[发明专利]一种利用近红外光谱探究检测土壤氮素的土壤最佳含水率的方法

说明书

本发明公开了一种利用近红外光谱探究检测土壤氮素的土壤最佳含水率的方法，包括：将土壤样本混合不同梯度的氮浓度溶液后，压成薄片并分割成方块，另取一份等量土壤样本与蒸馏水混合后搅拌均匀，压成相同大小的薄片，并称重记录；设定烘干时间，每个烘干时间结束后称重记录土壤薄片的重量；利用近红外光谱采集每个烘干时间结束后土壤样品块的光谱信息；建立光谱数据与土壤氮素含量的预测模型，根据建模效果确定利用近红外光谱检测土壤氮素的土壤最佳含水率。本发明既节约时间成本，又能达到土壤氮素检测较高预测精度的土壤最佳含水率，更贴近在实际环境中实时、在线检测土壤氮素含量的需求。

技术领域

本发明涉及土壤成分检测技术领域，具体涉及一种利用近红外光谱探究检测土壤氮素的土壤最佳含水率的方法。

背景技术

土壤是大部分作物供应养分来源的基质，是重要的物质与能量交换场所。氮元素含量是衡量土壤肥力的重要指标，土壤的氮素水平直接影响作物的生长发育情况。因此，快速、准确地获取土壤中的氮元素含量对了解土壤养分信息、实时调控施肥量都具有重要的指导意义。传统上利用化学手段如杜马斯燃烧法检测土壤中氮元素含量的方法检测结果较为精确，但整个检测过程复杂，检测时间长并且普遍需要破坏样本，经济效益低。利用近红外传感器检测土壤总氮含量以其无损、快速、便携的优势受到广泛重视，满足精准农业快速、准确和实时的要求。

利用近红外光谱技术能够快速检测土壤中的氮元素含量，检测过程快速、准确、无污染。近年来，国内外研究学者的研究表明利用近红外光谱技术检测土壤氮含量的准确性很大程度上仍受到土壤含水率的影响。曾静等人利用MPA傅里叶近红外传感器对不同含水量的紫色土壤进行近红外光谱采集，表明在同一有机质含量水平下，含水量增加，土壤吸光度呈非线性上升趋势，且在较高水分条件下，模型预测精度低。Liu等人比较了4种光谱转移策略的性能以降低土壤水分对总氮预测的影响，表明正交信号校正和广义最小二乘加权这两种光谱转移策略能够更好地消除土壤水分的影响。Annia Garcia等人研究发现，土壤粒径及含水量的大小对土壤光谱特性影响较大。而当土壤含水量较大时，会影响近红外光谱预测土壤全氮含量的精度。Kuang等人为了探究土壤含水率对检测有机碳和总氮的影响，对土壤进行实时、自然状态和烘干24小时3种方案下的监测，结果表明实时检测土壤氮素的效果最差，自然状态下的检测效果次之，经过烘干的检测效果最好。

尽管一些研究学者已经提出在土壤含水率较高时土壤氮含量的预测模型效果较差，大多数研究局限于水分对近红外光谱的影响，并且在特定水分下建立的预测模型难以满足不同含水率下的预测需求。因此，探究一个既节约时间成本，又能达到较高预测精度的土壤最佳含水率，更贴近在实际环境中实时、在线检测土壤氮素含量的需求，对应用近红外光谱分析技术精确实现土壤氮素等养分的快速检测以研发快速检测装置具有重大的价值。

发明内容

本发明提供了一种利用近红外光谱探究检测土壤氮素的土壤最佳含水率的方法，提高土壤氮素检测的精度。

一种利用近红外光谱检测土壤氮素的土壤最佳含水率，包括：

步骤1，制备土壤样品，方法如下：

步骤1-1、取若干份土壤样本与不同氮浓度梯度的尿素水溶液溶液混合均匀，压成均匀薄片并切分成块；

步骤1-2、另取一份等量土壤样本与蒸馏水混合后搅拌均匀，压成相同大小的薄片，并称重记录；

步骤2，设定烘干参数，将烘干时间设定为1小时，2小时，3小时，4小时，5小时，6小时，7小时，8小时和24小时，烘箱温度为80℃，每个烘干时间结束后称重记录步骤1-2中的土壤薄片的重量；

步骤3，根据烘干前和每个烘干时间后土壤薄片的重量，计算每个烘干时间下对应的土壤含水率；

步骤4，每个烘干时间结束后取出各氮浓度下的若干块，利用近红外光谱采集样品块的光谱信息；