（电路与系统专业论文）基于近红外技术的土壤成分含量检测系统的研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 摘要 精准施肥作为现代精准农业的一个重要组成部分，要求能根据不同地 区、不同土壤类型以及土壤中各种养分的盈亏情况和作物类别，将氮、磷、 钾和多种可促进作物生长的微量元素与有机肥加以科学配方，从而做到有 目的地科学施肥。而精确施肥的前提是对土壤成分含量的准确测定。 土壤的常规分析在化学实验室进行，分析周期长、成本高，并且很多 分析仪器由于体积大而不便移动。近红外光谱技术具有多组分同时分析、 分析速度快和无需化学处理等突出特点，可以实现土壤成分含量的快速测 量。本文设计了一种基于近红外技术的土壤成分快速检测系统，以实现土 壤中全氮和有机质含量的田间快速准确的测量。 研究内容主要包括： ( 1 ) 研究采用近红外光谱技术实现土壤成分含量田间快速测量的可行 性。 ( 2 ) 在实验的基础上，建立近红外光谱预测土壤中有机质和全氮含量的 校正模型，用此模型实现近红外光谱技术测量土壤中有机质和全氮的含量。 ( 3 ) 对土壤成分含量检测系统进行硬件设计。硬件设计包括光路与电路 两部分。系统的光路采用光栅分光的萃光路结构，系统的电路通过微g b 信 号检测技术实现光谱数据的采集。 ( 4 ) 对检测系统进行整体的软件设计。其中包括对系统零点校正、步进 电机的驱动、数据采集、数据的平滑和导数处理等。 关键词近红外光谱；土壤；微弱信号检测；步进电机；光路 燕山大学工学硕士学位论文 a b s t r a c t a sa l li m p o r t a n tp a r to f p r e c i s i o na g r i c u l t u r e ，p r e c i s i o nf e r t i l i z a t i o na i ma t s c i e n t i f i cd i r e c t i o n sf o rn ，p ，ko r g a n i cf e r t i l i z e ra n dm a n yk i n d so ft r a c e d e m e n tw h i c hm a yp r o m o t et h ec r o p sg r o wa r em i x e db ys u i t a b l ep r o p o r t i o n , a c c o r d i n g t ot h ed i f f e r e n ta r e a , t h ed i f f e r e n ts o i lt y p e ，t h ec r o p sc a t e g o r ya sw e l l a st h en u t r i e n ta n dl a c k i n gs i t u a t i o no fe a c he l e m e n ti nt h es o i l t h ec o m p o n e n t o f s o i lm e a s u r e dq u i c k l yi st h ep r e m i s eo f p r e c i s i o nf e r t i l i z a t i o n t h ec o n v e n t i o n a ls o i la n a l y s i si sp r o c e s s e di nc h e m i s t r yl a b o r a t o r y , w h i c h n e e d sl o t so ft i m ea n dh i g hc o s t b e s i d e s ，m a n yi n s t r u m e n ti st o ol a r g et om o v e n e a ri n f r a r e ds p e c t r u m ( n i r s ) a n a l y s i si sc h a r a c t e r i s t i co ff a s ts p e e d ，n on e e d o fc h e m i s t r yr e a g e n t ，a n dm a n yc o m p o n e n ta n a l y z e da tt h es a m et i m e i nt h i s p a p e r ，b a s e do nn i r s ，a u t h o rd e s i g n sam e a s u r i n gs y s t e mo f s o i lt or e a l i z et o t a l n i t r o g e na n do r g a n i cm a t t e rm e a s u r e dq u i c k l yi nt h ef i e l d t h em a i nr e s e a r c hw o r k sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) r e s e a r c h e dt h ef e a s i b i l i t yo f u s i n gn i p st