CN113984700A - 一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置及方法，属于土壤墒情检测技术领域。该装置是由近红外土壤水分信息采集模块、自动检测装置组成，属于土壤墒情检测研究的技术领域，所述近红外土壤水分信息采集模块由近红外传感芯片和封装外壳组成，近红外传感芯片通过自身光源可照射出检测光线，进而芯片实现检测土壤表面反射的近红外反射光谱信息。本发明还公开了利用上述非接触式近红外土壤墒情检测装置检测土壤墒情的方法。该检测装置设计合理、易于操作，相较于传统的人工检测土壤墒情方式，使用本装置能够有更快的工作效率，也能节约更多成本。
Description
技术领域
本发明涉及土壤墒情检测设备的技术领域，特别是涉及一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置及方法。
背景技术
水分是土壤的重要组成部分，在土壤的养分运输中具有重要的作用。在一定程度上，土壤的含水量也可以反应土壤质量的好坏。在农业生产、生态保护、植物生长和气象预测等研究中，土壤含水量是重要的指标参数。目前土壤含水量的测量方法较多，常见的有烘干法、中子法、土壤电阻率法、时域法、频域法和遥感法等。不同的测量方法都有着各自的优缺点(谢鹏宇，刘泽鑫.土壤水分测量原理与技术方法研究[J].现代农业科技，2020(23):166-168.)，在测量的过程中都存在局限性，受检测区域土壤类型和环境因素的影响。其中烘干法是测量土壤水分的传统方法和国际公认的标准方法，但是它不能实现对土壤水分的原位测量，测定过程费时费力，不利于室外长期、定点、连续的监测。中子法(EVETT S R,STEINER J L.Precision of neutron scattering and capacitance type moisturegages based on field calibration[J].Soil Science Society of America Journal,1995,59: 961-968.)在土壤水分测量中的应用，始于上世纪60年代，该方法能够实现野外定点连续观测，但仪器工作时产生的辐射会对人体和环境存在一定的危害。时域反射法(PERSSON M,HARDY S.Estimating water content from electrical conductivitymeasurements with short time-domain reflectometry probe[J].Soil ScienceSociety of America Journal,2003,67(2):478-482.)解决了中子测量法存在放射性危害、测量精度不高等问题，应用范围相对广泛，但是其不能实现密集测量，探针布置稍有不当，便会影响测量数据的准确性。与中子法相比，频域反射法(江朝晖，檀春节，支孝勤，等.基于频域反射法的便携式土壤水分检测仪研制[J].传感器与微系统,2013,32(1):79-82.)测量土壤水分具有快速、准确、连续测量、价格低以及工作时无污染等优点，但测量前需要对土壤进行预处理，处理过程复杂，工作效率较低。遥感反演法(庞治国，路京选，卢奕竹，等.基于遥感和地面测量的多尺度土壤水分产品验证分析[J].中国水利水电科学研究院学报,2019,17(4):271-278.)测量土壤含水量出现在上世纪70年代，它能够实现对大片作物区域的土壤水分含量进行长期、实时的监控，但测量的分辨率较低，且处理的数据量较大、处理过程复杂、周期较长，无法实时进行反馈。目前土壤水分测量以接触式传感器居多，即需要在土壤中插入固定检测装置和电极探头，用电极检测后反馈信息。
上述这些方法往往会存在许多的弊端：一是测量的反馈周期较长，不能实现快速测定的要求；二是测量前需要布置仪器，如在土壤中插入探针，这样会对耕层进行土壤破坏；三是采样点范围受限，不能在较大面积田块实现连续密集的测量，测量点位较少，不具备代表性。
