【摘要】：礦源腐植酸能有效促進(jìn)農(nóng)作物對(duì)于氮、磷、鉀及各項(xiàng)微量元素的吸收,同時(shí)具有改良土壤,提高土壤微生物活性,改善農(nóng)作物抗性,提高農(nóng)作物的化肥利用率的作用,應(yīng)用前景十分廣闊。目前礦源腐植酸的相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化,而其腐植酸含量的測(cè)量依然停留于傳統(tǒng)的化學(xué)測(cè)量方法,耗時(shí)耗力,成本頗高。利用高光譜技術(shù)快速測(cè)量礦源腐植酸中的腐植酸含量,對(duì)于礦源腐植酸的檢測(cè)及相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)檢都具有重要意義。將礦源腐植酸樣本作為研究的對(duì)象,在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)用殘?jiān)y(cè)定樣本中的腐植酸含量,然后將樣本研磨成0.15mm、0.18mm、0.25mm、0.6mm四種不同粒徑,分別利用Thermo Fisher的Nicolet~(TM)iN~(TM)10傅里葉變換紅外光譜儀測(cè)定四種粒徑樣本的光譜�；诟吖庾V技術(shù),充分分析礦源腐植酸的吸收光譜特征以及光譜信息,對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Y-梯度廣義最小二乘加權(quán)算法的預(yù)處理后,利用相關(guān)性分析法、連續(xù)投影算法、隨機(jī)蛙跳算法和灰色關(guān)聯(lián)分析法4種方法篩選出敏感波長(zhǎng),分別建立四種粒徑光譜與腐植酸含量的支持向量機(jī)估測(cè)模型,對(duì)腐植酸的含量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。并通過(guò)精度檢驗(yàn)優(yōu)選出了最佳估測(cè)模型,確定了本研究的最佳樣本粒徑和最佳波長(zhǎng)篩選方法。主要研究結(jié)論如下:(1)明確了礦源腐植酸隨粒徑變化的光譜響應(yīng)規(guī)律礦源腐植酸光譜在680-1680nm區(qū)間內(nèi)波動(dòng)性較強(qiáng),在2680-4000nm區(qū)間內(nèi)波動(dòng)性次強(qiáng),在1680-2680nm區(qū)間內(nèi)光譜曲線較為穩(wěn)定。礦源腐植酸原始光譜及預(yù)處理后的光譜曲線的穩(wěn)定性均隨粒徑的減小而穩(wěn)步提高。本研究中0.15mm粒徑礦源腐植酸光譜穩(wěn)定性最高。(2)分析了Y-GLSW預(yù)處理方法對(duì)礦源腐植酸光譜的影響在0.6mm、0.25mm、0.18mm、0.15mm粒徑水平上,腐植酸含量與經(jīng)過(guò)Y-梯度廣義最小二乘加權(quán)算法預(yù)處理光譜的相關(guān)系數(shù)值分別為0.4197、0.4897、0.4866、0.4747;與原始光譜的相關(guān)系數(shù)值分別為0.1979、0.3436、0.3572、0.3340。Y-GLSW預(yù)處理的相關(guān)系數(shù)值均高于原始光譜,說(shuō)明此方法對(duì)光譜具有較好的修正作用。(3)優(yōu)選出礦源腐植酸模型的最佳粒徑基于相關(guān)性分析法、連續(xù)投影算法、隨機(jī)蛙跳算法、灰色關(guān)聯(lián)分析法建立的腐植酸含量估測(cè)模型,分別對(duì)比四者在0.6mm、0.25mm、0.18mm、0.15mm粒徑水平的估測(cè)模型精度,最優(yōu)粒徑均為0.15mm。其校正集決定系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)分析誤差分別為:0.8695、1.3592、2.8301;0.9915、0.3387、10.4757;0.8036、1.6678、2.8549;0.4522、2.7851、1.8033,驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)分析誤差分別為:0.6598、1.5888、2.8112;0.8269、1.4530、3.3070;0.6617、2.4773、2.9260;0.3532、2.7217、1.5979。綜上,本研究最優(yōu)研究粒徑為0.15mm。(4)優(yōu)選出礦源腐植酸模型的最佳波長(zhǎng)篩選方法四種波長(zhǎng)篩選方法所選取的波長(zhǎng)較均勻地來(lái)自于光譜波動(dòng)區(qū)、光譜次波動(dòng)區(qū)和光譜穩(wěn)定區(qū),說(shuō)明各個(gè)區(qū)間對(duì)波長(zhǎng)的選取均有影響。對(duì)比四種波長(zhǎng)篩選方法下0.15mm粒徑的腐植酸模型精度,其中最優(yōu)方法為連續(xù)投影算法。其校正集決定系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)分析誤差分別為:0.9915、0.3387、10.4757,驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)分析誤差分別為0.8269、1.4530、3.3070。具備良好的光譜分析預(yù)測(cè)能力。四種波長(zhǎng)篩選方法的模型精度大小為:連續(xù)投影算法隨機(jī)蛙跳算法、相關(guān)性分析法灰色關(guān)聯(lián)分析法。綜上所述,利用高光譜數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)礦源腐植酸中的腐植酸含量是可行的,本研究為礦源腐植酸中腐植酸含量的高光譜測(cè)量提供了更為直觀的技術(shù)方法和理論支撐。
【圖文】：

