基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究

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1、分类号：TP273学校代码：10712UDC：621研究生学号：2012050809密级：公开灶农林奇教大学2015届攻读硕士学位研究生学位(毕业）论文基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究学科专业农业电气化与自动化研究方向智能化检测与技术研究生陈煦__________指导教师何东健教授完成时间2015年5月中围陕西杨凌Classificationcode:TP273Universitycode:10712UDC:621Postgraduatenumber:2012050809Confidentialitylevel:PublicThesisf

2、orMaster’sDegreeNorthwestA＆FUniversityin2015Title:ResearchonthespectralanalysisoffarmlandsoilnutrientdeterminationmethodMajor:AgriculturalElectrificationandAutomationResearchfield:IntelligentDetectionandMonitoringNameofPostgraduate:ChenXuAdviser:Prof.HeDongJianDateofsubmissi

3、on:2015.5YanglingShaanxiChina研究生学位（毕业）论文的独创性声明本人声明：所呈交的硕士学位（毕业）论文是我个人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究结果；论文中的研究数据及结果的获得完全符合学校《关于规范西北农林科技大学研究生学术道德的暂行规定》，如果违反此规定，一切后果与法律责任均由本人承担。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究结果，也不包含其他人和自己本人已获得西北农林科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料•与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均

4、已在论文的致谢中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：純、敕时间：/y年jp月)

5、人同意西北农林科技大学保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；同意西北农林科技大学将本学位（毕业）论文的全部或部分内容授权汇编录入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》进行出版，并享受相关权益。本人保证，在毕业离开（或者工作调离）西北农林科技大学后，发表或者使用本学位（毕业）论文及其相关的工作成果时，将以西北农林科技大学为第一署名单位，否则，愿意按《中华人民共和国著作权法》等有关规定接受处理并承担法律责任。任何收存和保管本论文各种版本的其他单位和个人(包括研究生本人)未经本论文作者的导师同意，不得有对本论文进行复制

6、、修改、发行、出租、改编等侵犯著作权的行为，否则，按违背《中华人民共和国著作权法》等有关规定处理并追究法律责任。(保密的学位论文在保密期限内，不得以任何方式发表、借阅、复印、_缩印或扫描复制手段保存、汇编论文）研究生签名：吨、J®、时间：年月：hj日基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究摘要土壤有机质、速效氮和速效磷是影响农作物生长的主要限制因素之一，为实施精准施肥，迫切需要对土壤养分进行快速检测。本文针对土壤养分含量缺乏田间快速测定方法和仪器的实际，采用便携式光谱仪，以关中塿土为研究对象，通过研究光谱与农田土壤成分之间的关系建立数学模型，并通

7、过比较光谱预处理方法优化实验模型，最后实验选取最优的建模标定方法建立土壤有机质、速效磷和速效氮含量检测模型并进行测试，为机载土壤养分实时测定提供依据。主要研究内容和结论如下：（1）通过试验探明近红外光谱仪的采集高度。在西北农林科技大学试验田及周边玉米田块采集土壤样品160份，用便携式近红外光谱仪在5、7、10、12、15cm等不同高度，采集未经研磨的土壤样本900-1700nm范围的光谱数据，用偏最小二乘(Partialleastsquares，PLS)方法建立土壤有机质含量预测模型，结果表明，采样高度为10cm时模型的预测效果最佳。（2）探明

8、了较优的剔除原始数据异常样本及不同样本划分方法。针对光谱数据和数值含量数据，分别采用主成分分析(Principalcomponentanalysis，