相比于传统的接触式土壤水分测量方法，近红外光谱法测量土壤水分具有测量速度快，仪器自动化程度较高，土壤样品无需进行预处理等优点。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，克服目前接触式土壤水分检测方法费时费力的问题，实现对田间土壤墒情的非接触式快速实时检测。
本发明是通过以下技术方案实现的。
本发明的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，包括：设置于安装侧板上的丝杆升降机构模组，设置于丝杆升降机构模组上的土壤水分信息采集模块；设置于安装底板上的步进电机、吹气电磁阀和旋转平台，设置于旋转平台上的比对板，所述的丝杆升降机构模组还包括丝设置于丝杆模组移动滑块上的连接小板、设置于连接小板上的连接长板、设置于连接长板上的连接肋板，所述连接肋板下侧设有土壤水分信息采集模块，所述土壤水分信息采集模块内设有近红外传感芯片。
本发明的各部件间连接关系如下：所述吹气电磁阀通过M5螺钉和安装底板对应的孔位固定于安装底板下侧，所述旋转平台通过机构中的步进电机上端的固定孔和安装底板对应安装孔位，利用M3螺钉将旋转机构可靠的安装在安装底板上，所述安装侧板为一块插板，通过自身设计插在安装底板对应的插槽位置，从而实现安装侧板的固定。所述丝杆升降机构模组，通过M5螺钉与安装侧板一侧相连接，所述土壤水分信息采集模块通过M3螺钉固定在连接长板下侧，所述连接长板和连接肋板通过焊接固定，所述连接长板通过M5螺钉将自身和连接小板以及丝杆升降机构模组连接，所述比对板通过粘性胶粘贴在旋转平台一侧中心位置。
所述的土壤水分信息采集模块的硬件组成主要包括：两个卤素灯光源，传感器芯片、模数转化模块以及封装外壳。当采集模块工作时两个小型的钨丝灯管作为其光源，钨丝灯工作时能产生连续的光谱，可用于1750nm～2150nm的近红外光谱区，水分在此波段内吸收峰明显。两个钨丝灯管间是封装好的微电子机械系统和外置铟镓砷探测器；其上设有一个接收反射光线的微小探测孔径。探测器安装于一块高度集成的印制电路板中，印制电路板主要功能是负责稳定支撑探测器，以及仪器内部的电子元器件间的电气相互连接的。模块的基本工作原理为：当模块放置于土样上工作时，钨丝灯短暂亮起，照射出设定光强的光线，光线经土样表面漫反射后，反射光透过仪器的玻璃盖板进入到传感器的外壳内腔，同时穿过探测器的探测孔进入到探测器内部；探测器检测到光强信号后；模数转化模块开始工作，负责将光强信号处理成相应的电信号，转变的电信号再经过进一步的处理可以转化为一串数字信号，最后经数据线传输至计算机终端软件进行处理，从而获得对应的近红外光谱曲线图。
为了使采集模块能更好的实现其功能，同时又能保护其内部结构不受损坏，为此需要设计一个特定的外壳把整个模块进行封装。外壳形状依据采集模块的原始外形为参考，设计成带有内腔的方形，一是为了方便工厂机床加工，二是便于采集模块的安装。外壳设计时在两侧和顶面留有固定的螺纹孔，便于后期安装在自控检测机构上。壳体上的每个棱边都做了倒角处理，避免使用时对人员的伤害。壳体设计材料为铝材，材料表面进行氧化发黑处理，具体表现为将加工好后的铝外壳先用温度在60°左右的碱性化学脱脂液处理工件约2分钟，去除工件表面的油污；第二步是使用碱性溶液对其进行碱蚀，调整外壳基体表面，使之均匀一致；第三步为酸蚀出光，溶去工件表面的附着物，使工件露出光洁的表面；最后一步使氧化着色，使用化学试剂对工件表面进行氧化，并用黑色有机染料对表面染色，使其表面形成一层具有抗腐蚀特性的氧化膜，以此来提高外壳的防锈性能，同时延长产品的使用寿命。
