一种土壤金属含量检测方法技术

本发明专利技术提供了一种土壤金属含量检测方法，其采用了光谱分析技术，并且提供了土壤采样的具体方法，并且根据光谱分析的特点提出了一种综合的数据处理方法，使得不仅对于土壤有机质和全氮含量的预测效果较好，也使得适用于土壤金属成分含量的监测，对于磷、钾、钙、镁等金属成分含量的预测效果也基本稳定良好。

A method for detecting the content of soil metal

The present invention provides a method for detecting soil metal content, which adopts spectral analysis technology, provides a specific method for soil sampling, and presents a comprehensive data processing method based on the characteristics of spectral analysis, making it not only better for the prediction of soil organic matter and total nitrogen content, but also suitable for the application of soil organic matter and total nitrogen content. For monitoring the content of metal components in soil, the prediction effect of P, K, Ca, Mg and other metal components is basically stable.

【技术实现步骤摘要】
一种土壤金属含量检测方法
本专利技术属于光谱分析
，具体涉及一种采用光谱分析技术土壤金属含量的检测方法。
技术介绍
目前在国内外关于土壤成分监测研究中，特别是对土壤中有机质和全氮两种主要的成分含量研究中，大多数已获得了较好的研究成果。在此基础上，也有很多研究者使用光谱分析技术定量分析土壤中的一些金属元素含量，用于监测，虽然也取得一定成果，但是预测效果却不如对有机质和全氮含量的预测效果明显。首次尝试将光谱技术引入到土壤检测的是美国科学家Browsers和Hanks，在1965年发现土壤中的有机质在近红外光谱区域和有机质有相关的特征纹迹。随后在1970年，随后在1970年，Salisbury和Hunt同样在近红外光谱区发现了土壤中的某些矿物质也存在相关的特征纹迹。以上几位研究人员的成果开创了对于土壤成分检测的新方法，同时在理论上证明了采用光谱分析技术对土壤中的某些物质或成分进行定性或定量分析的可能。在国内外学者的研究结果中我们可以知道目前针对土壤成分的检测中，有机质和全氮的预测效果普遍交好，而对于金属元素的预测效果在各文献报道中并不一致，有的个别学者的预测效果较好，有的则不尽如人意，而且在每篇报道中，对于土壤采样物的处理也不尽相同，有的研究人员在实验前期会对采集到的样品进行干燥、研磨、过筛等操作，实验结果显示对土壤采样物进行适当的处理可以提高光谱分析的预测效果。报道证明被测样品的含水量、颗粒直径等物理性质都会对预测精度产生影响，而且检测条件如样品是否旋转、检测高度、角度等因素也都会对预测效果产生影响。但所有报道中所进行的实验均采近红外光谱仪器进行，并且实验大多在实验室环境下进行，鲜有在野外田间进行现场实际测量的报道。在采用光谱分析技术分析土壤成分时，光谱仪器的性能对于预测效果有一定影响，而且不同的预测模型建立方法在预测过程中也体现出了极其重要的作用。有时即使采用了同样型号的光谱仪器，预测模型建立的方法不同，得到的检测效果也不同，其中主要采用了主成分回归分析、偏最小二乘和人工神经网络等方法。也有很多学者对于多种数据处理方法进行了对比，结果显示每种方法具有自身的特点，但具体使用哪种数据处理方法进行建模可以得到最有的检测结果，在目前的研究成果中并未得到一个确切的结论。2012年中国农业机械科学研究院的李颉等人对72个北京附近的土壤采样物的全氮、全钾、有机质含量和PH值进行了分析，通过偏最小二乘法进行建模，预测结果和真实值具有很好的一致性，决定系数最高可达0.9554。浙江大学的何勇等人研究了不同颗粒直径和不同建模方法对于土壤有机质含量近红外光谱分析方法的影像，研究中将样品分为颗粒直径为0.169-2mm和小于0.169mm两个样本集，建立了三种预测模型，结果表明当颗粒直径在0.169-2mm之间时，预测相关系数均大于0.84，预测均方根误差均小于0.20；而当颗粒直径小于0.169mm时，预测相关系数均小于0.71，而预测均方根误差均大于0.23。