一种土壤养分原位检测方法、装置、系统和存储
发布日期:2024-08-21 浏览次数: 专利申请、商标注册、软件著作权、资质办理快速响应热线:4006-054-001 微信:15998557370
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摘要: | 本发明属于土壤光学检测,更具体地,涉及一种土壤养分原位检测方法、装置、系统和存储介质。、土壤为作物生长提供各种养分,它对于人类生存和发展至关重要。化肥的使用可以为土壤及时补充各种养分元素,但化肥科学合理使用需要提前掌握土壤大量的养分信息。传统的土壤养分化学分析方法具有操作专业性强、检测耗时... | ||
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本发明属于土壤光学检测,更具体地,涉及一种土壤养分原位检测方法、装置、系统和存储介质。背景技术:1、土壤为作物生长提供各种养分,它对于人类生存和发展至关重要。化肥的使用可以为土壤及时补充各种养分元素,但化肥科学合理使用需要提前掌握土壤大量的养分信息。传统的土壤养分化学分析方法具有操作专业性强、检测耗时和检测样品受到化学试剂污染等缺点,无法满足现代精准农业对于土壤养分含量快速原位检测需求。因次,快速原位检测土壤养分含量对于实现化肥科学合理使用有重要意义。2、激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectrum,libs)是一种典型的原子发射光谱,它是利用一束高能量脉冲激光通过聚焦到样品表面烧蚀形成等离子体,通过采集等离子体的元素发射光谱信号对样品进行快速光学检测分析。目前,libs技术在土壤养分快速光学检测中开展了大量研究。但由于土壤样品的水分差异较大,水分含量差异会导致土壤养分的libs指纹谱峰强度受到干扰,从而无法实现土壤养分的快速原位检测。通过对土壤样品进行干燥,然后再进行libs养分检测分析是目前解决土壤水分差异影响的主要举措。这种检测方式增加了检测的复杂程度和耗时,无法实现土壤养分的快速原位检测分析。近红外光谱(near infrared spectroscopy,nirs)是一种通过探测c-h、o-h和n-h等官能团信息实现样品成分快速光学检测分析。目前,nirs已经在土壤水分、有机质和总氮检测等方面开展了广泛的研究,但对土壤氮肥以外的其它养分检测困难。综上所述,libs和nirs难以直接快速准确的进行土壤养分原位检测。技术实现思路1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种土壤养分原位检测方法、装置、系统和存储介质,其目的在于,利用nirs数据对应的土壤含水率信息对其待测土壤中各养分libs数据进行修正,消除样品含水率的差异对待测土壤中各养分libs检测的影响,从而实现土壤养分的快速原位及高精度稳定测量,由此解决现有土壤养分检测方法无法快速准确地进行土壤养分原位检测的技术问题。2、为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种土壤养分原位检测方法,包括:3、s1:采集待测土壤的libs数据和nirs数据;4、s2:将所述待测土壤的nirs数据输入第一检测模型得到所述待测土壤的含水率值,所述第一检测模型用于表征土壤的含水率值与nirs数据之间的数学关系;5、s3:将所述待测土壤的含水率值输入第二检测模型,得到所述待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子;利用所述待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子对所述待测土壤的libs数据进行修正,得到修正libs数据;所述第二检测模型用于表征土壤的含水率值与各养分的libs指纹谱线修正因子之间的数学关系;6、s4:将所述待测土壤的修正libs数据输入土壤养分定标模型,以获取所述待测土壤中各养分的测量值;所述土壤养分定标模型用于表征土壤中各养分的参考值和修正libs数据之间的数学关系。7、在其中一个实施例中,在s2之前,所述土壤养分原位检测方法还包括:8、a1:采集多个不同含水率值的土壤样品并进行密封保湿处理;9、a2:将每个含水率值的土壤样品分成2份,一份进行nirs数据获取,另一份进行含水率测量;10、a3:对所述nirs数据进行光谱预处理,根据样本含水率值将采集光谱数据划分成校正集和预测集,11、a4:采用多变量建模算法和所述校正集构建所述土壤样品的nirs数据与含水率值之间的数学关系并利用所述预测集进行评价,将评价满足要求的视为所述第一检测模型。12、在其中一个实施例中,在s3之前,还包括:13、b1:采集多个不同作物种植区域的土壤样品并进行密封保湿处理;14、b2:将每个所述土壤样品分成3份,第一份进行湿样品libs测量得到各养分的指纹谱线强度为imji;第二份进行烘干处理,并进行干样品libs测量得到各养分的指纹谱线强度idji;第三份进行湿样品含水率测量得到含水率值ti;15、b3:利用所述湿样品的指纹谱线强度为imji、所述干样品的指纹谱线强度idji和所述湿样品的含水率值ti构建所述第二检测模型。16、在其中一个实施例中,所述b3包括:利用公式计算不同含水率值情况下所述土壤样品中各养分的libs指纹谱线修正因子cji,利用公式构建所述土壤样品中各养分的libs指纹谱线修正因子cji与含水率值ti之间的数学关系,得到所述第二检测模型。