om e a s u r es o i li nt h ef i e l d ( 2 ) b a s e do ne x p e r i m e n t s ，t h ec a l i b r a t i o nm o d e l i se s t a b l i s h e dt op r e d i c tt h e c o n t e n to f t h eo r g a n i cm a t t e ra n dt o t a ln i t r o g e ni nt h ek l q k n o w ns o i ls a m p l e ( 3 ) t h eh a r d w a r ei sd e s i g n e df o rt h ed e t e c t i n gs y s t e m ，w h i c hi sc o m p o s e d o fl i g h tp a t ha n dc i r c u i t t h eg r a t i n gi su s e di nt h es i n g l el i g h tp a t h , t h e m e a s u r i n gt e c h n i q u eo ff e e b l es i g n a li sa d o p t e dt oa c q u i r et h es p e c t r u md a t ai n t h ec i r c n i t ( 4 ) t h es o f t w a r ed e s i g nf o rt h ew h o l es y s t e mi n c l u d e ：t h ec a l b r a t i n gz e r oi n s y s t e m ，t h ed r i v i n go fs t e pm o t o r , d a t as a m p l i n g ，d a t as m o o t h n e s s ，d i f f e r e n t i a l c o e f t i c i e n ta n ds oo n k e y w o r d sn i r s ；s o i l ；w e a ks i g n a ld e t e c t i o n ；s t e pm o t o r ；l i g h tp a t h i i 燕山大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于近红外技术的土壤成分 含量检测系统的研究，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期 间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己注明部分外 不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献 的个人和集体，均己在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由 本人承担。 燕山大学硕士学位论文使用授权书 基于近红外技术的土壤成分含量检测系统的研究系本人在燕山大 学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成 果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关 人员。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。 本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以 公布论文的全部或部分内容。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密区 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者魏黟旋，可 魄j 诉压月，日 导师签名： 犁z 芬工 i ， 日期：妒6 年明6 日 第1 章绪论 1 1 课题背景 第l 章绪论 2 0 世纪后半期，世界农业的高速发展，除了依靠生物技术的进步和耕 地面积、灌溉面积的扩大外，基本上是在化肥与农药等化学品和矿物能源 的大量投入条件下获得的。但由此引起的水土流失，土壤生产力下降、农 产品和地下水污染、水体富营养化等生态环境问题，已经引起了国际社会 的广泛关注。 我国是一个农业大国，我国的农业一直是以传统农业为主，生产力低 下，虽然建国以后，随着生物遗传育种技术的进步、耕地面积的扩大、化 学肥料和农药的大量使用，我国农业取得了长足的发展，但这种农业增长 方式也伴随着水土流失、生态环境恶化和水资源浪费等问题。而且入世后 面对国外农产品的强烈冲击，迫切需要提高我国农业的竞争力。为此，国 家加快了农业现代化的步伐，提出了精准农业的发展思路u 】。 精准农业作为当今世界农业发展的新潮流，其基本涵义是根据作物生 长的土壤性状，调节对作物的投入，即一方面查清田块内部的土壤性状与 生产力空间变异，另一方面确定农作物的生产目标，调动土壤生产力，以 最少的或最节省的投入达到同等收入或更高的收入，并改善环境，高效地 利用各类农业资源，取得经济效益和环境效益。 