基于調(diào)制近紅外反射光譜的土壤養(yǎng)分近場遙測方法研究

矯雷子 董大明 趙賢德 田宏武

摘要： 土壤養(yǎng)分作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要指標，含量過少會降低農(nóng)作物產(chǎn)量，過多則會造成環(huán)境污染。因此，快速、準確檢測土壤養(yǎng)分對于精準施肥和提高作物產(chǎn)量具有重要意義。基于取樣和化學分析的傳統(tǒng)方法能夠全面準確地檢測土壤養(yǎng)分，但檢測過程中土壤的取樣及預處理過程繁瑣、操作復雜、費時費力，不能實現(xiàn)土壤養(yǎng)分的原位快速檢測。本研究基于調(diào)制近紅外光譜，提出了一種土壤養(yǎng)分主動式近場遙測方法，可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長范圍1260～1610 nm的8通道窄帶激光二極管作為近紅外光源，通過測量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤養(yǎng)分中氮（N）關于土壤反射率的計量模型，實現(xiàn)了N的快速檢測。在74組已知N含量的土壤樣品中，選取54組作為訓練集，20組作為預測集。基于一般線性模型，對訓練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數(shù)進行訓練，篩選顯著波段后的計量模型R2達到0.97?；诮⒌挠嬃磕Ｐ停A測集中土壤N含量預測值與參考值的決定系數(shù)R2達到0.9，結果表明該方法具有土壤養(yǎng)分現(xiàn)場快速檢測的能力。

關鍵詞： 土壤氮素;近紅外光譜;近場遙測;鎖相放大;光電探測

中圖分類號： S151.9+5 文獻標志碼： A 文章編號： 202005-SA003

引文格式：矯雷子， 董大明， 趙賢德， 田宏武. 基于調(diào)制近紅外反射光譜的土壤養(yǎng)分近場遙測方法研究[J]. 智慧農(nóng)業(yè)（中英文）， 2020， 2 （2）： 59-66.

Citation：JIAO Leizi， DONG Daming， ZHAO Xiande， TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture， 2020， 2 （2）： 59-66.

1 引 ?言

土壤含有的營養(yǎng)成分對植物生長至關重要。氮素（N）是農(nóng)田土壤中最重要的元素之一，也是化肥主要養(yǎng)分之一。因為N是形成新細胞和結構中有機化合物所必需的元素，所以N對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響非常大。無論在農(nóng)場還是自然環(huán)境中，土壤中N含量隨著空間分布而不同。當土壤中缺少N時，作物往往改變其利用養(yǎng)分的方式和自身形態(tài)，從而限制了作物的生長[1]。當土壤中N過剩時，在降雨和灌溉過程中，那些不被植物消耗的大量N被淋溶到地表和地下水中，嚴重影響飲用水的品質(zhì)，造成環(huán)境污染。為了提高作物的生產(chǎn)力，了解土壤中N含量及其空間分布至關重要。因此，準確探測土壤中N素含量，根據(jù)測量結果調(diào)整土壤養(yǎng)分，對于保障農(nóng)作物健康生長及提高產(chǎn)量具有重要的意義[2]。

傳統(tǒng)的土壤養(yǎng)分測量方法是采用隨機網(wǎng)格采樣技術獲取土壤芯樣，借助昂貴的實驗室儀器和額外的萃取劑對土壤進行進一步化學分析，比如凱氏定氮法、杜馬斯燃燒法和氣相色譜-質(zhì)譜法[3]。盡管實驗室化學分析方法具有很高的準確性，但較長的采樣時間、高昂的采樣成本，以及復雜多變的農(nóng)田地形，使得這些方法缺乏對農(nóng)田土壤養(yǎng)分進行連續(xù)、實時分析的能力。隨著精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展，相比于傳統(tǒng)實驗室分析方法，原位、快速和準確的土壤養(yǎng)分檢測方法及設備的需求日益迫切[4]。

近紅外反射光譜是一種快速、簡便并且無損的分析技術[5-7]，不需要使用化學物質(zhì)，利用近紅外輻射與土壤樣品的相互作用，根據(jù)土壤在近紅外范圍內(nèi)的吸光度或反射率來表征土壤特性[8-10]。近年來關于近紅外土壤檢測的論文數(shù)量呈指數(shù)增長，該技術可以用來評估土壤的礦物和有機成分，進行土壤監(jiān)測、土壤質(zhì)量和功能推斷以及解釋其分布[11，12]。