所述的土壤水分信息采集模块的外壳左侧设有键槽开口用于连接USB插头，下侧设有外圆直径为35mm的正方形开口，用于放置高透光玻璃镜片，一方面时防止模块内部探孔直接接触土壤，另一方面是为了让土壤的反射光能透过镜片进入到模块的探测器内部。键槽开口在内部和一个带有5°倾角的方形空腔贯通，空腔内壁设计要求光滑平整，倾角存在的主要目的是考虑到采集模块在工作时，两端光源发出的扫描光线会在探孔下部玻璃镜片上产生反射，镜片的反射光一定程度上会影响光谱数据的实际结果。为避免上述情况的出现，使采集模块内部倾斜5°可以最大限度的探测到土壤漫反射回来的光线，从而提高光谱探测信号质量。模块内部芯片置入外壳封装后，模块的实际尺寸为50*50*35mm，重量在300g左右，具有体积小、重量轻、携带便捷的特点。
所述的旋转平台使用扇叶式设计，其旋转运动的实现可采用电机驱动，当采集模块需要进行参比对照时，电机驱动平台转至模块探测口下方，进行一次校正对照。丝杆升降机构模组通过安装侧板和安装底板跟旋转平台连接起来，安装底板上有一个方形开口，目的是让土壤水分信息采集模块能够通过方口去检测土壤水分。
机构的整体高度约480mm，底板宽度约270mm，机构工作时安装于农机底部机架位置，用螺栓和螺母将机构通过连接板固定。系统工作时，根据设定值驱动电机带动旋转平台把比对板旋转至土壤水分信息采集模块下方进行一次传参比信息对照，获取一个标准样品的数据，测定结束电机驱动旋转片复位至初始位置，之后电机驱动丝杆升降机构模组携带采集模块下行，待下行到预定位置后，模块开始测量，获取土壤水分数据，测量结束后丝杆升降机构模组将回到丝杆设置的最高位置，等待下一次测量，至此一个数据测量任务结束。
利用上述非接触式近红外土壤墒情检测装置检测土壤墒情的方法，按照下述步骤进行：
(1)土壤水分模型的建立需要先使用土壤水分信息采集模块测定土样的光谱数据，然后使用国标方法烘干法(NYT52-1987)，获得土样的实际含水量，利用土样光谱数据和实际含水量为水分建模参数建立土样的含水量模型。
(2)将前面采集的土壤样品使用土壤水分信息采集模块紧贴其表面，进行“暗电流扫描”，然后将采集模块取出置于参比板上进行“参比扫描”，获取一个参照光谱曲线；之后将采集模块重新紧贴住土壤样品进行“吸光度扫描”，点击“吸光度扫描”时，软件系统会自动计算显示吸光度光谱，默认的重复测量次数为3次，测量三次后软件会自动计算3张光谱的平均光谱，在软件上生成两个单次测定的光谱数据图和一个平均的光谱数据图。实验中每个土壤样品的光谱数据，统一使用每次测定时的平均光谱数据作为该土壤样品水分的光谱数据，样品数据的编号从01号开始编排。重复上述的操作，将每个土壤用都进行扫描获取光谱，直至光谱采集结束。
(3)光谱采集结束后，需要将光谱数据先经过预处理后再进行建模分析。考虑到采集模块测量土壤反射光谱时可能存在一些细小杂质和其他因素的影响，需要对获得的光谱数据做去异常样本处理。采用马氏距离等方法识别出浓度异常高杠杆界外的样本进行剔除。采用标准变量变换等不同的光谱预处理方法对采集到的光谱进行处理。
(4)利用校正集样本建立的土壤含水率的实测值与回判值之间的关系，结果表明土壤含水率的实测值与回判值之间存在线性相关关系。由图中信息可知，回归曲线的相关系数为0.9248，决定系数为0.8515，交叉验证均方根标准差为 0.0063。以上3个参数表明建模的稳定性好，方程拟合程度高，模型具有较好的预测能力。
(5)通过对土壤水分信息采集模块的试制和预实验，以及自动检测机构和可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，简称PLC)控制系统硬件选型和设计，完成了一套用于田间土壤水分实时测量的硬件系统，并开发了相应的水分测量软件系统。通过测定土壤样品的近红外光谱和化学指标，对比了不同预处理方法建立模型的准确性，通过选择最优预处理方法建立偏最小二乘法土壤水分预测模型，验证了土壤水分传感器测量土壤水分的准确性。将整套系统集成到移栽机上，实现了在移栽机行进过程中的土壤水分的实时测量和实时传输。
本发明的有益效果是：