精准施肥作为精准农业的一个重要组成部分1 2 。要求能根据不同地区、 不同土壤类型以及土壤中各种养分的盈亏情况、作物类别和产量水平，将n 、 p 、k 和多种可促进作物生长的微量元素与有机肥加以科学配方，从而做到 有目的地科学施肥，达到最大经济效益 3 】。对土壤成分含量的准确测定是精 确施肥的前提。 在土壤数据和作物营养实时数据的采集方面，对于长期相对稳定的土 壤变量参数，象土壤质地、地形、地貌、微量元素含量等，可一次分析长 期受益或多年后再对这些参数做抽样复测，在我国可引用原土壤普查数据 燕山大学丁学硕士学位论文 做参考。对于中短期土壤变量参数，象n 、p 、k 、有机质、土壤水分等， 这些参数时空变异性大，应及时获得生长期作物养分丰缺情况。这是确定 基肥、追肥施用量的基础。 然而，传统的土壤成分含量检测多以化学方法为主，存在检测速度慢， 实时性差等缺点。而近红外光光谱技术( n i r s ) 是一种利用物质的某些官能 团如c h 、0 h 、n h 等对外光的选择性吸收而快速估测物质中某一项或几 项成分含量的测量技术，具有分析速度快，效率高，且对样品无需预处理 等优点。尤其是近1 0 年，在仪器、软件和应用技术上近红外研究获得了高 度发展，以高效和快速的特点异军突起，曾被誉为分析巨人。与传统分析 方法相比，分析工作效率具有划时代的提高。 1 2 国内外精准农业发展概况 精确农业首先始于美 1 4 1 。随着发达国家农业生产市场化程度的提高， 迫切呼唤经济效益、社会效益、生态效益同步增长的新型农业的出现。在 2 0 世纪8 0 年代美国提出精确农业构想，其间微电子技术发展推动的智能化 监控技术的发展以及作物生长模拟、栽培管理、测土配方施肥等农业专家 系统构成了精确农业早期技术基础。1 9 9 0 年海湾战争以后，美国将g p s ( 全 球定位系统) 技术应用到农业生产领域，标志着精确农业技术体系的初步形 成，1 9 9 2 年4 月在美国召开第一次精确农业学术研讨会，精确农业这一概 念逐渐被人们所接受。由于精确农业实行了因土而异、因时而异、因作物 而异的耕作方法，它在节约各种原料的投入、降低农业生产成本、提高土 地收益率和环境保护等方面都明显优于传统农业。据专家预测，到2 0 1 0 年 美国将全面进入精确农业时代。 目前，我国农业正处于由传统农业向现代农业过渡阶段，农业整体发 展水平与世界发达国家有较大差距，其原因当然是多方面的，但农业科技 水平低则是重要因素之一。 精确施肥在中国的必要性。我国的化肥投入突出问题是结构不合理， 利用率低。化肥投入尤其是磷肥的投入普遍偏高，造成养分投入比例失调， 增加了肥料的投入成本。据联合国粮农组织统计，化肥对粮食的贡献率约 2 第1 章绪论 占4 0 。我国能以占世界7 的耕地养活占世界2 2 的人口，应该说化肥在 其中起了重要作用；但同时也发现，从1 9 8 0 1 9 9 5 年的十几年间，化肥施 用总量增加了1 8 3 1 ，年均递增率达7 2 。1 9 9 5 年化肥总施用量约达36 0 0 万吨，而同期粮食总产只增加了4 6 6 ，年均递增率仅为2 7 【5 j 。我国许 多省区都存在过量施用氮磷化肥，钾肥施用不足的问题1 6 】。肥料利用率低不 仅使生产成本偏高，而且是环境污染特别是水体富营养化的直接原因之一， 众所周知的太湖、滇池的富营养化，其中来自肥料面源污染负荷高达 1 3 l 2 。随着人们环境意识的加强和农产品由数量型向质量型的转变，精 确施肥将是提高土壤环境质量，减少水和土壤污染，提高作物产量和质量 的有效途径。 1 3 国内外研究历史及现状 国外利用近红外光谱在土壤方面的研究起步较早，取得了不少成就。 目前，有很多国家在进行这方面的研究。早在上世纪6 0 年代，国外土壤学 家们就开始了近红外光谱技术在土壤科学领域的研究，并取得了卓有成效 的成果【7 “。在此基础上，美国和日本的一些学者已经开始了相关田间检测 设备的开发研制【1 扣1 2 】。 近红外光谱技术在土壤科学的早期主要用于测量土壤中水分含量【1 3 1 ， 但随着研究的不断深入，所测量的成分也迅速增加，逐渐发展到氮、磷、 钾以及各种矿物质，并取得了较好效果。 1 9 6 5 年，美国的b o w e r s 和h a n k s a l a b b a s “l 研究发现土壤有机质在近 红外区具有与有机化合物几种官能团相关的特征纹迹( 如羟基，羧基) 。 b w a n g n e r i ”】等用波数在38 5 0 1 00 0 0e m 4 的近红外光预测土壤有机质含 量，n i r s 预测值和化学测定值相关性很好( 胄2 = o 9 1 ) 。m c h o d a k 1 6 1 等用 n i r s 预测林地有机层的氮含量，结果表明n i r s 可以很好的预测土壤有机 层的氮，化学测定值和n i r s 预测值的回归系数在0 9 至1 1 之间，相关系 数r 2 2 0 9 。澳大利亚的r e e v e s 和m c c a r t y m j 用n i r s 法预测土壤中总氮含 量，定标和预测结果表明：土壤类型变化大时，预测效果稍差些；土壤类 型变化较小时，预测效果很准确。