[发明专利]一种水稻叶片中镉元素定量检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种水稻叶片中镉元素定量检测方法及系统。方法包括获取水稻叶片样本的压片的激光诱导击穿光谱强度；根据激光诱导击穿光谱强度，采用电感耦合等离子体质谱法确定镉元素的真实含量；利用特征变量筛选的方法确定镉元素的特征波段；根据镉元素的特征波段，确定镉元素的发射谱线强度；并利用一元线性回归法、多项式法和多元线性回归法，确定镉元素的含量的多个预测值；根据多个预测值和真实含量，确定预测值‑镉元素真实含量的线性回归模型；再通过预测值‑镉元素真实含量的线性回归模型确定待测水稻叶片的压片中镉元素的含量。本发明所提供的一种水稻叶片中镉元素定量检测方法及系统，能够准确、快速的检测出水稻叶片中镉元素的含量。

技术领域

本发明涉及重金属检测领域，特别是涉及一种水稻叶片中镉元素定量检测方法及系统。

背景技术

水稻是世界重要的粮食作物，我国是世界上大米产量最多的国家之一，全国约有65％的人口以大米为主食。水稻的功能叶片的光合产物提供了形成水稻籽粒产量的80％以上，是籽粒形成的重要器官。随着工业、农业和城市污染等人类活动，造成环境中重金属含量持续累积。水稻籽粒易吸附环境中重金属如毒性强的镉。重金属镉(Cadmium,Cd)属于对植物、动物和人类均非必需的有毒元素。Cd的积累会引起作物的产量和质量损失，更会通过食物链进入并危害人体健康。因此快速检测水稻叶片中的镉元素有利于判断水稻植株及其接触环境中重金属状况，可为研究植物重金属吸收积累规律提供技术手段，对水稻粮食安全监管有重要意义。

传统的重金属检测方法多采用实验室化学检测，样本预处理需要高温高酸环境，人为误差大，成本高，效率低。作为一种有效的金属元素检测技术，激光诱导击穿光谱技术(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)利用高能激光脉冲烧蚀待测样品，在样品表面瞬间产生具有极高温度和亮度的激光等离子体，等离子体光谱与物质元素一一对应，有一定的量化关系。LIBS技术具有方便快捷、微痕量、多元素同时检测等优点，已在航天、环境、食品等领域有所应用。

然而相比其他领域，LIBS在植物领域的检测应用更有挑战性。主要是由于植物样本成分复杂，差异大，最终形成复杂的基体效应。LIBS产生的等离子体光谱包含千上万的变量信息，这些信息不仅有目标元素的发射谱线和连续背景信息，也有复杂基体对应的基体信息。基体效应会影响LIBS的信号，干扰常规元素发射谱线对植物元素定量检测的适用性。被基体效应干扰的镉元素发射谱线不能表达鉴于水稻叶片基体复杂性，进而不能准确、快速的检测出水稻叶片中镉元素的含量。

发明内容

本发明的目的是提供一种水稻叶片中镉元素定量检测方法及系统，能够准确、快速的检测出水稻叶片中镉元素的含量。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种水稻叶片中镉元素定量检测方法，包括：

获取水稻叶片样本的压片；

根据所述水稻叶片样本的压片，利用激光诱导击穿光谱仪确定所述水稻叶片样本的压片的激光诱导击穿光谱强度；

根据所述获取激光诱导击穿光谱强度后的水稻叶片样本的压片，采用电感耦合等离子体质谱法确定所述水稻叶片样本的压片中镉元素的真实含量；

根据所述水稻叶片样本的压片的激光诱导击穿光谱强度，利用特征变量筛选的方法确定所述水稻叶片样本的压片中镉元素的特征波段；所述特征变量筛选的方法包括间隔区间偏最小二乘法、联合区间片最小二乘法、反向区间偏最小二乘法、遗传算法、连续投影算法、决策树、随机森林、正则化模型、平均精确率减少和递归特征消除。

根据所述水稻叶片样本的压片中镉元素的特征波段，确定所述水稻叶片样本的压片中镉元素的发射谱线强度；