周 鵬, 李民贊, 楊 瑋, 冀榮華, 孟 超
中國農(nóng)業(yè)大學現(xiàn)代精細農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點實驗室, 北京 100083
基于信息與通信技術(shù)的作物精細管理可通過變量施肥、 精量播種、 石灰和除草劑的精細管理等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)來增加收益并減少對環(huán)境的影響。 定點、 定時獲取土壤屬性信息是進行變量作業(yè)和作物定點、 定時精細管理的前提[1-2]。 土壤全氮和含水率是土壤養(yǎng)分檢測的兩個最重要指標[3-4], 為提高作物產(chǎn)量及品質(zhì), 需要快速原位獲取高精度的土壤全氮、 含水率信息, 并根據(jù)獲取的信息及時做出人工干預, 保證土壤全氮和含水率處于作物生長最佳的狀態(tài)。 然而傳統(tǒng)的土壤采樣和實驗室分析費力且昂貴, 并且采樣網(wǎng)格不夠密集, 不能夠做到大范圍、 快速原位的土壤養(yǎng)分信息采集[5-6]。 因此, 需要研發(fā)一種應(yīng)用于農(nóng)田土壤全氮和含水率快速原位檢測的高精度檢測儀。
近紅外漫反射光譜測量在土壤養(yǎng)分估算及其相應(yīng)的檢測儀開發(fā)領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用, 已成功對土壤有機質(zhì), 土壤全氮, 土壤有機碳和土壤水分等進行了實驗室檢測, 并都取得了較好的預測結(jié)果[7-9]。 在檢測儀開發(fā)方面, 李民贊等基于近紅外漫反射測量, 開發(fā)了便攜式土壤有機質(zhì)及土壤全氮檢測儀, 開發(fā)的儀器都取得了較好的實驗室檢測結(jié)果[10-11]; Shibusawa等開發(fā)了車載式可見-近紅外光譜檢測儀, 檢測儀檢測結(jié)果經(jīng)過后續(xù)復雜的數(shù)據(jù)處理, 可以對土壤全氮、 有機質(zhì)和含水率等土壤參數(shù)進行預測[12]; Mouazen等開發(fā)了基于可見-近紅外光譜的車載式土壤磷元素檢測儀, 并根據(jù)檢測結(jié)果開展了土壤磷元素的變量施肥作業(yè)研究[13-14]。
以上幾款基于光譜學原理的土壤檢測儀器中, 便攜式儀器尚無法實現(xiàn)田間的實時在線測量[10-11], 而車載式儀器或者價格過于昂貴, 只適用于科學研究[12], 或者測量的參數(shù)和精度還不能滿足精細農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求[13-14]。 本研究開發(fā)了一款新型基于近紅外漫反射測量的車載式土壤參數(shù)原位檢測儀, 能夠以較低的成本提供高密度、 快速原位的大范圍農(nóng)田土壤全覆蓋測量, 實現(xiàn)對大田土壤全氮、 含水率的快速原位高精度檢測, 并為農(nóng)業(yè)的精細化管理決策提供信息支持。
1.1.1 近紅外漫反射測量光學系統(tǒng)設(shè)計
根據(jù)實驗室前期的試驗研究和便攜式土壤全氮檢測儀開發(fā)經(jīng)驗, 確定用于檢測土壤全氮含量和含水率的7個近紅外敏感波長(1 070, 1 130, 1 245, 1 375, 1 450, 1 550和1 680 nm)[15-16], 提出了基于近紅外漫反射測量的車載式原位土壤養(yǎng)分檢測儀總體設(shè)計方案, 如圖1所示。
圖1 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀總體方案
光學系統(tǒng)是車載式原位土壤參數(shù)檢測儀的核心, 圖2是車載式原位土壤參數(shù)檢測儀光學系統(tǒng)原理圖, 包括地上部分和地下部分。 地上部分主要有光源、 光源轉(zhuǎn)接法蘭和近紅外導光光纖組成, 光源通過近紅外導光光纖傳輸?shù)降叵碌臋z測土壤表面, 由地下部分的檢測總成實現(xiàn)光譜反射率的測量。 檢測總成主要由入射光出口端、 InGaAS光電探測器及7個敏感波長的濾光片、 藍寶石玻璃等組成。
檢測光源對檢測精度有著直接影響, 根據(jù)對各種光源特性的分析, 采用光照穩(wěn)定性更好的鹵鎢光源(300~2 500 nm)代替太陽光進行土壤光譜檢測。 近紅外導光光纖與鹵鎢光源及檢測端都設(shè)計了光源轉(zhuǎn)接法蘭, 保證檢測光在傳輸過程中不受損失。 檢測總成底平面安裝了藍寶石玻璃板, 它可以保護InGaAS光電探測器和濾光片等不被檢測土壤污染, 保證檢測儀的正常工作, 同時對入射光和反射光的損耗最小。
1.1.2 輔助機械系統(tǒng)和電子控制系統(tǒng)設(shè)計