美国的c h e n g w e nc h a n g 1 s l 等用n i r s 预 燕山大学工学硕士学位论文 测土壤总氮含量，相关系数r 2 三o 8 5 。他们预测总氮是根据n i r s 对土壤氮 的一个独立的光谱响应，而不是根据以往有机质总碳和总氮的密切相关关 系来预测的。泰国的k w d a n i e l 1 9 】在泰国热带地区采集了4 1 个土壤样品， 对有机质含量进行了预测分析，采用了多元回归法建模，分析证明有机质 在5 2 0n n l 、9 6 0n i n 和11 0 0n l t l 的吸光度较强。美国农业部的s i e b i e l e c 和 c r r z e g o r z 2 0 1 对土壤中的金属元素进行了光谱分析研究，发现用中红外比近红 外更适合进行土壤中金属含量的检测，对f e 、c d 、c u 、n i 和z n 的预测相 关系数分别为o 9 7 、o 9 4 、0 8 0 、o 9 9 和0 9 6 。1 9 9 0 年，b e n - d o r 和b a n i n l 2 l j 用近红外光谱法预测了蒙脱石粘粒矿物组土壤总铁、铝、镁和硅含量，而 没有对土壤进行任何与处理，取得了较好的效果。1 9 9 5 年，b e n - d o r 和 b a n i n 2 2 1 用高分辨率n i r s ( 31 1 3 个光谱点) 预测以色列土壤中多种矿质组分， 结果表明n i r s 预测土壤铝( a i 以0 3 ) ，游离氧化铁( f e d ) 和k 2 0 含量的最佳预 测所需的光谱点位31 1 3 个，土壤总铁( f e 2 0 3 ) 为3 1 0 个光谱点，而对土壤硅 ( s i 0 2 ) 仅需要2 5 个光谱点就可获得满意的预测结果。e k r i s h n a n 、k a s u d d u t h 、松永俊郎、j b r e e v e s 2 3 - 2 5 】等许多学者针对风干处理过的干细土、 农田自然土进行了实验室的分析研究，先后发表了利用近红外光谱分析土 壤土质的研究报告，展现了基于近红外技术的土壤土质快速监测的可能性 和可行性。 悉尼大学的i s l a m ，k a m n m n a h a r 等【2 6 】在紫外、可见和近红外区做了同 时估计土壤的几种性质的研究，通过对1 6 1 份土表和土下的土壤样品的p h 值、水含量、粘土、有机碳、镁等估计，结果显示主成分回归分析法能准 确的预测，该研究显示在紫外、可见和近红外区进行快速、同时估计土壤 的几种性质有很大潜力。 m a l a r d a l e n 大学的o d l a r e m 用一种主成分分析法和地理统计学相结合 的方法，通过近红外光谱分析，看是否能揭示土壤内空间的变化【2 7 】。土壤 内空间的变化通过p h 值、全碳和粘土三个变量来反映，结果显示近红外的 主成分分析法可以有效的揭示土壤内空间的变化，达到预期效果。 巴黎大学的v e l a s q u e z ，e l e n a 用主成分分析法研究了哥伦比亚的热带农 业生态系统的土壤质量【2 8 】。结果表明近红外光谱分析适合大面积、快速、 4 第1 章绪论 经济的土壤质量分析。 国内的研究起步相对较晚，但发展非常迅速，特别是国家提出精细农 业的发展思路后，众多的科研机构和高等院校积极地开展了这方面的工作， 取得了一定的成绩 2 9 3 1 】。 西北农林科技大学测试中心的赵锁劳、彭玉魁用近红外光谱( n i r s ) 对 我国黄土区土壤水分、有机质和总氮含量进行评价分析1 3 2 1 。5 2 份样品定标 结果：水分、有机质和总氮的复合相关系数( m r ) 分别为o 9 7 4 、0 9 3 8 和o 9 4 2 ； 标准误差( s e ) 分别为1 0 8 、o 2 3 和0 0 4 。7 4 份样品的检验结果：相关系数 承1 分别为o 9 6 9 、o 9 2 1 和0 9 2 8 ；估测标准误差( s e p ) 分别为1 1 4 、o 2 8 和 0 0 5 。3 项组分的n i r s 测值均达到了与实验室化学分析相似的水平。证明 了用近红外光谱法测定土壤有机质、全氮和碱解氮的含量是可行的。 中国科学院的徐永明等【3 3 1 ，利用土壤光谱各吸收带的特征参数与总氮 含量进行逐步回归运算，确定与氮元素关系比较密切的几个吸收带。计算 出这几个特征吸收带内土壤反射率的变化形式：一阶导数( f d r ) 、倒数( 1 r ) 、 倒数之对数( 1 0 9 ( 1 r ) ) 、波段深度( d e p t h ) ，并与总氮含量进行逐步回归分析， 得到比较理想的结果：建模样本的震( 修正的判定系数) 分别为0 7 8 9 、o 7 5 3 、 o 7 3 6 、o 6 9 9 ，验证样本的r 分别为o 7 5 9 、o 4 6 8 、0 7 9 4 、0 7 2 5 。可见土壤 的反射率光谱与氮元素含量之间存在比较明显的相关性。 中国农业大学的于飞健等 蚓，应用近红外光谱技术测定土壤中的全氯、 有机质、碱解氮，分别测定2m i l l 、0 1 5m l t l 粒度的风干土在40 0 0 - - 1 20 0 0c m 4 波数范围的近红外光谱，2i n n l 风干土碱解氮、土奎氯建模的决定系数r 2 分 别为9 2 3 9 和8 8 ，相对标准偏差分别为7 5 和8 2 。