一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法技术

本发明专利技术属于物质检测技术领域，尤其提供了一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法。本发明专利技术建立的预测模型能够用于植株中氮含量的预测，与传统化学方法相比，该方法不需要复杂的前处理过程，不需要消耗化学试剂，所以能更简单、环保、快速的实现植株中氮含量的分析测定。与传统建模方法相比，向后区间偏最小二乘法(BiPLS)建模不仅能提高预测模型的准确性，还能减少建模所需的变量，简化预测模型的同时还能节省计算时间。进一步地，本发明专利技术在进行光谱预处理前，先利用X

【技术实现步骤摘要】
一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法


[0001]本专利技术涉及物质检测
，尤其涉及一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法。

技术介绍

[0002]我国是世界上最大的稻米生产国和消费国，水稻生产在保障国家粮食安全中发挥着重要作用。在水稻生产中，氮素对产量的影响仅次于水，是水稻生长发育所需的营养三要素之首。氮素吸收累积是干物质积累的基础，有研究表明不同的施氮处理会影响地上部氮素累积量进而对水稻生长和干物质分配、氮素的积累分配以及水稻产量产生影响。此外，水稻对氮肥的吸收利用存在显著的基因型差异，且高产氮高效品种可维持生育后期较高的干物质生产和体内氮转运，利于产量及氮肥利用率的提高。近年来农户为片面的追求高产往往过度施肥，这种施肥方式不仅使得氮肥利用率低，还对农业生态环境也造成了较大的压力，如水体富营养化、土壤酸化盐渍化、地下水、饮用水的硝酸盐污染等。如果能在作物生长过程中对其各个部位的氮含量进行实时监测，一来可以随时了解作物的长势，进而指导农户进行科学的施肥；二来可以了解不同生长期作物体内氮的运转和分配规律，为实现水稻高产和氮素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种植株中氮含量的预测模型建立方法，包括以下步骤：测定植株样品的氮含量；获取植株样品的氮相关特征近红外信息；利用向后区间偏最小二乘法，将所述植株样品的氮含量和氮相关特征近红外信息进行拟合，得到预测模型；所述植株样品的氮相关特征近红外信息的获取方法包括以下步骤：测定植株样品的近红外信息；将所述植株样品的近红外信息进行光谱预处理，得到预处理后的近红外信息；基于所述植株样品的氮含量和预处理后的近红外信息，利用后向间隔最小二乘法进行预建模，得到系列预模型；所述预建模时，后向间隔最小二乘法的参数包括：划分的区间个数n为5～30，主因子数LVs为1～10；筛选所述系列预模型中交互验证均方根误差最小的预模型；提取交互验证均方根误差最小的预模型的光谱信息作为植株样品的氮相关特征近红外信息。2.根据权利要求1所述的预测模型建立方法，其特征在于，所述植株样品为不同生长时期、不同地区和不同年份的植株样品。3.根据权利要求1或2所述的预测模型建立方法，其特征在于，所述植株样品的部位包括茎部、叶部或穗部。4.根据权利要求1所述的预测模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗雪雪，苗莹，陶曙华，陈英姿，陈祖武，王洁敏，龚浩如，
申请(专利权)人：湖南省水稻研究所，
类型：发明
国别省市：