目前土壤養(yǎng)分檢測多使用近紅外光譜儀，需要配置專用分析軟件及操作人員，體積大、成本高，往往用于實驗室分析，不適用于現(xiàn)場快速檢測[13]。為了簡化近紅外土壤檢測系統(tǒng)，基于單波的LED或激光光源的土壤N檢測系統(tǒng)得到了大力發(fā)展。研究表明，在近紅外區(qū)域，2234、2150、1991、1833、1895、1684、1673、1559、1536、1394、1389、1311、1286、1215、1208、1187、1124、1092、1064、1028、984、972、931、923、859和844 nm波段可用于土壤N預測[14-16]。依據(jù)這些波長選擇窄帶LED或激光光源，可用于便攜式土壤N檢測儀的研制，比如An等[17]使用1550、1300、1200、1100、1050和940 nm波段，建立了土壤總N估算模型，研制了6波段土壤總N檢測儀，可對土壤總N進行現(xiàn)場快速評估。然而，這些基于多波段的土壤養(yǎng)分檢測設備為了避免太陽光的干擾，往往使用遮光裝置或深入土壤內(nèi)部進行檢測，不易操作。

針對這一現(xiàn)狀，本研究基于調(diào)制近紅外和鎖相放大技術，提出了8波段近紅外光譜土壤養(yǎng)分便攜式近場遙測方案，通過測量8通道近紅外激光光源的土壤反射率，建立光譜反射率與土壤N的定量化計量模型，實現(xiàn)土壤N的近場快速近場遙測，并避免自然光的干擾。

2 系統(tǒng)設計

近紅外土壤養(yǎng)分近場遙測方案如圖1所示，主要包括電源系統(tǒng)、光源驅(qū)動電路、光路系統(tǒng)、光電探測電路、AD轉(zhuǎn)換電路、數(shù)據(jù)采集和傳輸電路，以及智能手機采集系統(tǒng)等，通過近場（20～50 cm）遙測土壤表面反射的8個波段的近紅外光譜反射率，建立土壤養(yǎng)分（比如N、磷、鉀等）關于不同波段反射率的定量化模型，實現(xiàn)土壤養(yǎng)分含量檢測。

2.1 硬件設計

2.1.1 近紅外光源及驅(qū)動電路

為了覆蓋近紅外光譜，選擇中心波長分別為1270、1310、1350、1410、1450、1510、1550和1610 nm共計8個波段的近紅外激光光源作為主動式單波段光源，采用TO56方式封裝，功率為20 mW。

在近場遙測過程中，土壤反射的自然光也會隨著聚光透鏡進入探測系統(tǒng)，對主動光信號探測造成嚴重干擾。自然光短時間內(nèi)變化很小，其對應的電信號可認為是直流信號。因此，為避免自然光的干擾，設計激光光源驅(qū)動電路時，在直流偏執(zhí)確保激光二極管正常發(fā)光的基礎上，疊加微弱的正弦波信號使得激光光源光束按照一定頻率進行微弱變化，實現(xiàn)激光光源的調(diào)制。通過光電探測電路中的鎖相放大模塊對土壤反射的激光光源調(diào)制光束信號進行解調(diào)，僅探測特定頻率的交變信號，從而避免自然光的干擾。通過單片機控制CD4051模擬開關進行8路激光光源選擇性驅(qū)動和切換。

2.1.2 光電探測器及光電轉(zhuǎn)換電路

考慮到方案中采用近場遙測方式探測土壤反射的激光光束，而土壤表面反射的激光信號比較微弱。因此在光信號探測過程中選用高靈敏、低暗電流、大感應面的InGaAs光電二極管探測器，感光區(qū)域直徑為5 mm，波長響應范圍800～1700 nm，封裝方式為TO-8，暗電流為10 nA。土壤反射的激光光束通過聚光透鏡聚焦到光電探測器感應區(qū)域，從而轉(zhuǎn)換成電流信號。光電探測器輸出的電流信號經(jīng)過前置放大電路（跨阻放大器）轉(zhuǎn)換成電壓信號，為主動光信號提取做準備。