0 1 5i t l n 的全氯、有 机质建模的决定系数r 为8 9 8 6 和9 6 4 1 ，相对标准偏差分别为7 2 和8 3 。 证明了近红外光谱分析的可行性。 郭立鹤f 3 5 】等对土壤中水、有机碳及矿物组合进行了近红外光谱分析， 认为近红外光谱技术不仅提高了野外地质调查的质量，还减少了室内测试 分析工作，起到了缩短地质调查周期，降低成本，提高效率的作用，为我 国开展国土资源调查和评价提供了一种新的快速、简便、准确的分析手段。 2 0 0 4 年浙江大学的a n l l i ag a r c i a 博士和她的导师何勇教授1 3 6 l 在大量实 5 燕山大学工学硕士学位论文 验的基础上提出并建立了基于光谱检测的主成分分析、偏最小二乘回归的 土壤氮的检测分析模型，其相关系数达o 9 2 以上，取得了目前利用光谱技 术检测土壤氮的最佳结果。利用该模型对土壤中的有机质( 0 m ) 和p h 值进 行了研究，取得了较好的效果。 在土壤科学领域，国外学者进行了卓有成效的研究，而我国未见太多 n i r s 应用研究的报道，而基于近红外技术的土壤成分含量田间检测设备的 开发研制就更少。因此，在土壤养分管理和施肥技术方面，我们与发达国 家存在很大差距。 1 4 论文的主要内容和结构安排 本论文主要研究内容为基于近红外光谱技术的土壤中成分含量的测 量。在实验的基础上建立测量土壤中有机质和全氮的校正模型，设计一套 近红外分析系统，用于土壤中有机质和全氮含量的检测。 论文的结构安排如下： ( 1 ) 第1 章简要介绍课题的意义和研究背景。 但) 第2 章介绍了近红外光谱技术的基本原理和特点。 ( 3 ) 第3 章对3 0 个土壤样品进行了近红外光谱分析，在实验的基础上建 立了近红外光谱法测量土壤中有机质和全氮含量的校正模型，并应用该模 型对未知样品进行分析。 ( 4 ) 第4 章详细说明了本系统硬件部分的设计，包括光路、测量放大电 路、m s p 4 3 0 单片机、波长控制驱动模块、显示、电源模块的设计。 ( 5 ) 第5 章详细说明了本系统软件部分的设计，包括波长控制驱动子程 序、数据处理子程序等。 ( 6 ) 第6 章对系统实验进行了分析。 6 第2 章土壤近红外测定的基本原理 第2 章土壤近红外测定的基本原理 2 1 近红外吸收光谱的产生 近红外光谱定量分析技术就是利用近红外光源对物质进行照射，然后 对携带该物质信息的反射光或透射光等进行分析，从而快速估测出该物质 中某一项或几项成分含量的测量技术。物质的近红外光谱信息主要是分子 内部含氢基团( 如c - i - i ，o h ，n h ，s h 等) 分子振动的倍频与合频吸收信 息。根据朗伯一比尔吸收定律，随着样品成份组成或者结构的变化，其光 谱特征也将发生变化。这就是近红外光谱分析技术的理论基础。 下面首先从理论上分析近红外吸收光谱是如何产生的。 光是电磁波，近红外光就是指波长在7 8 0 - 25 2 6 砌范围内的电磁波【3 7 l 。 根据波长的不同，划分为不同区域，如图2 1 所示。波长为7 8 0 25 2 6a m 的区域称作近红外区，是人们最早发现的非可见光区域，距今已有近2 0 0 年的历史。波长为25 0 0 - 2 5 0 0 0n n l 的区域称为中红外区，绝大多数有机化 合物和许多有机化合物的化学键振动的基频均在此区域出现，它们的倍频 或合频出现在近红外区。波长为2 5 10 0 0u m 的区域，称作远红外区。 图2 - 1电磁波谱部分示意图 f i g 2 - 1p a r ts k e t c hm a po f e l e c t r o m a g n e t i s ms p e c t r u m 每个波段都有其特点，紫外区主要用于基团分析，可见光区主要用于 表观分析，中红外区主要用于官能团分析等，而近红外区则主要用于成分 分析。 早在1 9 5 0 年，许多研究者就认为，促使某一物质在近红外区吸收是由 于该物质中x h 键的伸缩振动引起的。由于分子中连接原子的化学键即分 子键所连接的原子永远处于相互振动状态，这种振动使分子键以一定的频 率伸张或压缩。在光能辐射时，可以引起分子键发生两种变化，即当光能 燕山大学工学硕士学位论文 与分子振动不匹配时，不能引起近红外区的吸收；当光能与分子振动相匹 配时，引起近红外区的吸收。当光能与x h 的分子振动匹配时，被吸收的 能量使分子键两端的原子振动加剧，产生能级跃迁，包括基频跃迁r 对应于 分子振动状态在相邻振动能级之间的跃迁) 、倍频跃迁( 对应于分子振动状态 在相隔一个或几个振动能级之间的跃迁) 和合频跃迁( 对应于分子两种振动 状态的能级同时发生跃迁) ，从而在近红外区产生不同的吸收带，如合频吸 收带、一级倍频吸收带、二级倍频吸收带、三级倍频吸收带等，主要含氢 基团吸收带所在波长如表2 1 所示。吸收近红外光的分子主要有两种振动模 式，即伸缩振动和弯曲振动。伸缩振动是指组成化学键的两个原子沿着键 轴方向连续变化的振动。弯曲振动是指两个原子成键角变化的振动。所有 近红外光谱的吸收谱带都是中红外( 25 0 0 2 50 0 0a m ) 吸收基频的倍频和合 频。 