為了保證檢測儀能在農(nóng)田正常工作, 除了核心光學系統(tǒng), 還包括輔助機械系統(tǒng)和電子控制系統(tǒng)。 輔助機械系統(tǒng)為整個檢測儀提供平臺支撐, 主要由三點懸掛結(jié)構(gòu)(連接拖拉機)、 電子元器件安裝箱、 載重支撐平臺、 深松犁等組成。 整個檢測總成固定在一臺深松犁上。 深松犁通過開溝作業(yè), 為地下檢測總成提供測量所需的空間和待檢測土壤平面。 電子控制系統(tǒng)實現(xiàn)對檢測土壤近紅外漫反射測量信號的采集及處理, 控制部分主要有MSP430F149主控芯片模塊、 電路處理模塊、 GPS模塊等組成。 主控芯片模塊將電路處理模塊傳送的檢測信息輸入到土壤養(yǎng)分預測模型, 從而計算得到土壤參數(shù)檢測值。 圖3是車載式原位土壤參數(shù)檢測儀組成示意圖。
1.1.3 膠合濾光片選型及光譜透射性能分析
濾光片濾波性能是影響車載式原位土壤參數(shù)檢測儀檢測準確度的重要因素之一, 如果濾光片濾波性能較差, 會讓非目標波段的漫反射光透過, 直接影響土壤參數(shù)的檢測精度。 同時在儀器開發(fā)過程中還必須考慮成本。 濾光片鍍膜技術(shù)的不斷發(fā)展, 使得濾光片在理論上能夠按照設(shè)計要求進行鍍膜, 但是窄通鍍膜濾光片成本過高, 不利于農(nóng)業(yè)上的推廣應(yīng)用。 為此, 經(jīng)過大量的市場調(diào)研, 最終采用濾光片膠合技術(shù), 以較低成本滿足濾光片濾波性能需求, 圖4為采用膠合技術(shù)實現(xiàn)的目標濾光片性能曲線圖。
從圖4(a,b,c,d)分別可以看出, 膠合濾光片基本滿足了原位檢測儀對濾光片性能的需求。 鹵鎢光源通過近紅外導光光纖傳輸?shù)綑z測土壤表面, 而近紅外導光光纖僅能對900~1 700 nm波段的近紅外光進行導通, 因此在濾波時只需考慮900~1 700 nm波段的近紅外光即可。 通過對濾光片性能曲線進行分析, 對1 245, 1 375, 1 450和1 680 nm的濾光片, 完全滿足對900~1 700 nm非目標近紅外光進行濾波的要求; 1 070 nm的濾光片不能對1 246~1 296 nm附近的近紅外光進行濾波; 1 130 nm的濾光片對1 320 nm的近紅外光濾波效果較差, 但透過率都在10%以下; 1 550 nm的濾光片, 對900~1 385 nm的近紅外光不能完全進行濾波, 在1 355 nm附件, 透過率在50%左右; 1 550 nm的濾光片對900~1 385 nm的近紅外光濾波效果較差, 但是透過率基本都在20%左右。 綜合考慮實際的濾光片性能、 開發(fā)成本, 上述采用膠合技術(shù)的濾光片能夠基本滿足原位檢測儀的開發(fā)需求。
圖2 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀光學檢測示意圖
圖3 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀示意圖
圖4 膠合濾光片濾波性能曲線圖
1.2.1 光學標定試驗設(shè)計
車載式原位土壤養(yǎng)分檢測儀開發(fā)完成后, 對檢測儀進行光學標定測試。 選擇標準板為測量對象, 標準板包含四塊不同灰度的朗伯體平板(從白到黑依次用G1—G4表示)[見圖5(a)], 圖5(b)為標準板及其標準反射率[17], 不同灰度值下的標準反射率各不相同, 每隔10min測量一次, 每次測量重復5次取其平均值, 連續(xù)5 h內(nèi)7個敏感波長處的反射率數(shù)據(jù); 同時, 使用MATRIX-I型傅里葉光譜儀檢測標準板以更好地評估車載式土壤養(yǎng)分原位檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
圖5 標準板及其標準反射率
1.2.2 田間試驗
為了對車載式原位土壤參數(shù)檢測儀農(nóng)田檢測效果進行評估。 2019年5月16日在中國農(nóng)業(yè)大學通州實驗站根據(jù)擬好的實驗方案進行田間試驗。 實驗田面積為3 000 m2, 每年冬小麥和夏玉米輪作。 實驗田土壤粉粒、 沙粒和粘粒占比為27%, 57%和16%, 根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部土壤質(zhì)地分類方法, 土壤質(zhì)地為砂壤土。 實驗內(nèi)容包括數(shù)據(jù)采集和土樣采集, 首先進行數(shù)據(jù)的采集, 車載式檢測儀的檢測速度設(shè)定為0.88 m·s-1, 數(shù)據(jù)采集的間隔為1 s。 每隔4~6 m設(shè)定一個檢測點, 總共選擇了103個檢測點, 每個檢測點插入一個標桿, 便于土樣采集。 每個土壤樣本采集2 kg, 用雙層牛皮袋封裝樣品, 防止水分散失, 樣本采集完成后, 立即送往實驗室, 用實驗室方法測定采集土壤樣本全氮含量及含水率[18]。
以MATRIX-I 型傅里葉光譜儀作為基準, 以圖5所示的標準板為對象, 對車載式原位土壤參數(shù)檢測儀在7個敏感波長處測得的反射率數(shù)據(jù)進行了精確度分析, 計算了兩種測量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù), 分析結(jié)果如表1所示。
