一种林地土壤氮磷钾含量快速测定的新方法(1)

中国农学通报2011,27(02):61-65

Chinese Agricultural Science Bulletin

一种林地土壤氮磷钾含量快速测定的新方法

郭志新1，梁亮2,3，何见4

2

（1信阳农业高等专科学校，河南信阳464000；中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，长沙410004；

3

4

中南大学信息物理工程学院，长沙410083；国家林业局中南林业调查规划设计院，长沙410014）

摘要：为实现林地土壤肥力的快速监测，笔者提出一种基于可见/近红外光谱技术，同时进行杉木林土壤全氮、全磷与全钾测定的新方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集杉木林土壤48份，随机分成校正集（32份）和检验集（16份）。光谱采用S.Golay 实现平滑去噪与标准归一化进行背景去除后，选取350~2350nm 的反射光谱，以偏最小二乘算法（PLS ）建立回归模型。结果表明，3种肥力指标测定模型均具有较高的精度，其校正集R 2与预测模型R 2分别在0.892与0.884以上。说明以可见/近红外光谱实现土壤中全氮、全磷与全钾的同时测定可行，从而为林地土壤肥力的快速监测提供了一种新方法。关键词：可见/近红外光谱；杉木；土壤肥力；偏最小二乘中图分类号：S714.5

文献标志码：A

论文编号：2010-2137

A New Method for Rapid Measurement of N, P, K Contents of Forest Soil

(1XinYang Agriculture College , Xinyang Henan 46400;

Guo Zhixin 1, Liang Liang 2,3, He Jian 4

2

Research Center of Forestry Remote Sensing and Information Engineering , Central South University of Forestry and Technology , Changsha 410004;

3

4

Abstract:To achieve the rapid monitoring of forest soil fertility, a new method was put forward to measure the collected using a FieldSpec 3visible/nearinfrared spectrometer. All samples were divided randomly into 2

Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration , Changsha 410014)

School of Info-Physics and Geomatics Engineering , Central South University , Changsha 4100831;

total N, total P and total K concurrently by visible/nearinfrared reflectance spectra. 48fir soil samples were groups, one group with 32samples used as calibrated set, and another with 16samples used as validated set. The original spectra were pretreated by the methods of S. Golay smoothing and standard normal variate, and then the PLS model was established with the spectra in the range of 350-2350nm. The result showed that the above 0.892and 0.884respectively. The results indicated that it was feasible to measure the total N, P and K monitor the forest soil fertility rapidly. 0引言

林地土壤肥力监测是进行林业管理的基础。目前，林业土壤肥力调查一般采用常规的化学分析方法，

Key words:visible/nearinfrared spectra; fir; soil fertility;

PLS

即在样地用环刀采取土样，然后带回试验室进行分析，其中全氮常用半微量凯氏定氮法测定，全磷常用钼蓝比色法测定，而全钾则常以火焰光度计测定[1]。化学

accuracy of the model was high, and the calibration R 2and validation R 2of the total N, P and K models were contents in fir soil concurrently by visible/nearreflectance spectra, and a new method was put forward to

基金项目：中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心开放性研究基金项目（RS2008k03）。

第一作者简介：郭志新，男，1955年出生，河南信阳人，高级讲师，本科，研究方向：森林资源信息调查和数字林业。通信地址：464000河南省信阳农业高等专科学校南湾校区，Tel ：0376-6397158，E-mail ：[email protected]。

通讯作者：何见，男，1982年出生，河南息县人，工程师，硕士，主要从事森林培育和林业规划方面的研究。通信地址：410014湖南省长沙市雨花区香樟东路143号国家林业局中南林业调查规划设计院，Tel ：0731-85679813，E-mail ：[email protected]。收稿日期：2010-07-13，修回日期：2010-08-29。

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分析方法虽然结果可靠、应用范围广，但存在耗时长，耗费大，操作复杂的缺陷，在大批量取样检测中的应用受到很大限制。因此，如何实现林地土壤肥力的快速、准确测定是一个尚待解决的问题。

