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原文传递一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法

专利名称：	一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法
摘要：	本发明属于设施农业快速光学检测技术领域，涉及一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，包括如下步骤：S1、椰糠基质样本前处理；S2、光谱数据采集；S3、椰糠基质样本有效氮含量的理化值测定；S4、用Savitzky‑Golay平滑对光谱数据预处理；S5、用Kennard‑Stone算法对光谱数据分组；S6、用SPA从256个波长中筛选31个特征波长；S7、提取31个特征波长下的椰糠基质样本光谱数据；S8、将提取的光谱数据与测定的理化值对应，并根据步骤S5中的分组，形成校正集和验证集；S9、利用校正集建立MLR模型，利用验证集进行模型预测性能检验；S10、运用MLR模型对有效氮含量未知的椰糠基质进行光谱检测。该方法可实现椰糠基质有效氮的快速定量检测，模型极简有效，系统运算速度快。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	中国农业大学
发明人：	汤修映;鲁兵;刘霓虹;胡灿;董俊;李惠玲;熊征;李苇
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-22T00:00:00+0800
发布日期：	2019-04-30T00:00:00+0800
申请号：	CN201910055761.X
公开号：	CN109696407A
代理机构：	北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	谢建玲;郝亮
分类号：	G01N21/25(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100193 北京市海淀区圆明园西路2号
主权项：	1.一种基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、椰糠基质样本前处理：对椰糠基质样本进行干燥、粉碎和筛选； S2、光谱数据采集：利用光谱采集系统，通过反射的方式，获取前处理后的椰糠基质样本光谱数据； S3、对步骤S2中获取光谱数据后的椰糠基质样本采用国家林业标准LY/T 1229-1999中规定的化学分析方法，通过理化实验，测定椰糠基质样本中的有效氮含量； S4、光谱数据预处理：采用光谱预处理算法进行光谱数据处理； S5、采用Kennard-Stone算法对光谱数据进行分组； S6、采用连续投影算法，从椰糠基质样本光谱数据中进行特征波长筛选； S7、根据步骤S6中筛选的特征波长，提取反映椰糠基质样本有效氮含量信息的光谱数据； S8、利用步骤S5中的分组，将步骤S7提取的反映椰糠基质样本有效氮含量信息的光谱数据与步骤S3通过理化实验测定的椰糠基质样本中的有效氮含量理化值一一对应，形成基于特征波长光谱数据的校正集和验证集； S9、利用步骤S8的校正集，建立椰糠基质有效氮光谱预测模型，再利用验证集进行光谱预测效果检验； S10、利用步骤S9建立的椰糠基质有效氮光谱预测模型，对有效氮含量未知的椰糠基质进行光谱快速预测有效氮含量。 2.如权利要求1所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：所述光谱采集系统以反射方式进行光谱数据采集，光谱采集的波长范围为940～1700nm；所述光谱采集系统包括：丝杠滑台(1)、光纤(2)、两个卤钨灯光源(3)、两个支撑立杆(4)、样品室(5)、检测平台(6)、暗箱(7)、直流稳压电源(8)、光谱仪(9)、计算机控制单元(10)和光纤探头(11)；所述丝杠滑台(1)、光纤(2)、两个卤钨灯光源(3)、两个支撑立杆(4)、样品室(5)、检测平台(6)、直流稳压电源(8)、光谱仪(9)和光纤探头(11)位于暗箱(7)内部；所述检测平台(6)安装在暗箱(7)的中部；在所述检测平台(6)的上方设有样品室(5)；在所述检测平台(6)的上方、中间的两侧分别设有1个支撑立杆(4)；在所述支撑立杆(4)的顶端安装卤钨灯光源(3)；所述卤钨灯光源(3)的高度可调，所述卤钨灯光源(3)发射的光倾斜照射到样品室(5)上，样品室(5)放置于左右两侧卤钨灯光源(3)照射的聚焦点上；所述丝杠滑台(1)安装在检测平台(6)上方、暗箱(7)内部后侧的壁板上；所述光纤探头(11)安装在丝杠滑台(1)上，且光纤探头(11)位于一竖直线上，所述竖直线通过左右两侧卤钨灯光源(3)照射的聚焦点；所述光纤探头(11)的高度可调；所述光谱仪(9)水平安装于暗箱(7)的底板上，并通过光纤(2)与光纤探头(11)连接；所述直流稳压电源(8)水平安装于暗箱(7)的底板上，并通过导线与卤钨灯光源(3)相连；所述计算机控制单元(10)位于暗箱(7)的外部，并通过数据线与光谱仪(9)连接；所述卤钨灯光源(3)为光谱检测提供光源；所述样品室(5)用于：放置椰糠基质样本和椰糠基质；所述光纤(2)及光纤探头(11)用于：接收和传输光信号；所述光谱仪(9)用于：光谱数据采集及处理；所述计算机控制单元(10)用于：光谱数据采集控制及显示；所述直流稳压电源(8)为卤钨灯光源(3)提供电能；所述暗箱(7)用于：形成暗环境，避免外界自然光信号的干扰。 3.如权利要求2所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：所述检测平台(6)通过螺栓安装在暗箱(7)的中部；所述卤钨灯光源(3)通过螺栓安装在支撑立杆(4)的顶端；所述两个支撑立杆(4)的下端通过螺纹连接与检测平台(6)连接。 4.如权利要求1所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S1中，所述干燥、粉碎和筛选分别通过干燥箱、微型粉碎机和标准筛网完成；粉碎、筛选后的椰糠基质样本颗粒直径≤0.3mm。 5.如权利要求4所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S4中，所述光谱数据预处理算法为：Savitzky-Golay平滑预处理，且平滑点数为5。 6.如权利要求5所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S6中，采用连续投影算法筛选出31个特征波长，所述31个特征波长分别为：950nm、983nm、1017nm、1178nm、1211nm、1277nm、1317nm、1369nm、1405nm、1418nm、1425nm、1435nm、1445nm、1464nm、1474nm、1484nm、1500nm、1513nm、1532nm、1542nm、1552nm、1561nm、1619nm、1626nm、1632nm、1642nm、1645nm、1648nm、1651nm、1655nm、1661nm。 7.如权利要求6所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S7中，所述提取反映椰糠基质样本有效氮含量信息的光谱数据为：从940～1700nm波长范围内提取的步骤S6中筛选出的31个特征波长下的光谱数据。 8.如权利要求7所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S9中，所述椰糠基质有效氮光谱预测模型采用的建模方法为多元线性回归MLR。 9.如权利要求8所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S10中，所述对有效氮含量未知的椰糠基质进行光谱预测，快速预测有效氮含量，具体包括以下步骤： S101、对待测椰糠基质前处理； S102、获取待测椰糠基质940～1700nm波段的光谱数据； S103、对步骤S102的光谱数据进行Savitzky-Golay平滑预处理，且平滑点数为5； S104、从步骤S103获得的平滑预处理光谱数据中选取椰糠基质31个特征波长下的光谱数据，并将选取的31个特征波长下的光谱数据代入步骤S9中通过多元线性回归MLR方法建立的椰糠基质有效氮光谱预测模型； S105、通过椰糠基质有效氮光谱预测模型计算，得出椰糠基质有效氮含量的光谱预测值。 10.如权利要求1所述的基于特征波长的椰糠基质有效氮光谱检测方法，其特征在于：步骤S5中，所述Kennard-Stone算法的分组比例为3:1。
所属类别：	发明专利