CN105866057A - 一种枣树冠层钾含量的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种枣树冠层钾含量的检测方法,包括以下步骤:根据代表性采集待测定枣树冠层叶片,将叶片放于烘箱中杀青烘干后,研磨过100目筛。利用近红外光谱仪采集枣叶研磨样品的光谱数据。光谱数据经基线校正后做平滑处理。分别提取样品的吸光度。将各样品的吸光度代入检测模型,计算得到枣树冠层的钾含量。本发明具有无污染、操作简便、快速精确的特点,适合推广应用。
Description
技术领域
本发明属于植物培育工程技术领域,涉及一种钾含量的检测方法,具体地说,涉及一种枣树冠层钾含量的检测方法。
背景技术
钾是枣树生长必不可少的营养元素,快速获取钾信息是监测枣树生长发育及品质保证的前提。现有技术中枣树冠层钙含量的检测方法需要配制化学试剂,测定过程中化学尾液排放对环境造成污染和对人体造成伤害,而且存在操作步骤繁琐,检测时间长的缺陷。目前急需一种无污染、操作简便、快速精确的枣树冠层钾含量的检测方法。
发明内容
为了克服现有技术中存在的缺陷,本发明提出了一种无污染、操作简便、快速精确的枣树冠层钾含量的检测方法,该方法实现了枣树冠层钾含量的快速准确检测,不需要配制任何化学试剂,避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害,同时也大大简化了操作步骤,缩短了检测时间,能满足农业生产中大面积枣园短时间内要求获取冠层钾含量数据的需求,为枣树田间管理中钾的精准施用提供了快速获取施肥量依据的手段。
其技术方案如下:
一种枣树冠层钾含量的检测方法,包括以下步骤:
(1)采集待测定钾含量枣树冠层的叶片,装于编号的纸质信封内。
(2)对样品进行冲洗后,杀青烘干。
(3)研磨过筛,装于样袋内。
(4)用近红外光谱仪测定样品吸光度。
(5)对光谱数据进行基线校正和平滑处理。
(6)提取各样品在波数4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度。
(7)将各波数的吸光度值代入枣树冠层钾含量检测模型:
y=5.30104+1404.755x1+55.57684x2-502.0976x3-550.5013x4-253.484x5+8.000508x6-8.293835x7+80.40567x8-25.37114x9-168.9748x10-62.10734x11-45.73971x12-321.572x13-486.98x14-374.2328x15-204.6149x16+332.2627x17+1229.949x18-34.42741x19-86.04826x20+47.61364x21+104.3386x22+22.51009x23-86.245x24-169.8246x25-89.75298x26+28.66169x27+53.10952x28+61.9027x29-40.22738x30-73.62573x31+10.74367x32+44.81645x33+15.33005x34+24.24891x35+6.744919x36+53.42024x37
其中,y为枣树冠层钾含量,单位为%,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x23、x24、x25、x26、x27、x28、x29、x30、x31、x32、x33、x34、x35、x36、x37分别为枣树冠层样品在波数4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度。
优选地,步骤(1)所述的采集待测定钾含量枣树冠层的叶片,所采集的枣树叶片须具有代表性,采集时需采集冠层上、中、下部位叶片各10片,每个冠层采集30片叶片。
优选地,步骤(2)所述的对样品进行冲洗,需先用自来水冲洗掉叶片滞留的降尘后再用蒸馏水冲洗1~2遍。
优选地,步骤(2)所述的杀青烘干具体为:先在105摄氏度杀青30分钟,再于80摄氏度条件下烘干至恒重。
优选地,步骤(3)所述的研磨过筛具体为:样品烘干稍冷后立即用瓷研钵进行研磨,研磨的程度为所有样品均能通过100目筛。
优选地,步骤(3)所述的样袋需为拉口密封袋,以防样品吸潮。
优选地,步骤(5)所述的平滑处理具体为Savitzky-Golay,平滑窗口为5。
本发明的有益效果为:
本发明实现了枣树冠层钾含量的快速准确检测,不需要配制任何化学试剂,避免了测定过程中化学尾液排放对环境的污染和对人体的伤害,同时也大大简化了操作步骤,缩短了检测时间,能满足农业生产中大面积枣园短时间内要求获取冠层钾含量数据的需求,为枣树田间管理中钾的精准施用提供了快速获取施肥量依据的手段。该方法具有无污染、操作简便、快速精确的特点,适合推广应用。
附图说明
图1为枣树冠层钾含量实测值与检测值拟合度。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
一种枣树冠层钾含量的检测方法,包括以下步骤:
(1)采集待测定钾含量枣树冠层叶片,每个冠层采集上、中、下3个层次的叶片各10片,每个冠层共采集30片枣树叶片,采集好的叶片放于编号的纸质信封袋内。本实例共采集了新疆阿拉尔市不同团场枣园的90个冠层样本。
(2)将采集好的枣树冠层样品与实验室先用自来水冲洗,洗净叶片表面的残留的降尘后,再用蒸馏水冲洗1-2次,装于对应编号的信封内。
(3)将信封放于烘箱内,先于105摄氏度烘30分钟,在将温度调节到80摄氏度烘干至恒重。
