[发明专利]一种利用近红外光谱检测油菜茎秆氮含量的方法

说明书

技术领域

本发明涉及油菜田间管理领域，更特别地，涉及一种利用近红外光谱检测油菜茎秆氮含量的方法。

背景技术

氮素是油菜生长需要量最大的营养元素，油菜茎秆中氮素积累量均先升高后降低，185d(花期)达最大值，70.5千克/公顷，之后氮积累量下降。氮素是茎秆内许多重要有机化合物(如叶绿素、蛋白质、核酸、酶等)的组分，其氮含量直接或间接影响着各项生理代谢活动。在适宜的施氮量范围内，油菜的净光合速率、叶面积指数、叶绿素含量均随施氮量的增加而提高，增产效果显著。但施氮量过高或过低时，产量则会下降，特别是在施氮过量条件下，不仅对增产无益，还加重了油菜倒伏发生，造成产量降低，加大了机械收获难度。由此可见，茎秆中氮素累积动态与油菜高产、抗倒密切相关。为了从茎秆氮素角度研究油菜高产、高效、抗倒栽培机理，往往需要测定其茎秆中氮含量指标。传统氮含量指标测定是通过化学分析方法得到。但这种方法费时、费力、费钱，且操作步骤多，误差大。

因此，需要一种更简单更精确的方法来测定油菜茎秆氮含量指标。

发明内容

为解决以上问题，本发明提供了一种利用近红外光谱检测油菜茎秆氮含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立油菜茎秆氮含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系；

S2：测量待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱；

S3：根据S2得到的所述待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱以及S1得到的油菜茎秆氮含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测的油菜茎秆中的氮含量。

通过本发明的方法，可利用近红外光谱仪检测油菜茎秆切面上的近红外光谱，并根据油菜茎秆氮含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测油菜茎秆中氮含量，与传统使用化学分析法不同，在建立了对应关系后，该方法无需再进行复杂的化学实验操作，可实现高通量检测。

在一个具体实施方案中，S1包括以下步骤：

S11：采集多个与待测油菜同品种的油菜茎秆样品；

S12：测量所述多个油菜茎秆样品的近红外光谱；

S13：测量所述油菜茎秆样品中的氮含量；

S14：根据S12和S13的结果建立所述油菜茎秆的氮含量与近红外光谱的对应关系。使用相同的品种的油菜茎秆样品来建立对应关系可使预测结果更准确。

在一个优选实施方案中，S12中对每个油菜茎秆样品采集7个切面的近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新鲜横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。

在一个优选实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱的波段为7501.7cm^-1-5449.8cm^-1和4601.3cm^-1-4246.5cm^-1。

在一个实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱不进行预处理，或者进行了以下预处理方法中的任一种或几种组合的预处理：一阶导数法、矢量归一化法、减去一条直线法、多元散射校正法、消除常数偏移量法、最小-最大归一化法、MSC法、二阶导数法。

在一个优选实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱不进行预处理。切面近红外光谱与氮含量对应关系模型的构建中，不对光谱预处理得到的模型比使用常用的预处理方法得到的模型更佳，采取最原始的光谱有利于模型建立。在本发明中，获得光谱信息的油菜茎秆是完整的。在进行扫描时，样品池的大小是恒定的，而油菜茎秆直径粗细各不相同，在样品池上方加盖镀金积分球，防自然光进入样品池中干扰光谱信息。

在一个具体实施方案中，S14中油菜茎秆氮含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系为通过偏最小二乘法建立的预测模型。

在一个优选实施方案中，在建立所述预测模型过程中，主成分数为8、9或10。

在一个优选实施方案中，所述多个油菜茎秆样品被分成校正集和验证集，并且校正集与验证集的数量比为2.5-4:1。

在一个优选实施方案中，S2中对待测油菜茎秆7个切面的采集近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。

附图说明