表1 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀光學標定測試結(jié)果
從表1中可以看出, 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀在7個敏感波長處的反射率數(shù)據(jù)與MATRIX-I型傅里葉光譜儀的反射率數(shù)據(jù)高度相關(guān), 相關(guān)系數(shù)的最小值為0.861 5, 最大值為0.997 8, 平均值為0.927 8, 光學標定測試結(jié)果表明檢測儀可以在相對較長的時間內(nèi)保持良好的穩(wěn)定性和可靠性, 滿足長時間、 快速原位高精度土壤檢測的要求。
2.2.1 土壤含水率檢測分析
土壤含水率既是重要的土壤參數(shù), 又與光譜數(shù)據(jù)之間存在高度相關(guān)性, 因此利用開發(fā)的車載式原位土壤參數(shù)檢測儀首先開展了田間土壤含水率檢測試驗。
圖6 農(nóng)田土壤含水率檢測值
利用車載式原位土壤參數(shù)檢測儀在土壤含水率敏感波段1 450 nm測得的103個農(nóng)田土壤含水率值及烘干法測得的標準土壤含水率值, 建立了土壤含水率與烘干檢測值的1∶1關(guān)系, 如圖6所示。
從圖6可以看出, 農(nóng)田土壤含水率檢測值均勻的分布在回歸線兩側(cè), 只有個別檢測值距離回歸線較遠, 相關(guān)性分析結(jié)果相關(guān)系數(shù)r為0.960 2, 結(jié)果表明, 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀農(nóng)田土壤含水率檢測精度達到了較高的水平。
2.2.2 土壤全氮檢測結(jié)果分析
車載式原位土壤參數(shù)檢測儀嵌入的土壤全氮預測模型為極限學習機模型, 極限學習機模型為單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、 隱含層和輸出層, 隱含層與輸入層和輸出層之間通過神經(jīng)元間全連接。 同時, 極限學習機模型在模型設(shè)置和網(wǎng)絡(luò)訓練過程中, 只需設(shè)置隱層神經(jīng)元個數(shù), 并且在網(wǎng)絡(luò)訓練過程中不需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸入權(quán)值以及對隱元進行設(shè)置, 因此具有學習速度快、 泛化性能好的優(yōu)點。 極限學習機模型結(jié)構(gòu)會因激勵函數(shù)的不同而改變, 常用的激勵函數(shù)有Sigmoid, Sine和Hardlim等, 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀嵌入的極限學習機模型, 隱含層神經(jīng)元個數(shù)為72, 激勵函數(shù)為Sigmoid函數(shù)。
利用嵌入極限學習機模型的車載式原位土壤參數(shù)檢測儀測得的103個農(nóng)田土壤全氮值及凱氏定氮儀測得的標準土壤全氮值, 其中凱氏定氮儀采用瑞典FOSS公司的KjeltecTM2300全自動凱氏定氮儀[9]。 建立了農(nóng)田土壤全氮車載式原位土壤參數(shù)檢測儀檢測值及凱氏定氮儀檢測值的1∶1關(guān)系圖, 從圖7可以看出, 農(nóng)田土壤全氮檢測值均勻的分布在回歸線兩側(cè), 相關(guān)性分析結(jié)果相關(guān)系數(shù)r為0.918 2, 結(jié)果表明車載式原位土壤參數(shù)檢測儀農(nóng)田土壤全氮檢測精度也達到了較高的水平, 滿足農(nóng)田參數(shù)實時原位測量的需要。
圖7 農(nóng)田土壤全氮檢測值
(1)開發(fā)了一款基于近紅外漫反射光譜測量的車載式原位土壤參數(shù)檢測儀。 采用光照強度和穩(wěn)定性更好的鹵鎢燈作為光源, 進一步提高了檢測儀的檢測精度。 光學標定測試結(jié)果表明, 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀與MATRIX-I型傅里葉光譜儀具有良好的一致性, 檢測儀可以穩(wěn)定工作5h以上。 滿足農(nóng)田土壤養(yǎng)分快速原位高精度檢測的需求。
(2)對車載式原位土壤參數(shù)檢測儀農(nóng)田試驗檢測結(jié)果與實驗室標準檢測方法檢測結(jié)果進行對比分析, 土壤全氮含量和含水率檢測結(jié)果與實驗室標準檢測方法檢測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)都在0.90以上, 結(jié)果表明, 車載式原位土壤參數(shù)檢測儀農(nóng)田土壤全氮、 含水率檢測精度高, 實現(xiàn)了對大面積農(nóng)田土壤全氮含量和含水率參數(shù)的快速原位高精度檢測。