(1)本发明的非接触式近红外土壤墒情检测装置，结构简单，操作便捷，可将检测装置安装于现有的农机具上，在设置好土壤水分信息采集模块的各项采集参数后，装置可以在作业的农机具上，实现对土壤水分的快速连续的实时自动化检测，相较于传统的人工检测，使用本发明能够有更快的工作效率，也能节约更多成本。
(2)通过采集不同含水量的土壤样品，利用偏最小二乘法建立了土壤水分的预测模型。当土壤含水量在50％以下时，预测值和实测值之间的决定系数可达0.828，预测均方根误差为0.67％，预测值和实测值间的平均误差低于10％。通过将该水分预测模型与采集模块的控制软件集成，实现了软件对土壤水分模型的调用和土壤水分的实时在线测量。
(3)通过基于北斗导航数据的经纬度信息的调用，可以实现在某一个经纬度下的水分信息的实现在线检测和显示，并且生成土壤墒情的需水量处方图，为后续在农田中进行喷灌、滴灌等变量灌溉作业提供参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1是本发明一种非接触式近红外土壤墒情检测装置的整体结构示意图；
其中1.安装侧板2.丝杆升降机构模组3.土壤水分信息采集模块4.安装底板5.步进电机6.吹气电磁阀7.旋转平台8.比对板9.安装孔10.移动滑块11. 连接长板12.紧定螺钉M5 13.连接小板14.连接肋板15.紧定螺钉M3 16.紧定螺钉M3。
图2是本发明一种非接触式近红外土壤墒情检测装置中旋转机构的结构示意图；
图3是本发明一种非接触式近红外土壤墒情检测装置中安装底板的结构示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置，包括安装侧板1，设置于安装侧板上的丝杆升降机构模组2、设置于丝杆升降机构模组上的土壤水分信息采集模块3、设置于安装底板4下方的步进电机5和吹气电磁阀6，设置于安装底板4上方旋转平台7、粘贴在旋转平台7上的对比板8、设置于丝杆升降机构模组上的移动滑块10、用于连接移动滑块10和土壤水分信息采集模块3的连接长板11，连接小板13和连接肋板14。所述丝杆升降机构模组为丝杆传动机构，主要用于执行土壤水分信息采集模块的升降测量工作，所述土壤水分信息采集模块为一款内置近红外传感芯片的采集模块，该模块可实现对土壤表面反射的近红外光谱的测量，所述的旋转机构包括旋转平台7上设置的比对板8，可用于土壤水分信息采集模块的比对校正，所述吹气电磁阀6用于控制装置的吹气操作，连接吹气管路后可用于吹除土壤水分信息采集模块表面沾染的泥土。
本发明的各部件间连接关系如下：所述吹气电磁阀6通过M5螺钉和安装底板4对应的孔位固定于安装底板下侧，所述旋转平台7通过机构中的步进电机5 上端的固定孔和安装底板4对应安装孔位，利用M3螺钉将旋转机构可靠的安装在安装底板4上，所述安装侧板1为一块插板，通过自身设计插在安装底板对应的插槽位置，从而实现安装侧板1的固定。所述丝杆升降机构模组2，通过M5 螺钉与安装侧板1一侧相连接，所述土壤水分信息采集模块3通过M3螺钉固定在连接长板11下侧，所述连接长板11和连接肋板14通过焊接固定，所述连接长板11通过M5螺钉将自身和连接小板13以及丝杆升降机构模组2连接，所述比对板8通过粘性胶粘贴在旋转平台7一侧中心位置。
所述的土壤水分信息采集模块的硬件组成主要包括：两个卤素灯光源，传感器芯片、模数转化模块以及封装外壳。当采集模块工作时两个小型的钨丝灯管作为其光源，钨丝灯工作时能产生连续的光谱，可用于1750nm～2150nm的近红外光谱区，水分在此波段内吸收峰明显。两个钨丝灯管间是封装好的微电子机械系统和外置铟镓砷探测器；其上设有一个接收反射光线的微小探测孔径。探测器安装于一块高度集成的印制电路板中，印制电路板主要功能是负责稳定支撑探测器，以及仪器内部的电子元器件间的电气相互连接的。模块的基本工作原理为：当模块放置于土样上工作时，钨丝灯短暂亮起，照射出设定光强的光线，光线经土样表面漫反射后，反射光透过仪器的玻璃盖板进入到传感器的外壳内腔，同时穿过探测器的探测孔进入到探测器内部；探测器检测到光强信号后；模数转化模块开始工作，负责将光强信号处理成相应的电信号，转变的电信号再经过进一步的处理可以转化为一串数字信号，最后经数据线传输至计算机终端软件进行处理，从而获得对应的近红外光谱曲线图。