从国内外发展现状来看，目前已普遍将光谱分析法定义为一种全新的土壤成分检测的快速、无损方法，也是今后的新的发展趋势，用于解决目前在土壤成分检测中传统化学检测方法的效率低、成本高、无法田间检测等弊端。根据目前研究成果，光谱分析技术对于土壤有机质和全氮含量的预测效果普遍较好，预测结果和化学检测的相关系数普遍能达到0.9以上甚至更高。土壤颗粒直径的大小对于预测效果有一定的影响，但不大，土壤含水量也会对预测结果产生较大影响，预测模式所采用的数据处理方法对预测结果的影响不大。而对于磷、钾、钙、镁等金属成分含量的预测效果普遍不如有机质和全氮含量的预测效果好，但在某些研究中也能达到0.8，个别研究中效果比较好的能达到0.9以上，这就需要在建立预测模型时选择合适的数据处理方法。
技术实现思路
鉴于以上分析，本专利技术的主要目的在于提供一种适用于土壤中也适用于水质中的金属含量的检测方法，其采用了光谱分析技术，并且提供了土壤采样的具体方法，并且根据光谱分析的特点提出了一种综合的数据处理方法，使得不仅对于土壤有机质和全氮含量的预测效果较好，也使得适用于土壤金属成分含量的监测，对于磷、钾、钙、镁等金属成分含量的预测效果也基本稳定良好。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。一种适用于土壤中也适用于水质中的金属含量的检测方法，包括如下步骤：对选定区域进行土壤采样；对土壤采样物进行处理；对土壤采样物进行光谱扫描；对光谱信号进行处理。进一步地，所述对选定区域进行土壤采样包括由方差值和平均值与真值的差值计算采样数量P,且P为≥19的自然数，根据采样区域的面积大小，采用蛇形采样，采样深度选择为30CM，根据计算出的采样数量进行采样，采样时，先采出一个采样剖面，在平行于剖面进行采样，采土方向垂直于地面，将采样后的土壤混合在一起，再将混合厚度土壤采样物弄碎，去除石头、植物的大的根系，充分混合并展成四边形，划分对角线分成四份，取其中的对角的两份，反复进行多次后，将土壤采样物的重量控制在需要的重量。进一步地，所述对土壤采样物进行处理包括，将采样物经盐酸、硝酸、高氯酸进行处理。进一步地，将土壤采样物放置于样品容器中，轻微摇动使其上表面平坦分布，然后将样品放置于石英窗口上，测量过程中，土壤采样物会随着样品容器仪器旋转以获取多次旋转扫描分析后得到的平均光谱，样品容器的旋转速度是4cm/s，土壤采样物在40s内会被扫描64此，算数平均后的光谱作为一个采样光谱。每个样品放置于不同样品容器中，测量两次，再次平均后的光谱数据用于信号处理。进一步地，还包括吸收光谱校正步骤，包括：采集参比信号，采集被测信号，获取原始吸收光谱，确定校正参考基准波长，利用校正参考基准波长校正吸收光谱。进一步地，所述对光谱信号进行处理包括，等间隔光谱采样，进行二维小波变换，接着进行小波系数矩阵固定窗口横向扫描，获取非平稳噪声方差估计向量和信号方差估计向量，对窗口宽度进行逐点调整，再进行二次扫描，获取精确噪声方差估计向量和精确信号方差估计向量，然后通过贝叶斯阈值收缩去噪，最后进行二维小波反变换取中心行向量作为输出值。进一步地，对光谱信号还包括进行去除背景干扰和降噪处理。进一步地，得到处理后的光谱信号后，与设定的光谱信号阈值进行比较，当超出阈值时，进行报警，达到金属含量检测目的。本专利技术的技术方案具有以下优点：本专利技术的一种土壤金属含量检测方法，并综合提出了土壤采样及后续的光谱信号的处理方法，特别是对光谱信号进行了多重处理，并且对其干扰和噪音进行了融合处理，使得获取的光谱信号值能够满足预测效果，置信度较高，克服了现有技术中对土壤金属含量预测效果不良好，无法实现土壤金属含量监测的缺陷。具体实施方式本专利技术的土壤金属含量检测方法，其具体包括采样前确定采样数量，是由方差值和平均值与真值的差值计算采样数量P,且P为≥19的自然数，根据采样区域的面积大小，采用蛇形采样，采样深度选择为30CM，根据计算出的采样数量进行采样，采样时，先采出一个采样剖面，在平行于剖面进行采样，采土方向垂直于地面，将采样后的土壤混合在一起，再将混合厚度土壤采样物弄碎，去除石头、植物的大的根系，充分混合并展成四边形，划分对角线分成四份，取其中的对角的两份，反复进行多次后，将土壤采样物的重量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种土壤金属含量检测方法，其包括对选定区域进行土壤采样；对土壤采样物进行处理；对土壤采样物进行光谱扫描；对光谱信号进行处理；将处理后的信号与设定阈值进行比较，并对超过阈值的信号值进行报警。