表2 1 主要含氢基团的基频、合频和倍频吸收带的中心波长位置( n m ) t a b l e2 - lc e n t r a lw a v eo f b a s i c ，d o u b l i n ga n ds u mf r e q u e n c yo f g r o u pc o n t a i n i n gh y d r o g e n 基频 基团和频一级倍频二级倍频 伸缩振动弯曲振动 c h33 0 06 9 0 023 0 0l7 5 0l1 5 0 n - h2 9 4 06 2 5 02 2 0 0l5 1 5l0 0 0 o - h2 7 4 077 0 020 0 0l4 3 09 5 0 2 2 近红外分析的化学基础 正如人们常见到的，不同的物质在可见光区段显示不同的颜色一样， 不同的物质在近红外光谱区段也具有不同的近红外光谱。如水分就具有与 蛋白质、淀粉和油分不同的光谱。如果每一种物质在近红外谱区的特征吸 收光谱是唯一的，那么，n 取s 技术可能是一种非常好的分析技术。但事实 并非如此简单。每一种物质都具有很多的n i r s 吸收峰，每一种物质对光谱 的吸收都与其它物质重叠在一起，这造成了n i r s 分析的难度。 n i r s 谱区主要是含h 基团如c h ，n h ，o h 等伸缩振动的各级倍频 和这些基团的伸缩振动与弯曲振动的合频吸收，这是n i r s 定量分析的化学 8 第2 章土壤近红外测定的基本原理 基础。由于分子合频的组合方式很多，因此n i r s 谱区谱峰重叠非常严重， 谱峰比较宽，一般无法确定谱峰对应的基团。另外由于倍频和合频跃迁需 要的能量较高，因此这两种跃迁出现的几率比上一级( 或基频) 出现的几率低 一个数量级左右，吸收的强度比中红外的基频要弱很多，可以穿透样品内 部，如果用传统的光谱分析技术，n i r s 谱区可以说无法分析。但是这些基 团是有机物中最重要的一些基团，n 取s 谱区丰富的结构与组成信息是n m s 分析应用广泛的基础。计算机技术和统计算法的应用，使n i r s 可以分析测 定与这些基团有关的成分以及物理、化学性质，如物质的密度、粘度、颗 粒的大小以及有关样品的电学、热学、力学性质等。 2 3 近红外分析的物理基础 近红外光是电磁波，具有光的属性，即同时具有波粒两重性。因此， 对光的能量也可以用光子来表示。量子力学认为，光子能量为： 耳= h v( 2 一1 ) 式中，h 为普朗克常数，v 为光的频率。近红外的光子能量同样可以用式( 2 1 ) 描述。从光源发出的红外光照射到由一种或多种分子组成的物质上，如果 分子没有产生吸收，则光穿过样品，称该物质分子为非红外活性分子；若 分子产生吸收，称该物质分子为红外活性分子。也就是说红外活性分子中 的键可以能与红外光发生作用，产生近红外光谱吸收。 2 4 近红外光谱分析技术 近红外光谱分析有透射光谱分析法和反射光谱分析法。 2 4 1 近红外透射光谱技术 透射光谱分析法是将待测样品放置于光源与光探测器之间，检测器所 检测到的光就是携带了样品内部结构和组成信息。液体样品一般采用透射 分析方法。溶液对光的吸收程度与溶液的浓度、透过溶液的光程以及入射 光的波长和强度等因素有关。若入射光的波长和强度保持不变，溶液对光 的吸收程度则与溶液的浓度、透过溶液的光程有关，这个关系称为朗伯一 9 燕山大学工学硕士学位论文 比尔定律。 朗伯一尔( l a m b e r t b o u g i l * b e e r ) 定律【3 8 】是光谱定量分析的理论基 础。根据该定律，溶液对辐射光的吸收程度与溶液的浓度c 以及光线通过 该溶液的路程三成正比。 a = e c l ( 2 2 ) 式中，a 是吸光度：c 是组分的摩尔浓度：是光通过溶液的路程，当光 程固定时是常数：s 是摩尔消光系数，它与溶液的性质、温度以及入射光波 长等因素有关，由于处于不同化学环境的相同键结构基团受其相邻化学键 和相邻基团的影响，其s 是不同的。 2 4 2 近红外反射光谱技术 反射光谱技术是指将待测样品和光探测器置于同一侧，探测器所探测 到的是被样品以各种方式返回来的光。光的反射有两种，一种是镜面反射， 另一种是漫反射。镜面反射是光线照射到光滑物体表面上被有规则的反射 回来的现象，它未与样品内部相互作用，没有携带入射光与样品相互作用 的信息。漫反射是光线照射到粗糙物体表面被无规则反射的现象。当光线 照射到有一定厚度颗粒物质组成的样品层时，一部分被吸收，一部分被样 品内部各层次反射、吸收、折射后最后反射出来。图2 2 给出了光与固体样 品作用后的几种不同情况。漫反射与常规反射有着根本的不同，后者是光 照射到样品表面被反射，入射角等于出射角，光与样品内部未发生作用， 这种光不含有样品的组成信息。而漫反射出来的光反映了样品内部特性， 携带了样品的信息。严格的讲，反射近红外光谱法应该是漫反射近红外光 谱法。在近红外光谱分析中，对固体样品一般采用漫反射的测量方式。 在漫反射测量中，光源与检测器在样品的同一侧，漫反射检测器与样 品成4 5 0 角，这是因为这个角度上接收的漫反射光最强。漫反射光的强度取 决于样品对光的吸收，以及由样品的物理状态所决定的散射。但漫反射光 的强度与样品组分含量并不符合比尔定律，因此需要研究与样品组分含量 成线性关系的漫反射光谱参数，才能把漫反射光谱用于定量分析。 