17、在其中一个实施例中,在s4之前,还包括:18、c1:采集多个不同作物种植区域且含水率值不同的土壤样品并进行密封保湿处理;19、c2:将每个土壤样品分成2份,第一份进行nirs数据和libs数据采集,第二份测量养分参考值;将所述土壤样品的nirs数据代入构建的所述第一检测模型得到所述土壤样品的含水率值;将所述土壤样品的含水率值代入所述第二检测模型得到所述土壤样品中各养分的libs指纹谱线修正因子,利用各libs指纹谱线修正因子对所述土壤样品的libs数据进行修正得到所述土壤样品的修正libs数据;20、c3:拟合构建所述土壤样品的养分参考值与所述土壤样品的修正libs数据之间的数学关系得到所述土壤养分定标模型。21、在其中一个实施例中,所述s4包括:将所述待测土壤的修正libs数据输入多个所述土壤养分定标模型,以使每个所述土壤养分定标模型输出各养分的预测值;将各个所述土壤养分定标模型输出的同一养分的预测值进行平均得到该养分的测量值。22、在其中一个实施例中,多个所述土壤养分定标模型包括:线性定标模型和二次多项式定标模型。23、按照本发明的另一方面,提供了一种土壤养分原位检测装置,包括:24、光谱数据采集模块,用于采集待测土壤的libs数据和nirs数据;25、含水率测量模块,用于将所述待测土壤的nirs数据输入第一检测模型得到所述待测土壤的含水率值,所述第一检测模型用于表征土壤的含水率值与nirs数据之间的数学关系;26、谱线修正模块,用于将所述待测土壤的含水率值输入第二检测模型,得到所述待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子;利用所述待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子对所述待测土壤的libs数据进行修正,得到修正libs数据;所述第二检测模型用于表征土壤的含水率值与各养分的libs指纹谱线修正因子之间的数学关系;27、养分测量模块,用于将所述待测土壤的修正libs数据输入土壤养分定标模型,以获取所述待测土壤中各养分的测量值;所述土壤养分定标模型用于表征土壤中各养分的参考值和修正libs数据之间的数学关系。28、按照本发明的另一方面,提供了一种土壤养分原位检测系统,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述土壤养分原位检测方法的步骤。29、按照本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述土壤养分原位检测方法的步骤。30、总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:31、(1)本发明提供一种土壤养分原位检测方法,采集待测土壤的libs数据和nirs数据;将待测土壤的nirs数据输入第一检测模型得到待测土壤的含水率值;将待测土壤的含水率值输入第二检测模型,得到待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子;利用待测土壤中各养分的libs指纹谱线修正因子对待测土壤的libs数据进行修正,得到修正libs数据;将待测土壤的修正libs数据输入土壤养分定标模型,以获取待测土壤中各养分的测量值;本发明利用待测土壤的nirs数据对应的含水率信息对其待测土壤中各养分libs指纹谱线数据进行修正,消除待测土壤中水分差异对养分libs检测的影响,进而实现土壤养分的快速原位及高精度稳定测量,该方法检测效率高且能够实现土壤样品的现场原位检测。32、(2)本方案将每个含水率值的土壤样品分成2份,一份进行nirs数据获取,另一份进行含水率测量;对nirs数据进行光谱预处理,根据样本含水率值将采集光谱数据按照3:1划分成校正集和预测集;获取土壤样品的nirs数据与含水率值之间的数学关系得到第一检测模型;该方式可以充分利用nirs在检测样品水分方面的优势,实现样本水分信息的快速获取,为libs指纹谱线数据修正提供数据支撑。33、(3)本方案将采集每个不同作物种植区域的所述土壤样品分成3份,第一份进行湿样品libs测量得到各养分的指纹谱线强度为imji;烘干第二份,并进行干样品libs测量得到各养分的指纹谱线强度idji;第三份进行湿样品含水率测量得到含水率值ti;利用所述湿样品的指纹谱线强度为imji、所述干样品的指纹谱线强度idji和所述湿样品的含水率值ti构建所述第二检测模型。该方式可以通过构建样品水分与指纹谱线修正因子之间的数学关系,实现湿土壤样品libs指纹谱线数据的修正。34、(4)本方案利用公式构建所述土壤样品中各养分的libs指纹谱线修正因子cji与含水率值ti之间的数学关系,得到所述第二检测模型;该方式考虑了样品养分含量直接决定指纹谱线强度,可以通过样品干/湿情况下的指纹谱线强度比值来表征样本指纹谱线受水分的影响,实现样品指纹谱线与含水率之间的科学表征。35、(5)本方案将所述土壤样品的nirs数据代入构建的所述第一检测模型得到所述土壤样品的含水率值;将所述土壤样品的含水率值代入所述第二检测模型得到所述土壤样品中各养分的libs指纹谱线修正因子,利用各libs指纹谱线修正因子对所述土壤样品的libs数据进行修正得到所述土壤样品的修正libs数据;获取所述土壤样品的养分参考值与所述土壤样品的修正libs数据之间的数学关系得到所述土壤养分定标模型。该方式考虑了样品水分差异对libs检测的影响,可以通过nirs快速获取的样品水分信息结合样品指纹谱线修正因子与含水率之间的变化关系,实现土壤养分的原位快速精准测量。36、(6)本方案将各个所述土壤养分定标模型输出的同一养分的预测值进行平均得到该养分的测量值,可以防止土壤养分定标模型误差导致的测量不准确的问题。37、(7)本方案多个所述土壤养分定标模型包括:线性定标模型和二次多项式定标模型。该方式考虑了自吸收效应对libs指纹谱线的影响,可以通过二次多项式来消除影响,实现样品待测养分参考值与修正libs数据之间的高性能拟合。