2.1.3 主動光信號提取電路

光電轉(zhuǎn)換電路輸出的電壓信號，是自然光對應直流電信號、激光光束對應的直流和交流電信號的疊加。因此，為提取有效的激光光束對應的交流電信號，采用MLT04乘法器，通過輸入信號（自然光及激光光束對應的電信號）與參考信號（與激光光束對應的交流信號同頻同相）進行相乘，實現(xiàn)鎖相放大電路功能。相乘輸出的混合信號通過濾波器，提取所需的激光光束對應的交流信號，從而消除自然光對應的直流信號，避免自然光的干擾。提取的激光光束對應的交流信號進入信號調(diào)理電路，進行放大和濾波，放大到AD轉(zhuǎn)換電路所需的幅值。

2.1.4 ADC轉(zhuǎn)換電路

ADC轉(zhuǎn)換電路選用MAX11410，該芯片為24位ADC芯片，具有低功耗、多通道、高精度的特點，輸入部分包括低噪聲可編程增益放大器（Programmable Gain Amplifier，PGA），具有極高輸入阻抗及1～128倍可變增益，優(yōu)化總體動態(tài)范圍。輸入緩沖器提供信號輸入與開關電容采樣網(wǎng)絡之間的隔離，即使高阻抗源也非常容易驅(qū)動。ADC10通道輸入多路復用器為復雜傳感器測量提供了靈活性。單周期模式下，數(shù)字濾波器在單個轉(zhuǎn)換周期內(nèi)保持穩(wěn)定。提供的FIR數(shù)字濾波器允許16 ms內(nèi)單周期穩(wěn)定，同時提供90 dB以上的50和60 Hz電源噪聲抑制。集成片上振蕩器不要求外部元件，簡化了高精度傳感器的應用。

2.1.5 數(shù)據(jù)采集/傳輸及電源電路

數(shù)據(jù)采集及傳輸選用STM32F103單片機，完成ADC轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的采集和傳輸，提供正弦波交變信號作為激光光束交變驅(qū)動信號和鎖相放大參考信號，控制多路模擬開關控制激光光源選擇性驅(qū)動。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳至智能手機，用單片機控制HM-11串口藍牙透傳模塊進行數(shù)據(jù)發(fā)送。

整個系統(tǒng)采用8.4 V鋰電池供電，使用LM2940、SP3819和ADR431等電源芯片產(chǎn)生各集成電路所需的5、3.3和2.5 V穩(wěn)定精確地直流電源，為各個芯片及模塊供電。

2.2 軟件設計

軟件部分包括兩個模塊：一是基于單片機的下位機嵌入式軟件設計;二是基于智能手機的app軟件設計，功能分別如下。

（1）基于STM32F103單片機系統(tǒng)的下位機嵌入式軟件，包括特定頻率的信號發(fā)生模塊、ADC轉(zhuǎn)換程序模塊、模擬開關控制程序模塊、串口-藍牙通信程序模塊等，主要完成STM32F103系統(tǒng)運行、激光光束對應的模擬電壓采集、光源驅(qū)動所需交變激勵信號產(chǎn)生、模擬開關通斷、8路激光二極管交替驅(qū)動、光譜反射率計算以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙δ堋?/p>

（2）基于智能手機的app軟件主要通過無線通信完成與單片機的交互，控制單片機進行相關操作，并對單片機上傳的數(shù)據(jù)進行采集和保存。

2.3 光路設計

光路系統(tǒng)主要包括激光光束發(fā)射和反射激光光束接收系統(tǒng)。完成激光光束的有角度照射和最大限度接收。在20～50 cm遙測距離范圍內(nèi)（即激光光源端面到土壤表面的距離），為了確保8個波段激光光束照射土壤表面區(qū)域的一致性，激光光源通過具有一定角度的限位孔固定，并對稱均勻分布在聚光透鏡周圍，確保這些光源相對于反射激光光束接受系統(tǒng)的照射角度、范圍一致?？紤]到激光照射土壤反射回來的光束信號比較微弱，在反射激光光束接受系統(tǒng)設計過程中，為了使得光電二極管最大接收土壤表面反射的光束，聚焦透鏡處于8個波段激光光束所在同心圓的中心位置，確保最大限度地收集反射激光光束信號，把聚集的光信號送到探測器表面，提高探測靈敏度。