系统的被测对象为土壤，所以选用漫反射光谱技术。有关近红外漫反 1 0 第2 章土壤近红外测定的基本原理 射定量理论的一些详细推导可以参考有关文酬3 9 1 ，这里仅简要介绍漫反射 定量分析的基本原理。 图2 - 2 近红外光与固体样品作用示意i ! t f i g 2 - 2s k e t c hm a po f n i r s1 i 曲ta n ds a m p l e 首先，介绍几个漫反射参数。k 为漫反射体的吸光系数，相当于透射 光谱的吸收系数，其值主要取决于样品的化学组成；s 为散射系数，反映 光在样品中经过单位光程后的衰减程度。r 为漫反射率，反映出射光与入 射光的比率。它们之间有如下关系： r 。= + 等一 ( 等) 2 + z ( 等 “2 c 2 s ， 式中，r 。是当样品厚度无穷大时的绝对漫反射率，反映入射光与出射光的 比率。由于r 。不易测定，实际中测定的是相对漫反射率，就是说以一个在 红外区不吸收的材料( 如硫酸钡) 作参比，参比材料的疋* 1 ，kz0 ，由式( 2 3 ) 得到待测样品厚度无穷大时的相对漫反射率疋为： 氏= 惫小善悃+ z 鲥2 在漫反射分析中，只有在一定的含量范围内吸光系数k 才与样品组分 含量呈线性关系，而氏与组分含量则不成线性关系。与组分含量呈线性关 系的反射函数有两个：反射吸光度a 和k u l e l k a - m u n k 函数。 其中，反射吸光度爿定义式为【3 8 1 ： 彳= - 。s i l ：= 一。s ，+ 专一 ( 等 2 + 2 ( 善) “2 c z s ， 由式( 2 5 ) 可以看出，漫反射体的吸光度a 与k s 成一对数曲线，如图 2 3 所示。 0 6 篓 督 0 2 图2 - 3 漫反射吸光度与i ( s 关系图 f i g 2 - 3r e l a t i o no f k sa n d l h ea b s o r b a n c eo f d i f f u s er e f l e c t i o n 图2 - 3 中的直线1 ，2 ，3 表示在不同的k s 范围内，k s 与反射吸光度 4 的近似线性关系。在一定的r s 范围内，近似有： a=a+bks(2-6) 由于k 与样品组分含量c 在一定范围内成线性的关系，当散射系数s 不 变时，漫反射吸光度a 与组分含量c 的关系为： a = q + 即 ( 2 。7 ) 将式( 2 - 4 ) 变形，得k s 与也间关系有： 堡s 等2 ( 2 s ) 凡 、。 将式( 2 8 ) 右侧定义为一个函数，即k m 函数。用f ( 凡) 表示： f ( 驴警= ； ( 2 - 9 ) 从式( 2 9 ) 可以看出，当s 为一常数时，k m 函数与吸收系数k 成正 比，也与样品组分含量c 成正比，可以用下式表示： 第2 章土壤近红外测定的基本原理 f ( 凡) = 妄钺b ( 2 - 1 0 ) 可见，只要测出样品的吸光度或者足一m 函数值就可以知道样品的组 分含量，这是采用漫反射光谱分析技术进行定量分析的理论依据。 2 5 近红外光谱技术的特点 近红外光谱技术之所以成为一种快速高效的分析技术，是因为它具有 非常明显的优势 4 0 , 4 1 。其主要的特点如下： ( 1 ) 测试速度快、效率高光谱仪一般可在1 分钟内完成光谱的扫描， 并通过先前建立好的校正模型迅速测定出样品的成分含量或性质。并且可 以在几十秒内，通过一次n i r s 测量，就能同时测定样品的几种甚至十几种 性质和浓度数据。而传统的化学分析方法测定一个样品的多种性质时需要 多种分析仪器，耗时长，效率低。 ( 2 ) 分析成本低在近红外光谱分析过程中不消耗样品，除了一点电外 基本无其他消耗，并且近红外光是电磁波，不损伤试样，在分析过程中不 消耗化学试剂，极大地降低的分析成本。近红外区的波长短，因而不被玻 璃或石英介质所吸收。所用的样品容器可以用常用的玻璃或石英制成，价 格较低，使用也方便。有时可以直接在玻璃容器中进行测定，而无需打开 密封的容器，避免样品的转移手续及不必要的污染。近红外光的这一特性， 更重要的是使一般玻璃或石英光纤可以用于近红外光谱技术，光导纤维的 引进使传统的近红外光谱技术扩展到了过程分析及有毒材料或恶劣环境中 样品的远程分析，同时也使光谱仪的设计更多用，且小型化。 ( 3 ) 测量方便由于物质在近红外区的吸收弱，而且近红外光具有较强 的穿透能力和散射效应，所以近红外光入射样品较深，样品不需要进行预 处理就可以直接选用漫反射、透射等多种测量方式进行分析。通过相应的 测样器件可以直接测量气体、液体、固体和胶状类等不同物态的样品。 ( 4 ) 典型的无损分析技术近红外光谱技术是一种真正的“绿色”分析 技术。在光谱测量过程中，样品般无需预处理，且不消耗任何化学试剂， 从而不会对样品造成损坏，也不会产生任何污染。鉴于这一特点，近红外 燕山大学工学硕士学位论文 光谱技术在活体分析和医药临床领域得到了越来越多的应用。 当然，近红外光谱分析技术也有其固有的缺点1 4 2 1 。首先是测试灵敏度 相对较低，相对误差比较大：其次，由于是一种间接分析技术，近红外光 谱技术必须事先通过标准方法或参考方法测定定范围内的标准样品的组 成或性质数据，因此测量精度永远达不到该参考方法的测量精度，并且还 需要通过一定的化学计量学知识建立合适的数学模型，而模型的建立需要 花费大量的时间和费用：最后，近红外光谱的测量范围，只适合对含氢基 团的组分或与这些组分相关的属性进行测定，而且组分的含量一般应大于 o 1 才能用近红外进行测定。