可见/近红外反射光谱技术因其快速、高效以及无损的特点，已在石油化工、探矿、制药及纺织等领域获得广泛应用[2]。近年来，可见/近红外光谱结合化学计量学，在有机体营养元素含量的测定[3-4]与农产品的分析[5-7]方面获得广泛应用，并已开始用于土壤有机质、氮、磷等元素含量的测定[8-11]。但这些研究往往是利用这一技术单独对某一种营养元素进行测定，尚未充分发挥这一技术的优势。因此，笔者以杉木林土壤为研究对象，利用可见/近红外光谱技术实现全氮、全磷与全钾的同时测定，从而为土壤肥力指标的获取提供一种快速测定的方法。1材料与方法1.1试验仪器

试验仪器包括FieldSpec 3地物光谱仪、恒温箱、直径75mm 玻璃皿。FieldSpec 3地物光谱仪，美国ASD 公司新产品，配有用于数据采集的微机、卤素灯与参考板，采用漫反射方式进行光谱采集。波长范围350~2500nm ；光谱采样间隔350~1050nm 范围内1.4nm ，1000~2500nm 范围内2nm ；光谱分辨率在700nm 为3nm ，1400、2100nm 为10nm 。1.2数据采集

在杉木林地中用环刀采取土样，带回试验室进行分析。首先，将土壤恒温干燥至恒重，粉碎后，再将样本盛放于玻璃皿中进行光谱扫描。于暗室中进行测样，以卤素灯为唯一光源。选用3°视场角探头，探测器头部与样本之间保持垂直，下部距离样本0.5cm ，光源与水平面保持45°角，距样本350mm 。每一样本重复测量30次取其均值。光谱数据在ASD View Spec Pro 中以ASCII 码形式导出，再导入Unscramble 9.8中进行处理。光谱数据采集后，分别以半微量凯氏定氮法测定样本的全氮，以钼蓝比色法测定全磷，以火焰光度计测定全钾。共采集数据48份，其中随机抽取32份作为训练集，其余16份作为检验集。1.3光谱数据预处理

采集的杉木林土壤反射光谱包括3个方面的信息，其一为目标物的光谱信号，是目标物在一定光谱区域内所表现出的特征信息；其二是背景信息，主要由土壤等下垫面所引起；其三是随机噪声，主要由仪器的暗电流以及环境中无法控制的变化所引起。在这3方面的信息中，目标物的光谱信号是需要提取的对象，后两

者则为要消除的对象。光谱采集完毕后，采集S.Golay 进行平滑除噪，并采用标准归一化（SNV ）方法进行处理背景消除。由于光谱曲线在2350nm 以后存在较大的噪声，利用全部的光谱数据建模会产生较大误差。因此，笔者选用350~2350nm 范围的反射光谱波段进行分析。1.4建模分析

偏最小二乘法（PLS ）是目前最稳健、应用最广泛的化学计量学方法之一。它通过因子分析实现光谱数据的降维，将可见/近红外原始的复杂光谱分解为多种成分的简单光谱，同时去除干扰组分和干扰因素的影响，消除自变量间存在的复共线性关系，仅仅选取有用的组分参与定量关系的回归，具有简单、稳健、预测精度较高、无需剔除任何解释变量或样本点的优点，从而建立良好的分析测定的模型[12]。因此，笔者采用PLS 算法建立各肥力指标的估测模型。2结果与分析

2.1杉木林土壤可见/近红外反射光谱分析

图1为杉木林土壤的可见/近红外反射光谱曲线，其中2350~2500nm 波段信噪比过低，已去除。由图1可知，杉木林土壤在可见光部分（350~780nm ）反射率呈上升趋势，在800nm 达到一峰值，此后缓慢上升，于1350nm 处达到峰值后再缓慢下降，表现出较典型的土壤光谱特征。