3 測試分析

3.1 系統(tǒng)組裝與測試

按照硬件電路設計的原理圖以及光路系統(tǒng)的結構尺寸，繪制數(shù)據(jù)采集傳輸硬件系統(tǒng)、光源驅(qū)動硬件系統(tǒng)、光電轉(zhuǎn)換硬件系統(tǒng)、鎖相放大及信號調(diào)理硬件系統(tǒng)對應的特定形狀印制電路板（Printed Circuit Board，PCB），檢測繪制PCB板的電氣安全，通過后進行PCB板印制。依據(jù)器件焊接要求，焊接硬件各個模塊所需的電子元器件，并對焊接效果進行電氣檢查和測試。在確保焊接電路板電氣安全情況下，接通電源，通過高精度示波器對電源系統(tǒng)產(chǎn)生的各個電源電壓的紋波噪聲、幅度進行檢測，調(diào)整濾波電路器件參數(shù)，直至滿足系統(tǒng)所需電源紋波要求。8個波段的激光二極管分別固定在光學機械探頭的固定孔中，然后使用信號線引出正負引腳，接到光源驅(qū)動接口。聚焦透鏡放入固定孔中，旋轉(zhuǎn)螺絲轉(zhuǎn)環(huán)進行固定。紅外光電探測器放入光學探頭限位孔，利用機械卡環(huán)固定在透鏡焦距位置處，并用屏蔽線引出光電流輸出引腳到光電轉(zhuǎn)換電路板接口。焊接完成的電路板按照需求固定在光學機械探頭上。焊接及調(diào)試完成單片機采集/控制/傳輸系統(tǒng)、激光光源驅(qū)動系統(tǒng)、光電轉(zhuǎn)換/鎖相放大/信號調(diào)理系統(tǒng)及整機組裝實物圖如圖2所示。

利用智能手機中藍牙采集助手，首先對土壤N近紅外遙測儀的系統(tǒng)暗噪聲進行分析。在分析過程中，聚光透鏡位置貼上遮光膠帶，使得透鏡無法接收反射回的激光二極管的光信號，阻止激光信號進入光電探測器。這種條件下，系統(tǒng)輸出電壓值僅與背景噪聲有關，與激光光源無關。單獨驅(qū)動8波段激光二極管中的每一路，記錄每路激光光源工作時的系統(tǒng)輸出電壓值，如圖3所示。暗噪聲數(shù)據(jù)記錄結果表明，8路激光二極管分別驅(qū)動時對應的系統(tǒng)暗噪聲電信號隨時間變化的趨勢基本一致，并在5～6 min時趨于穩(wěn)定值。造成這一現(xiàn)象的原因，可能是由于近紅外激光光源發(fā)光特性，在交變信號的驅(qū)動下，激光二極管發(fā)光強度需要一定的時間進行穩(wěn)定。因此，儀器開機后需要預設6 min左右才能正常使用。

其次，移走聚光透鏡遮光布，儀器開機6 min后，在正常工作狀態(tài)下，激光二極管發(fā)射的激光光束經(jīng)過距離50 cm的漫反射參考板反射回來，反射的激光光束經(jīng)過聚光透鏡到達光電探測器，對各個波段激光二極管反射光束對應電信號隨時間變化的數(shù)據(jù)進行了記錄。每路激光二極管單獨驅(qū)動時參考板反射的激光光束信號對應系統(tǒng)輸出的電信號隨時間變化的結果如圖4所示。結果表明，儀器工作穩(wěn)定后，參考板反射回來的8個波段的激光光束光信號對應電信號隨時間基本趨于穩(wěn)定，呈現(xiàn)出比較好的穩(wěn)定性和重復性，這為精確計算每個波段激光光束的土壤反射率以及精確的土壤養(yǎng)分定量化計量模型提供了保障。