(4)烘干的样品冷却至室温后,用瓷研钵研磨枣叶,研磨后全部过完100目筛,用拉口塑料密封袋装好,以防样品吸潮。
(5)将研磨样品放于直径5cm的透明培养皿内测试近红外数据,本实例的近红外光谱仪为Antaris II FT-NIR傅里叶变换型光谱仪,波谱范围:4000~10000cm-1,波谱分辨率:4cm-1,扫描次数:32次,32次的平均值即为该样品最终的吸光度。
(6)将波谱数据进行基线校正后,用Savitzky-Golay方法进行平滑,平滑窗口为5。
(7)提取每个样品4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度值,代入检测模型:
y=5.30104+1404.755x1+55.57684x2-502.0976x3-550.5013x4-253.484x5+8.000508x6-8.293835x7+80.40567x8-25.37114x9-168.9748x10-62.10734x11-45.73971x12-321.572x13-486.98x14-374.2328x15-204.6149x16+332.2627x17+1229.949x18-34.42741x19-86.04826x20+47.61364x21+104.3386x22+22.51009x23-86.245x24-169.8246x25-89.75298x26+28.66169x27+53.10952x28+61.9027x29-40.22738x30-73.62573x31+10.74367x32+44.81645x33+15.33005x34+24.24891x35+6.744919x36+53.42024x37
其中,y为枣树冠层钾含量,单位为%,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x23、x24、x25、x26、x27、x28、x29、x30、x31、x32、x33、x34、x35、x36、x37分别为枣树冠层样品在波数4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度。
表1和图1显示了本次实例中真实值和检测值之间的拟合度。二者之间的平均值、最大值和最小值差异不大,决定系数(R2)达到0.75,均方根误差(RMSE)仅为0.215%,平均相对误差(MRE)只有9.23%,而标准差与均方根误差之比(RPD)高达1.97,根据评价标准,RPD>1.8时,说明模型能够对样本的属性进行定量估测。由此说明,本发明的方法可以准确的快速测定枣树冠层的钾含量。
表1枣树冠层钾含量真实值与检测值统计(n=60)
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,本发明的保护范围不限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内,可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)采集待测定钾含量枣树冠层的叶片,装于编号的纸质信封内;
(2)对样品进行冲洗后,杀青烘干;
(3)研磨过筛,装于样袋内;
(4)用近红外光谱仪测定样品吸光度;
(5)对光谱数据进行基线校正和平滑处理;
(6)提取各样品在波数4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度;
(7)将各波数的吸光度值代入枣树冠层钾含量检测模型:
y=5.30104+1404.755x1+55.57684x2-502.0976x3-550.5013x4-253.484x5+8.000508x6-8.293835x7+80.40567x8-25.37114x9-168.9748x10-62.10734x11-45.73971x12-321.572x13-486.98x14-374.2328x15-204.6149x16+332.2627x17+1229.949x18-34.42741x19-86.04826x20+47.61364x21+104.3386x22+22.51009x23-86.245x24-169.8246x25-89.75298x26+28.66169x27+53.10952x28+61.9027x29-40.22738x30-73.62573x31+10.74367x32+44.81645x33+15.33005x34+24.24891x35+6.744919x36+53.42024x37
其中,y为枣树冠层钾含量,单位为%,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x23、x24、x25、x26、x27、x28、x29、x30、x31、x32、x33、x34、x35、x36、x37分别为枣树冠层样品在波数4327.479、4331.336、4335.193、4339.05、4342.907、4346.764、4350.621、4354.478、4358.334、4362.191、4366.048、5823.969、5827.826、5831.683、5835.54、5839.397、5843.254、5847.111、6788.203、6792.06、6795.917、6799.773、6803.63、6807.487、6811.344、6815.201、6819.058、6822.915、6826.772、6830.629、6834.486、6838.343、6842.2、6846.057、6849.914、6853.771、6857.627cm-1的吸光度。