圖 2.1 隨機(jī)蛙跳算法流程圖Fig. 2.1 Flow chart Random frog algorithmatlab 軟件實(shí)現(xiàn)。法reyRelationAnalysis,GRA）是根據(jù)的關(guān)聯(lián)程度，也是較為常用的波向，如電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊雷等，2018）、基于灰色關(guān)聯(lián)進(jìn)行土泛。本研究以各樣本的腐植酸含量波長(zhǎng)間關(guān)系的大小、強(qiáng)弱。其計(jì)算列并進(jìn)行無(wú)量綱化處理

*圖中 4 個(gè)圖分別表示粒徑為 0.6 mm、0.25 mm、0.18 mm、0.15 mm 礦源腐植酸原始光譜圖 3.1 不同粒徑水平礦源腐植酸光譜Fig.3.1 Mineral source humic acid spectrum under different particle sizes如圖 3.1 所示四種粒徑的礦源腐植酸光譜曲線總體走勢(shì)具有非常高的相似性。但是不同粒徑的礦源腐植酸光譜的穩(wěn)定性不同，，粒徑越小，圖譜的波動(dòng)越小，其穩(wěn)定性越好，光譜的信噪比越低。根據(jù)腐植酸及其衍生物常見(jiàn)的紅外光譜吸收帶可知，光譜吸收峰從左到右分別為913nm 附近的取代芳環(huán) CH 面外變形振動(dòng)峰（程亮等，2014）、1007nm 附近的 SO3H 或氨基、酸酐的羧基的彎曲振動(dòng)峰、1380nm 附近的硝基的振動(dòng)吸收峰、1562nm 附近的酰胺Ⅱ帶或雜環(huán) N 的振動(dòng)吸收峰、和 3289nm 附近的氫鍵締合振動(dòng)峰（李善祥，2007）。
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：O433;S141

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 朱琦;董桂梅;楊仁杰;于亞萍;姜全;楊曉東;周璞;;土壤粒度差異對(duì)光譜法檢測(cè)土壤全氮含量的影響研究[J];天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào);2015年04期

2 石冰;章衛(wèi)星;;腐殖酸在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與土壤修復(fù)領(lǐng)域的作用和建議[J];化肥工業(yè);2015年03期

3 王延霞;吳見(jiàn);周亮廣;侯蘭功;王崠;曹敏;;不同粒度條件下礦物光譜變化分析[J];光譜學(xué)與光譜分析;2015年03期

4 卜貴軍;于靜;邸慧慧;羅世家;周大寨;肖強(qiáng);;紅外光譜結(jié)合二維相關(guān)分析研究堆肥過(guò)程腐殖酸演化規(guī)律[J];光譜學(xué)與光譜分析;2015年02期

5 鄧小蕾;李民贊;鄭立華;張瑤;孫紅;;基于反射光譜預(yù)處理的蘋(píng)果葉片葉綠素含量預(yù)測(cè)[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2014年14期

6 劉亮;歐鳳林;鄔海明;;中國(guó)褐煤氣化技術(shù)利用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J];煤炭技術(shù);2014年05期

7 陳立旦;趙艷茹;;可見(jiàn)-近紅外光譜聯(lián)合隨機(jī)蛙跳算法檢測(cè)生物柴油含水量[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2014年08期

8 白中華;趙玉冰;黃海東;楊文輝;張向洲;穆靜靜;張培林;史亞微;;中國(guó)褐煤提質(zhì)技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J];潔凈煤技術(shù);2013年06期

9 周超;周傳余;徐婷;趙索;武琳琳;許健;柴麗麗;李青超;;腐植酸液體葉面肥對(duì)大棚西瓜產(chǎn)量和品質(zhì)的影響[J];黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué);2013年09期

10 傅雪海;路露;葛燕燕;田繼軍;羅培培;;我國(guó)褐煤資源及其物性特征[J];煤炭科學(xué)技術(shù);2012年10期

本文編號(hào)：2593677