【技术特征摘要】
1.一种土壤金属含量检测方法，其包括对选定区域进行土壤采样；对土壤采样物进行处理；对土壤采样物进行光谱扫描；对光谱信号进行处理；将处理后的信号与设定阈值进行比较，并对超过阈值的信号值进行报警。2.如权利要求1的一种土壤金属含量检测方法，其具体包括在采样前确定采样数量P，是由方差值和平均值与真值的差值计算采样数量，且P为≥19的自然数；根据采样区域的面积大小，采用蛇形采样，采样深度选择为30CM，根据计算出的采样数量进行采样，采样时，先采出一个采样剖面，在平行于剖面进行采样，采土方向垂直于地面，将采样后的土壤混合在一起，再将混合厚度土壤采样物破碎，去除石头、植物根系，混合并展成四边形，划分对角线分成四份，取其中的对角的两份，反复进行多次后，将土壤采样物的重量控制在需要的重量，接着对将采样物经盐酸、硝酸、高氯酸进行处理；将土壤采样物放置于样品容器中，摇动使其上表面基本平坦地分布，然后将样品放置于石英窗口上，测量过程中，土壤采样物会随着样品容器仪器旋转以获取多次旋转扫描分析后得到的平均光谱，样品容器的旋转速度是4cm/s，土壤采样物在40s内会被扫描64次，算数平均后的光谱作为一个采样光谱；每个样品放置于不同样品容器中，测量两次，再次平均后的光谱数据用于信号处理；其中所述信号处理还包括：采集参比信号，采集被测信号，获取原始吸收光谱，确定校正参考基准波长，利用校正参考基准波长校正吸收光谱；所述校正参考基准波长通过如下计算得到：光谱矩阵记为X(M*K)，其中第i个波长变量代表光谱矩阵X中第i个列向量，记N＝min(m-1,k),在进行第一次迭代运算前n＝1,任意选择光谱矩阵的某一列，记为变量xk(0)；把没有被选入的列向量位置集合记为T，分别计算xk(n-1)对剩下列变量的投影，记为：记k(n-1)＝arg(max(||Pj||),j∈T)；n＝n+1，如果n＝N,令xk(n-1)作为被选入的列变量，回到上述列向量位置计算步骤再进行计算，采用多元线性回归法对新选择的变量集合{xk(0),xk(1),…,xk(n-1)}进行评估，得到校正参考基准波长值；获得土...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗旭，
申请(专利权)人：四川九一零建设工程有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51