2.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(1)所述的采集待测定钾含量枣树冠层的叶片,所采集的枣树叶片须具有代表性,采集时需采集冠层上、中、下部位叶片各10片,每个冠层采集30片叶片。
3.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(2)所述的对样品进行冲洗,需先用自来水冲洗掉叶片滞留的降尘后再用蒸馏水冲洗1~2遍。
4.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(2)所述的杀青烘干具体为:先在105摄氏度杀青30分钟,再于80摄氏度条件下烘干至恒重。
5.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(3)所述的研磨过筛具体为:样品烘干稍冷后立即用瓷研钵进行研磨,研磨的程度为所有样品均能通过100目筛。
6.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(3)所述的样袋需为拉口密封袋,以防样品吸潮。
7.根据权利要求1所述的枣树冠层钾含量的检测方法,其特征在于,步骤(5)所述的平滑处理具体为Savitzky-Golay,平滑窗口为5。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108956527A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-07 | 新疆维吾尔自治区产品质量监督检验研究院 | 快速检测红枣中环磷酸腺苷cAMP含量的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101625314A (zh) * | 2009-07-29 | 2010-01-13 | 北京航空航天大学 | 一种高等植物生化参数非接触监测装置 |
CN102564962A (zh) * | 2011-12-07 | 2012-07-11 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 果树营养成分检测系统及方法 |
CN103630499A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼蛋白质含量分布检测方法 |
CN103674838A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-26 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼脂肪含量分布检测方法 |
CN104483274A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-01 | 华东交通大学 | 田间玉米植株叶片氮素含量检测装置和方法 |
-
2016
- 2016-05-23 CN CN201610361714.4A patent/CN105866057A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101625314A (zh) * | 2009-07-29 | 2010-01-13 | 北京航空航天大学 | 一种高等植物生化参数非接触监测装置 |
CN102564962A (zh) * | 2011-12-07 | 2012-07-11 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 果树营养成分检测系统及方法 |
CN103630499A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼蛋白质含量分布检测方法 |
CN103674838A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-26 | 浙江大学 | 一种基于高光谱成像技术的鱼脂肪含量分布检测方法 |
CN104483274A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-01 | 华东交通大学 | 田间玉米植株叶片氮素含量检测装置和方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘红玉等: "基于高光谱的番茄氮磷钾营养水平快速诊断", 《农业工程学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108956527A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-07 | 新疆维吾尔自治区产品质量监督检验研究院 | 快速检测红枣中环磷酸腺苷cAMP含量的方法 |
CN108956527B (zh) * | 2018-07-24 | 2020-12-15 | 新疆维吾尔自治区产品质量监督检验研究院 | 快速检测红枣中环磷酸腺苷cAMP含量的方法 |
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