土壤中有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、PH值检测方案(近红外光谱仪)

美国 BRIMROSE 公司 AOTF/NIR中国总代理&技术支持中心--济南金宏利实业有限公司九 美国 BRIMROSE 公司LUMINAR 5030 便携式 AOTF-NIR 光谱仪 壤检测 济南金宏利实业有限公司 烟草行业目前状况： 在烟草的种植过程中，为了更好地促进烟草的生长，需要对土壤中的成分进行检测，目前土壤中需要检测的指标主要有：有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、PH值五项。常规的检测方式费时费力，而且不同的检测指标采用的检测方式不一样，不能够同时将所有的指标检测出来。 AOTF-NIR检测方案： 采用 LUMINAR5030 便携式近红外光谱仪对土壤样品进行扫描，几分钟就可快速得到各检测指标的结果。 三. 目的： 实现对土壤各种成分的快速检测，能够在田间地头对土壤跟踪测量，快速指导农业生产，进行科学化的田间管理，使之生长出符合要求的优质烟草。 四. 意义： 近红外技术具有快速和一次扫描可检测多个指标的优势，采用AOTF-NIR光谱仪对土壤成分进行检测，验证检测的结果能够达到实际应用的要求。应用 AOTF-NIR 光谱仪快速定量分析土壤的方法已经应用到土壤的测试中，对烟草种植过程中快速检测土壤成分，根据各成分的含量不同，针对性地施加相应的肥料或采用有效的管理措施具有重大的意义，该方法节省大量的时间，降低成本，增加效益。 五. 仪器条件和样品处理： 仪器：美国 BRIMROSE公司产的 Luminar 5030 型便携式 AOTF 技术近红外光谱仪，主要部件包括：光学部分、控制部分、电源适配器、笔记本电脑。仪器波长范围为 1100nm 到2300nm， 2nm 的波长增量，扫描次数为300，采用 InGaAs 检测器。挪威 CAMO 公司 The Unscrambler 分析软件。样品：土壤粉末样品，过60目筛。 六、 实验方法： 本次实验各个指标的土壤样品数量见表9-1，验证集样品是按照所有样品排列中每隔十个选择1个(第10个)，其余的样品作为校正集样品。样品状态为60目粉末状。使用美国 Brimrose 公司 Luminar 5030 型近红外光谱仪采集样品的光谱数据。将样品放置于样品盒的槽中，用盒盖将样品刮平，连同盒盖一起放置于支架上，光谱仪的探头卡在样品盒盖的圆孔中，垂直卡紧，采用漫反射的测样方式采集光谱。每一张光谱都是300次扫描的平均结果。波长范围从 1100nm 到2300nm， 波长增量为2nm。将所有光谱数据经过一阶微分处理(9点平滑)，导入The Unscrambler 分析软件，然后将各指标的数据与样品一一对应，采用 PLS1方式进行计算建立定量校正模型。 表9-1：土壤各指标样品数量表 土壤指标 指标单位 样品数量 建模数量 验证数量 有机质 % 269 243 26 Ph 值 Ph 273 246 27 碱解氮 mg/kg 254 229 25 速效磷 mg/kg 201 181 20 速效钾 mg/kg 217 196 21 七、 实验结果及分析： 1 光谱 图9-1.土壤样品的原始吸收光谱 电话：0531-88908933/88028728/88908915 图9-2.土壤样品的一阶微分光谱 土壤样品的原始吸收光谱(见图9-1)，从图中可以看出，所有光谱排列整齐有序，没有异常的样品光谱。土壤样品的一阶微分光谱(见图9-2)，同样整齐有序，有比较明显的吸收峰，光谱排列更加紧密，光谱与光谱之间的相似性较强，采集到的光谱信息量大。 2. PLS1定量分析模型 (一)模型的建立 在 The Unscrambler 软件中，将每个样品的光谱数据与土壤各指标的数据-对应，如图9-3所示。 图9-3. The Unscrambler 软件中光谱数据与指标数据对应表 采用偏最小二乘法(PLS1)，完全交互验证 (Full Cross Validation)的方式建立各指标回归定量分析模型。 图9-4.有机质的 PLS1 回归模型 5 电话：0531-88908933/88028728/88908915 PH，(Y-var，PC)：(ph，6) 图9-5.Ph值的 PLS1回归模型 图9-6.碱解氮的 PLS1 回归模型 P.(Y-var，PC)： (p.4) 图9-7.速效磷的 PLS1回归模型 K.(Y-var，PC)：(k，11) 图9-8.速效钾的 PLS1 回归模型 各指标模型中相关参数信息见表9-2。 