3.2 土壤N含量檢測

為了驗證近場遙測設備檢測土壤養(yǎng)分的可行性，使用完成電氣測試的儀器對74組已知N含量的土壤樣本（北京市農(nóng)林科學院內(nèi)實驗田土壤樣本）的反射率進行測試。其中54組作為訓練集，20組作為預測集。檢測過程中，儀器被固定在距離土壤樣品一定距離的支架上，照射放置在距離30 cm的土壤樣品表面，使用智能手機通過藍牙控制近紅外遙測儀，分別驅(qū)動激光光源并采集8個波段激光光束的土壤反射率，用于定量化模型分析。測試過程如圖5所示。

利用SPSS軟件中的廣義線性模型（Generalize Linear Model，GLM），對獲取的54組土壤樣本的8個波段的反射率進行訓練，其中Y是N含量，X1—X8分別對應1270、1310、1350、1410、1450、1510、1550和1610 nm 8個波段激光二極管照射樣本的反射率，擬合N含量關于8個波段反射率的數(shù)學模型（圖6）。SPSS訓練結果表明，54組訓練集土壤樣品N含量關于8個波段反射率的GLM數(shù)學模型的決定系數(shù)R2值達到了0.97，表明利用訓練集建立的N含量關于8個波段反射率的數(shù)學模型具有很高的擬合度，很好地表征了N含量與8波段反射率之間的定量化關系。

隨后使用預測集中的20組土壤樣品對擬合的GLM數(shù)學模型的預測性能進行驗證，獲取的20組N含量預測值與參考值的相關關系曲線如圖7所示。結果表明，使用54組訓練集獲取的GLM模型的預測R2值達到了0.90，驗證了近場遙測土壤養(yǎng)分的可行性，為便攜式土壤養(yǎng)分紅外近場遙測土壤養(yǎng)分提供了理論依據(jù)和技術支持。

4 結 ?論

本研究提出了基于多波段調(diào)制近紅外光譜的土壤養(yǎng)分近場遙測方案，對系統(tǒng)所需光路、軟硬件等模塊進行了設計與組裝，并使用已知N含量土壤樣品對設備性能進行了測試。測試結果表明，訓練集擬合的土壤N含量關于反射率的一般線性模型R2值達到了0.97，預測集的土壤N含量預測值與參考值R2達到了0.90，驗證了該主動式近場遙測方法的可行性。但測量過程中可能會受到土壤顆粒、水分含量、酸堿度等因素影響，為精確預測土壤養(yǎng)分帶來挑戰(zhàn)，接下來也將圍繞這些影響因素開展工作，對其影響規(guī)律及消減方法進行研究，提高檢測精度。

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Abstract： Proper soil nutrients content plays an important role in agricultural production—undernutrition would reduce crop yield and quality and overnutrition would cause environmental pollution. Though the traditional approaches based on sampling and chemical analysis can comprehensively and accurately measure soil nutrients， but the soil sampling and pretreatment process are cumbersome， complicated， time-consuming， and costly. Therefore， rapid and accurate measurement of soil nutrients is of great significance for precise fertilizer application， which can increase yield， improve crop quality， and alleviate environmental pollution. Toward this objective， a rapid soil nutrients detection method based on modulated near infrared spectroscopy for active near-field telemetry was proposed， which could effectively minimize effect of sunlight during the measuring process. Eight channels narrow-band laser diodes with wavelengths of 1260， 1310， 1350， 1410， 1450， 1510， 1550 and 1610 nm were selected as active lighting sources for measuring the reflectance of soil samples. Eight channels narrow-band laser diodes were symmetrically placed on a concentric circle. A photodetector with a circular photosensitive area of 5 mm in diameter was placed at the center of the concentric circle to maximize the reception of laser beam reflected by soil. A focusing lens was placed in front of the photodetector to collect the laser beam reflected from the soil sample to increase the sensitivity. The sensing area of the photodetector was located at the focus of the lens. seventy four groups of soil samples with known N content were divided into training set （54 groups） and prediction set （20 groups） for data analysis. The spectral reflectance significantly correlated with soil N content was screened by analyzing the training set based on a general linear model and a quantitative measurement model with R2 of 0.97 between the screened spectral reflectance and soil N content was achieve. The predicted soil N content obtained from prediction set based on the established model and the referenced soil N content of the prediction set had a R2 of 0.9， indicating that this method has an ability to quickly， as well as accurately detect soil nutrients.

Key words： soil nutrients; near infrared spectrum; near-field telemetry; lock-in amplifier; photoelectic detection