[发明专利]一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法

说明书

本发明属于设施农业快速光学检测技术领域，涉及一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，包括如下步骤：S1、椰糠基质样本前处理；S2、光谱数据采集；S3、椰糠基质样本有效氮含量的理化值测定；S4、用Savitzky‑Golay平滑对光谱数据预处理；S5、用Kennard‑Stone算法对光谱数据分组；S6、用SPA从256个波长中筛选31个特征波长；S7、提取31个特征波长下的椰糠基质样本光谱数据；S8、将提取的光谱数据与测定的理化值对应，并根据步骤S5中的分组，形成校正集和验证集；S9、利用校正集建立MLR模型，利用验证集进行模型预测性能检验；S10、运用MLR模型对有效氮含量未知的椰糠基质进行光谱检测。该方法可实现椰糠基质有效氮的快速定量检测，模型极简有效，系统运算速度快。

技术领域

本发明属于设施农业快速光学检测技术领域，涉及一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法。

背景技术

椰糠是椰子的纤维粉末，是椰子外壳纤维加工过程中产生的一种纯天然有机介质。经过脱盐等处理后的椰糠具有蓄肥和保水能力强，颗粒间孔隙度适宜和透气性好等特点，被公认为天然泥炭的最佳替代品。随着市场需求的不断增大和天然泥炭储备量的不断减少，椰糠基质作为一种可再生基质，广泛应用于我国设施农业技术领域中的无土栽培。

随着精细农业理念的提出，要求运用各种先进的检测手段对种植环境中的水分和肥分等各种生长环境指标进行检测，并根据检测指标含量对环境进行科学合理的控制，以实现植物的最佳生长环境。氮素是植物种植环境中十分重要的肥分指标，其含量决定了植物的生长状态。在设施农业生产中，由于椰糠基质氮肥快速检测技术的缺乏和传统化学分析方法对于椰糠基质氮肥检测难以满足其对指导施肥的实时性要求，普遍采用增施超过作物营养需求的氮肥来保障产量和经济效益。因此，对设施农业中普遍使用的椰糠基质进行氮肥检测，再根据椰糠基质中的实际肥分含量和作物的营养需求进行精准施肥，对于提高农业化肥的利用率和减少因氮肥过量增施而引起的农业面源污染有重要意义。

近红外光谱作为一种快速无损的光学检测技术，广泛应用于农业领域。但是在近红外光谱检测的过程中，光谱数据信息量大，对光谱数据分析设备的运行计算速度要求较高。因此，采用数学方法从光谱数据中筛选反映椰糠基质氮含量信息的特征波长，并基于特征波长光谱数据建立椰糠基质有效氮光谱预测模型，对于简化椰糠基质有效氮光谱预测模型和实现椰糠基质有效氮的快速精准检测具有重要意义，也为开发便携式椰糠基质有效氮光谱检测装置奠定基础。

发明内容

针对椰糠基质肥分快速检测技术缺乏的问题，本发明的目的在于：提供一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，基于特征波长的光谱检测椰糠基质有效氮含量的方法，具有快速和对系统运算能力要求低的优点。

为了达到以上目的，本发明采取的技术方案如下：

一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，包括如下步骤：

S1、椰糠基质样本前处理：对椰糠基质样本进行干燥、粉碎和筛选等物理前处理操作，消除椰糠基质样本中的水分和样品不均匀对光谱检测的影响；

S2、光谱数据采集：利用光谱采集系统，通过反射的方式，获取前处理后的椰糠基质样本光谱数据；

S3、对步骤S2中获取光谱数据后的椰糠基质样本采用国家林业标准LY/T 1229-1999中规定的化学分析方法，通过理化实验，测定椰糠基质样本中的有效氮含量；

S4、光谱数据预处理：采用光谱预处理算法进行光谱数据处理；

S5、采用Kennard-Stone算法对光谱数据进行分组；

S6、采用连续投影算法(SPA)，从椰糠基质样本光谱数据中进行特征波长筛选；

S7、根据步骤S6中筛选的特征波长，提取反映椰糠基质样本有效氮含量信息的光谱数据；