表9-2：土壤各指标模型参数 土壤指标 建模范围 验证范围 相关系数(R’) 主成分数 RMSEP 有机质 0.24-5.25 0.25-4.25 0.9415 7 0.3822 Ph值 4.05-8.05 4.47-7.84 0.9054 6 0.4647 碱解氮 24-321 56-260 0.9173 8 23.9059 速效磷 0.92-40.2 5.01-31.7 0.9107 4 3.5464 速效钾 23-426 35-274 0.9044 11 25.7074 (二)预测 利用建立好的模型对各指标验证集样品进行预测，预测结果见表9-3。 表9-3：土壤各指标模型预测验证集样品结果 有机质验证样 品 预测值 参考值 Ph 值验证样品 预测值 参考值 16 3.29 3.01 14 5.14 4.72 30 1.13 1.82 29 7.28 7.75 48 3.28 3.54 43 5.78 5.24 61 0.97 1.50 55 5.70 5.92 72 2.87 3.24 65 4.85 4.47 92 2.49 2.28 76 7.00 7.06 103 1.50 1.19 89 7.39 7.05 6 2.76 2.33 100 6.21 5.24 26 2.41 2.20 112 6.75 6.08 43 2.24 2.23 10 6.89 7.77 DC1 2.24 2.86 28 5.04 5.48 63 3.13 3.24 44 5.46 6.15 HL-3 3.97 4.25 57 5.57 5.09 HL-14 1.37 1.27 68 6.32 5.43 HL-27 2.66 3.10 HL-4 6.28 5.32 HL-48 2.72 3.42 HL-15 6.95 6.55 HLTDY-10 2.84 3.65 HL-29 6.08 7.10 HLTDY-31 2.49 2.18 HL-42 7.31 7.37 MN-3 3.93 3.79 HLTDY-5 6.59 6.21 MN-22 4.27 3.66 HLTDY-18 6.24 7.08 HDTDY-2 0.94 1.30 HLTDY-31 7.05 7.56 93 54 62 MN-1 213 142 103 85 56 MN-15 198 136 4 118 98 MN-29 183 83 20 89 92 HDTDY-3 191 245 30 124 101 HDTDY1# 148 130 43 79 106 (三)结果分析 模型分析：从图4至图8的各指标的回归模型看：所有指标都有很好的相关性，相关系数分别为 0.9415、0.9054、0.9173、0.9107和0.9044。从表2看，各指标的主成分数分布比较合理，不会造成过拟合或拟合不足的情况。各指标是数据梯度分布也比较合理。因此，我们判断利用近红外光谱可以得到土壤中指标有效的信息，各指标的模型可以应用。 预测结果分析：从表3整体上看，预测结果非常接近于真实值(表3中的参考值)。特别是有机质和 Ph值两个指标，有机质的数据范围在 0.24%-5.25%之间， Ph值的数据范围在 4.05-8.05之间，数据范围都比较合理，因此，预测的结果准确度较高，比较接近于真实值。碱解氮、速效磷、速效钾三个指标的单位都为 mg/kg， 相对于百分含量来说为 ppm 级别。碱解氮的数据范围为 24-321，即为 24ppm-321ppm；速效磷的数据范围为0.9-40.2，即为0.9ppm-40.2ppm；速效钾的数据范围为23-426，即为23ppm-426ppm。通常近红外检测技术对1%含量的有机物，不管是固体状态还是液体状态，毫无疑问，都可以检测，对液体状态千分之一含量的有机物，大多也可以检测。但对 ppm 级别的含量，-般说来，近红外的检测是无能为力的。从以上三个指标的预测结果看来， AOTF-NIR 光谱仪不但能够检测到三个指标的信号，而且，预测的结果与真实值还非常接近。虽然相比较有机质和 Ph 值预测值与真实值的偏差较大，但仍然在实际应用要求的偏差范围之内。 八. 结论 通过土壤各指标模型和预测结果的分析，利用 AOTF-NIR 光谱仪器快速分析土壤中的有机质、Ph 值、碱解氮、速效磷、速效钾的含量是完全可行的。通过样品的 美国 BRIMROSE公司 AOTF/NIR 中国总代理&技术支持中心--济南金宏利实业有限公司 不断补充和模型的继续优化，可以得到更好的模型和更加准确的测量结果。目前，应用 AOTF-NIR 光谱仪快速定量分析土壤的方法已经实际应用到土壤的测试中，对烟草种植过程中快速检测土壤成分，根据各成分的含量不同，针对性地施加相应的肥料或采用有效的管理措施具有重大的意义，该方法节省大量的时间，降低成本，增加效益。 露泄勿请 众 http：//www. jhsoft. com www. jhlaotf.com http：//www.jhlsoft. com www. jhlaotf. com