基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集光谱范围为400-2450nm间隔1nm波长的土壤漫反射率值(R)；（2）通过公式A=-log(R)，将所述土壤漫反射率值转换为土壤吸光度值；（3）选用sym7（Symlets7）小波基函数对所述土壤吸光度光谱进行离散小波变换，提取尺度5的低频小波系数，得到75个低频小波系数；（4）利用连续投影算法对所述75个低频小波系数进行压缩，提取第9、11、22、27、35、39、48、61、64、65、67个特征小波系数，共计11个；（5）把所述11个特征小波系数代入一个多元线性回归计算公式，即可计算得到土壤有机质含量。本发明可以快速预测土壤有机质含量，适合便携式测试仪器开发使用。
【专利说明】基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于农业信息化领域，具体涉及一种土壤有机质快速预测方法。
【背景技术】
[0002]土壤有机质主要由生物遗体转化降解形成的有机化合物组成，包括纤维素、脂肪类化合物、粗蛋白以及各种较简单的降解产物和腐殖质类高分子聚合物等，是土壤肥力的核心指标之一。土壤有机质含量的快速检测对于农田精准施肥具有重要意义。目前，测定土壤有机质含量一般采用重铬酸钾容量法，该方法步骤复杂、费用高、测试周期长、需用大量化学试剂，不适合大规模快速测定要求。
[0003]由于400_2450nm范围的光谱包含含碳化学键的合频、一级倍频和二级倍频等信息，如C-H键在2300nm附近合频震动、在1750nm附近的一级倍频震动和1150nm附近的二级倍频震动等， 因此400-2450nm的吸收谱能够反映出土壤的有机质含量信息。
【发明内容】
[0004]本发明提供了一种基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法，可以实现土壤有机质含量的快速、低成本检测。
[0005]基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤:(I)使用可见-近红外光谱仪采集光谱范围为400-2450nm间隔Inm波长的土壤漫反射率值(R);
(2)通过公式A=-1og(R)，将所述400-2450nm土壤漫反射率值转换为土壤吸光度值；
(3)选用sym7(Symlets 7)小波基函数对所述土壤吸光度光谱进行离散小波变换，提取尺度5的低频小波系数，得到75个低频小波系数；
(4)利用连续投影算法对所述75个低频小波系数进行压缩，提取第9、11、22、27、35、39、48、61、64、65、67个特征小波系数，共计11个；
(5)把所述11个特征小波系数代入以下公式，即可计算得到土壤有机质含量:
Y有机质=33.729-6.363X9-0.467Xn+70.618X22_143.777X27+213.171X35_104.364X39_37.542X48-181.208X61-240.214X64_43.375X65+464.294X67
式中，为土壤有机质含量，x9，X11, x22，X35，X39，X48，X61，X64，X65，X67 分别为序号
9、11、22、27、35、39、48、61、64、65、67 的特征小波系数。
[0006]与现有技术相比，本发明有益的效果在于:(I)近红外光谱采集速度快，可在I秒内完成可见-近红外波段范围内的扫描；(2)近红外光谱方法操作简单，避免了传统化学方法复杂的操作，同时无需化学试剂可减少对环境的污染；(3)采用基于光谱特征小波系数的多元线性回归计算方法，可使检测仪器的设计更加简单，成本更低。
【专利附图】
【附图说明】
[0007]图1为实施例中建模集样本的土壤有机质含量的实测值和计算值的散点分布图。[0008]图2为实施例中预测集样本的土壤有机质含量的实测值和计算值的散点分布图。【具体实施方式】
[0009]下面结合实施例和附图对本发明作进一步说明。
[0010]基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法，包括以下步骤。
[0011](I)收集具有代表性的土壤样品共90个，将样品磨碎风干后，采用油浴加热重铬酸钾容量法，获取样品有机质含量的实际值。将90个样本按有机质含量的高低进行排序，然后按照2:1的比例，依次取出样本分别作为建模集和预测集(如表1)。
[0012]表1 土壤典型样本有机质含量(单位:g/Kg)
【权利要求】
1.基于11个光谱小波系数的土壤有机质含量快速预测方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤:(I)使用可见-近红外光谱仪采集光谱范围为400-2450nm间隔Inm波长的土壤漫反射率值(R) ; (2)通过公式A=-1og(R)，将所述400-2450nm 土壤漫反射率值转换为土壤吸光度值；(3)选用sym7 (Symlets 7)小波基函数对所述土壤吸光度光谱进行离散小波变换，提取尺度5的低频小波系数，得到75个低频小波系数；(4)利用连续投影算法对所述75个低频小波系数进行压缩，提取第9、11、22、27、35、39、48、61、64、65、67个特征小波系数，共计11 个；(5)把所述11个特征小波系数代入多元线性回归计算公式:YWM!=33.729-6.363X9-0.467Xn+70.618X22_143.777X27+213.171X35_104.364X39_37.542X48_181.208X61-240.214X64-43.375X65+464.294X67，即可计算得到土壤有机质含量；式中，Ywm质为土壤有机质含量，X9> Xn、X22> X27> X35、X39> X48> X61 > X64、X65> X67 分别为序号 9、11、.22、27、35、39、.48、61、64、65、67的特征小波系数。
【文档编号】G01N21/359GK103954586SQ201410200080
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年5月13日 优先权日:2014年5月13日
【发明者】不公告发明人 申请人:泰顺派友科技服务有限公司