据总概如图2-1。样品TN浓度见附表。图2-2土壤样本含氮量数据2.3土壤含水量测定我们首先对100份土壤样品每份使用电子天平称取一定量，记录下来。然后将称量好的样品放入100℃的烘箱中烘10小时，室温冷却后放在电子天平上称量。记录好数据，最后将第一次称取得重量减去第二次称取的重量再除以第一次所称取得重量即可得到含水率数据，见图2-3:
【参考文献】：
期刊论文
[1]近红外光谱技术在广东地区不同类型土壤有机质、总氮、水分含量和pH值的测定研究[J]. 吕雪娟,顾蔚蓝,区伟珍. 光谱学与光谱分析. 2018(S1)
[2]土壤总氮和总磷含量的高光谱遥感预测[J]. 徐丽华,谢德体. 农机化研究. 2012(04)
[3]不同类型土壤总氮的近红外光谱技术测定研究[J]. 张雪莲,李晓娜,武菊英,郑伟,黄倩,汤丛峰. 光谱学与光谱分析. 2010(04)
[4]基于水稻高光谱遥感数据的PLS波长选择研究[J]. 宋沙磊,李平湘,龚威,汪金平. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(02)
[5]土壤中总氮与总磷含量的近红外光谱实时检测方法[J]. 袁石林,马天云,宋韬,何勇,鲍一丹. 农业机械学报. 2009(S1)
[6]土壤的光谱特征及氮含量的预测研究[J]. 鲍一丹,何勇,方慧,Annia Garcia Pereira. 光谱学与光谱分析. 2007(01)
[7]现代近红外光谱分析技术在农业研究中的应用[J]. 曹干. 广东农业科学. 2004(S1)
[8]近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 褚小立,袁洪福,陆婉珍. 化学进展. 2004(04)
[9]小波变换在微型光谱仪光谱信号处理中的应用[J]. 陈刚,温志渝,杨桂荣,黄尚廉. 光学精密工程. 2002(06)
博士论文
[1]基于野外vis-NIR高光谱的土壤属性预测及田间水分影响去除研究[D]. 纪文君.浙江大学 2014
本文编号：3012393
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第二章实验设计、数据采集与分析9第二章实验设计、数据采集与分析2.1土壤样本土壤的时空差异很大。一般来说不同地区的土壤类型、土壤成分、土壤粒径都会有所差别。所以要想建立对所有土壤类型的通用模型是一件特别困难的事情。因为相应要耗费的财力物力人力也是十分巨大。因此我们只能在针对某一类型的土壤在特定区域，来进行相应的样本采集与建立预测模型。我们采样区域位于崇州示范区农田。崇州隶属四川省成都市，坐落在岷江中上游，川西平原西部，坐标区域为东经103°07"～103°49"、北纬30°30"～30°53"之间。向东邻接成都市温江区和双流区、向南和新津县接连、向西与大邑县相接、向北与都江堰市相依、西北部还和汶川县接壤。图2-1崇州市地图采样原则是尽量采集土壤肥力变化平缓的地方，因为这样可以减少土壤养分突变所带来的干扰。另外在采集时注意样品地点，尽量不去田边，水沟边或者有明显地势起伏的区域。采样时，我们首先将农田网格化，在每个网格中心采集一个样品。采土壤时首先去除土壤表面上枯枝残叶，然后利用铲子采集深度为10-15cm的土样。注意去除石块，搅拌均匀后装入塑料自封袋密封，每份重量大约500g。编号后带回实验室进行后续处理。
电子科技大学硕士学位论文12测得100个土壤样本含氮量的平均值为1248.4mg/kg，最大值为2195.6mg/kg，最小值为474.8mg/kg。数据总概如图2-1。样品TN浓度见附表。图2-2土壤样本含氮量数据2.3土壤含水量测定我们首先对100份土壤样品每份使用电子天平称取一定量，记录下来。然后将称量好的样品放入100℃的烘箱中烘10小时，室温冷却后放在电子天平上称量。记录好数据，最后将第一次称取得重量减去第二次称取的重量再除以第一次所称取得重量即可得到含水率数据，见图2-3:
【参考文献】：
期刊论文
[1]近红外光谱技术在广东地区不同类型土壤有机质、总氮、水分含量和pH值的测定研究[J]. 吕雪娟,顾蔚蓝,区伟珍. 光谱学与光谱分析. 2018(S1)
[2]土壤总氮和总磷含量的高光谱遥感预测[J]. 徐丽华,谢德体. 农机化研究. 2012(04)
[3]不同类型土壤总氮的近红外光谱技术测定研究[J]. 张雪莲,李晓娜,武菊英,郑伟,黄倩,汤丛峰. 光谱学与光谱分析. 2010(04)
[4]基于水稻高光谱遥感数据的PLS波长选择研究[J]. 宋沙磊,李平湘,龚威,汪金平. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(02)
[5]土壤中总氮与总磷含量的近红外光谱实时检测方法[J]. 袁石林,马天云,宋韬,何勇,鲍一丹. 农业机械学报. 2009(S1)
[6]土壤的光谱特征及氮含量的预测研究[J]. 鲍一丹,何勇,方慧,Annia Garcia Pereira. 光谱学与光谱分析. 2007(01)
[7]现代近红外光谱分析技术在农业研究中的应用[J]. 曹干. 广东农业科学. 2004(S1)
[8]近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J]. 褚小立,袁洪福,陆婉珍. 化学进展. 2004(04)
[9]小波变换在微型光谱仪光谱信号处理中的应用[J]. 陈刚,温志渝,杨桂荣,黄尚廉. 光学精密工程. 2002(06)
博士论文
[1]基于野外vis-NIR高光谱的土壤属性预测及田间水分影响去除研究[D]. 纪文君.浙江大学 2014
本文编号：3012393
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/zaizhiyanjiusheng/3012393.html
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