就组分分析而言，当含量大于o 1 时，测量 精度较高；一般认为，当成分含量低于千分之一时，检测精度较差；当成 分含量低于p p m ( 百万分之一) 时，理论上已经很难进行检测。 2 6 本章小结 本章对近红外吸收光谱的产生的物理化学基础和近红外技术定量分析 的基本原理进行了较为详细的阐述，还介绍了近红外光谱的技术特点。通 过这些阐述和介绍，可以发现将近红外光谱技术应用于土壤成分含量的检 测，是一种方便、快速的测量技术。 1 4 第3 章校正模型的建立 第3 章校正模型的建立 3 1 近红外光谱分析的流程 近红外光谱分析技术是一种间接的分析技术，需要建立一个校正模型， 通过校正模型的建立，实现对未知样品的定性或定量分析。在模型建立过 程中，若己知待测样品的光谱数据，想由此获得该样品的化学值，就要建 立起光谱数据与化学值的相关关系，这个过程称为定标。定标建立的光谱 数据和化学值的对应关系称为校正模型，利用校正模型对未知样品进行分 析，称为预测。 用于物质成分含量检测的近红外光谱定量分析的步骤可以归结为：( 1 ) 校正模型训练集样品的选择；( 2 ) 测量光谱数据；( 3 ) 用标准方法测定样品物 化性质；( 4 ) 光谱的预处理：( 5 ) 建立校正模型；( 6 ) 校正模型的验证。其中主 要的工作是( 4 ) 、( 5 ) 、( 6 1 。 分析的流程图如图3 1 所示。首先，采集一定数量的样品，用光谱仪测 量出它们的近红外光谱，同时采用标准的方法，测量出它们的组分含量的 化学值即标准值；其次，运用各种定性分析方法，把这些样品分为校正集 和预测集；然后，在对样品的光谱信号进行预处理的基础上，利用各种多 元校正方法，如多元线性回归，对校正集样品进行定标，从而建立校正模 型；接下来，采用已建立的校正模型对预测集样品的组分含量进行预测， 用预测值和对应的化学值来检验校正模型，如果预测误差在允许的范围内， 则可以利用此校正模型进行测量；否则，检查建立校正模型的操作程序是 否有误，若正确，则重新划分校正集和预测集再次建立校正模型，直到校 正模型满足要求为止，若操作程序不正确，则重新开始建立校正模型。 在对未知样品组分含量进行预测时，先在同等条件下测量未知样品的 近红外光谱信号，并采用与建模时相同的处理方法，其次选择适当的校正 模型，并进行模型适应度检验：根据该模型和未知样品的近红外光谱信号 预测出未知样品的组分含量。下面就依据近红外光谱分析流程图对校正模 燕山大学工学硕士学位论文 型的建立过程进行详细的介绍。 网 采集样品 皇一 测试样品集的 n i r 光谱 测试样品集物化性质 挑选样品集佣定性分析方法 将样品划分为校正和预测集) 对光谱进行预处理，利用校正 集组分含量和光谱信号，采用 多元校正方法建立数学模型 用预测集检验模型， 与已知值的误差足否 、满足要求， y i j t 一 输出校正模型 赢 i y 入 操作程序坐 正确? i nj 图3 1 建立近红外光谱校正模型流程图 f i g 3 - lf l o wd i a g r a mo f i n s t i t u t i n g n i p sc a l i b r a t i o nm o d e l 3 2 土壤样品的采集与处理 土壤的样品来源于昌黎县农林局，它是按照近红外光谱技术的定标要 求，模拟其常态分布规律，拉开梯度档次设计标样【4 3 1 。在秦皇岛市昌黎县 选择3 0 多个村作为采样点，采集土壤表层( o 2 5c m ) 样本，采集的土壤样品 1 6 第3 章校正模型的建立 经过风干、磨碎、过筛，得到颗粒为2r a i n 的土壤样品，并且土壤成分的含 量已经标定。在进行近红外光谱分析时，将颗粒为2m m 的土样分成二份， 一份用于化学分析，另一份用于近红外分析。 土壤的常规分析在化学实验室进行，对3 0 个土壤样品逐一进行有机质 和全氮的测定。土壤中全氮用定氮仪测定，有机质用流动分析仪测定，测 定结果如表3 - 1 所示。 表3 1 全氮和有机质的化学实验室测定值 t a b l e3 - 1m e a s u r e dv a l u eo f t o t a ln i t r o g e na n do r g a n i cs u b s t a n c ei nl a b 取样深度全氨有机质 样品标号 8 0 0 0 2o 2 5o 0 9 3l4 9 8 0 0 0 30 2 50 0 6 91 0 9 8 0 0 0 40 2 50 0 7 31 3 8 0 0 0 50 2 50 0 9 4l ，6 9 8 0 0 0 6 0 2 5 0 0 5 3o 6 7 8 0 0 0 9 0 2 5 0 0 8 61 2 7 8 0 0 1 2 o 之50 1 2 5 0 6 5 8 0 0 1 3 o 2 50 0 5 2 1 0 5 8 0 0 1 60 2 50 1 0 7 1 8 9 8 0 0 1 8o - 2 50 0 4 6 l ，l s 8 0 0 1 9o 2 5o 1 0 61 8 l 8 0 0 2 l0 - 2 50 0