基于Vis-NIR光谱技术的土壤有机质定量分析

摘要

随着现代农业以及“精准农业”的要求，土壤有机质作为土壤肥沃度的重要评价指标，急需一种快速绿色的检测技术。土壤有机质主要由碳水、含氮化合物等组成。本研究，基于土壤可见-近红外（Vis-NIR）光谱对土壤有机质建立了快速分析模型。为了模型的客观性，从153个土壤样品中，随机选出检验集（50），剩余的为建模集，基于样品化学值分布的相似性进行建模集中定标集（52）与预测值（51）的划分。移动窗口偏最小二乘法（MW-PLS）被用于优选波长组合。最优MW-PLS模型对应的波长组合、潜变量数（LV）、波长个数分别为2122-2480 nm、7、180。独立检验中，最优模型的均方根误差（SEPV）、相关系数（RP, V）分别为0.268（g kg⁻¹）、0.928。结果表明，预测值与化学值之间的具有高的相关性和低的误差；通过快速绿色的Vis-NIR光谱技术对土壤有机质分析的可行性。Vis-NIR光谱技术有望应用到大规模的土壤检测中。