波长/nm

图1杉木林土壤的可见/近红外反射光谱曲线

2.2估测模型的建立

2.2.1模型主因子确定利用校正集的32个样本的光谱数据与对应的全氮、全磷及全钾含量，以偏最小二乘PLS ）算法分别建立估测模型。在建模过程中，主成分数的合理选取与确定直接影响到PLS 模型的质量。如果所选取的主因子过少，将会因不充分拟合而导致模型预测准度率降低；但若选取的主因子过多，

则又会

（

郭志新等：一种林地土壤氮磷钾含量快速测定的新方法

产生“过拟合”现象而导致模型精度下降。笔者通过交叉验证以进行最佳主因子数的选取，其原则是：在累积

方差贡献率变化不大的情况下，选取较少的主因子数。各模型前6个主因子的方差贡献如图2所示。根据上述主因子选取原则，其中全氮估测模型将前4个主因子（累积贡献率为80.546%）引入模型，而全磷与全钾则将前3个主因子（累积贡献率分别为80.414%、81.180%）引入模型。

2.2.2PLS 校正模型为分析模型的精度，将各模型拟合结果与标准值进行回归分析，以回归模型决定系数（R 2）作为主要依据，并结合回归方程的斜率（Slope ）与偏移（Offset ）2个指标对模型进行评价。全氮、全磷、全钾3种估测模型的分析结果如图3所示。由图可知，校正集样本点均集中在回归线附近，各回归方程的斜率均在0.895以上，接近于1，R 2均在0.892以上，即各模型对校正集的拟合结果与实测值很接近，均具有较高的精度。

2.2.3模型适应性分析为了进一步比较各模型对未知样本的适应性，利用各模型分别对检验集16个未知样本进行预测。将各模型的预测结果与标准值进行回归分析以评价其预测精度（见图4）。由各模型的分析结

果可知，检验集各样本点均集中在回归线附近，而各回归方程的斜率均在0.887与1.014之间，接近于1，R 2均在0.884以上，表明各模型对检验集的预测结果与实测值很接近。而结合上文对校正集的分析可知，利用可见/近红外技术所建立的估测模型既对校正集有良好的拟合结果，又对检验集有良好的预测结果，说明以可见/近红外光谱同时测定土壤中全氮、全磷与全钾这3项肥力指标具有可行性。

图3不同模型对校正集样本的拟合结果

图4不同模型对检验集样本的预测结果

3结论

笔者以FieldSpec 3地物光谱仪采集了48份杉木林土壤样本的可见/近红外光谱，并采用PLS 算法建立了其全氮、全磷与全钾的快速估测模型。分析表明，全氮、全磷与全钾3项指标的估测模型均具有较高的精度（R ≥0.892），且对未知样本也具有较高的预测能力

2

地土壤肥力的快速检测提供了一种新的方法。

与传统的化学分析方法相比，可见/近红外测定法具有明显优势。其估测模型一旦建立，这一方法可在十几分钟内完成化学分析法需要几天甚至几星期才能完成的样品测定工作，且不消耗试剂，也不会产生任何污染，具有快速、低耗、环保的特点。

此研究结果虽然是以杉木林土壤为研究对象得出，但由于不同的林地土壤性质具有相似性。因此，这一方法也可推广到其他林地类型土壤肥力的测定，为其他林地土壤肥力指标的快速获取提供参考。

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（R ≥0.884）。说明以可见/近红外光谱技术结合化学计

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量学方法，进行林地土壤肥力的快速监测是可行的，可作为传统化学分析的辅助或替代方法在生产实践中推广应用。4讨论

近几十年来，由于高度的集约经营，不合理的营林和栽培措施，人工林生产力普遍下降。因此，如何维护和提高林地土壤的肥力，从而达到林地长期持续利用的目的，已成为中国林业建设尤其是营林生产中急待解决的重大问题之一[13-15]。要达到这一目的，首先必须解决大范围土壤快速监测的问题。因此，探索一种廉价、快速的土壤肥力监测方法具有重要意义。笔者以杉木林土壤为例，以可见/近红外光谱技术实现了林地土壤中全氮、全磷、全钾等肥力指标的同时获取，为林

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