为了使采集模块能更好的实现其功能，同时又能保护其内部结构不受损坏，为此需要设计一个特定的外壳把整个模块进行封装。外壳形状依据采集模块的原始外形为参考，设计成带有内腔的方形，一是为了方便工厂机床加工，二是便于采集模块的安装。外壳设计时在两侧和顶面留有固定的螺纹孔，便于后期安装在自控检测机构上。壳体上的每个棱边都做了倒角处理，避免使用时对人员的伤害。壳体设计材料为铝材，材料表面进行氧化发黑处理，具体表现为将加工好后的铝外壳先用温度在60°左右的碱性化学脱脂液处理工件约2分钟，去除工件表面的油污；第二步是使用碱性溶液对其进行碱蚀，调整外壳基体表面，使之均匀一致；第三步为酸蚀出光，溶去工件表面的附着物，使工件露出光洁的表面；最后一步使氧化着色，使用化学试剂对工件表面进行氧化，并用黑色有机染料对表面染色，使其表面形成一层具有抗腐蚀特性的氧化膜，以此来提高外壳的防锈性能，同时延长产品的使用寿命。
所述的土壤水分信息采集模块的外壳左侧设有键槽开口用于连接USB插头，下侧设有外圆直径为35mm的正方形开口，用于放置高透光玻璃镜片，一方面时防止模块内部探孔直接接触土壤，另一方面是为了让土壤的反射光能透过镜片进入到模块的探测器内部。键槽开口在内部和一个带有5°倾角的方形空腔贯通，空腔内壁设计要求光滑平整，倾角存在的主要目的是考虑到采集模块在工作时，两端光源发出的扫描光线会在探孔下部玻璃镜片上产生反射，镜片的反射光一定程度上会影响光谱数据的实际结果。为避免上述情况的出现，使采集模块内部倾斜5°可以最大限度的探测到土壤漫反射回来的光线，从而提高光谱探测信号质量。模块内部芯片置入外壳封装后，模块的实际尺寸为50*50*35mm，重量在300g左右，具有体积小、重量轻、携带便捷的特点。
所述的旋转平台7使用扇叶式设计，其旋转运动的实现可采用电机驱动，当采集模块需要进行参比对照时，电机驱动平台转至模块探测口下方，进行一次校正对照。丝杆升降机构模组2通过安装侧板1和安装底板4跟旋转平台7连接起来，安装底板4上有一个方形开口，目的是让土壤水分信息采集模块3能够通过方口去检测土壤水分。
机构的整体高度约480mm，底板宽度约270mm，机构工作时安装于农机底部机架位置，用螺栓和螺母将机构通过连接板固定。系统工作时，根据设定值驱动电机带动旋转平台7把比对板8旋转至土壤水分信息采集模块3下方进行一次传参比信息对照，获取一个标准样品的数据，测定结束电机驱动旋转片复位至初始位置，之后电机驱动丝杆升降机构模组2携带采集模块下行，待下行到预定位置后，模块开始测量，获取土壤水分数据，测量结束后丝杆升降机构模组2将回到丝杆设置的最高位置，等待下一次测量，至此一个数据测量任务结束。
工作原理：使用时可通过装置安装底板4上的安装孔配合固定件进行装置本体的悬挂式安装，装置工作时，步进电机5带动旋转平台7将比对板8旋转至土壤水分信息采集模块3下方进行一次信息的比对，获取一个标准样品的数据，比对结束步进电机驱动旋转平台7复位至初始位置，之后丝杆升降机构模组2开始携带采集模块下行，待下行到预定位置后，采集模块开始测量，获取土壤水分数据，测量结束后模块将回到丝杆设置的最高位置，等待下一次测量，至此装置完成了一个数据测量的任务。
利用上述非接触式近红外土壤墒情检测装置检测土壤墒情的方法，按照下述步骤进行：
1、土壤样品的采集
本文选取江苏大学农业工程学院旁油菜种植地作为采样地点，该地主要的土壤类型为潮土，是农田常见的土壤之一，质地结构较为平和。取样时采用对角线取样的方法，采集耕层土壤(0-10cm)样品150份，使用密封袋装回实验室，置于室内静置2小时后，过10目筛，去除土壤中较大的植物根系以及其他杂质。然后将样品装入矩形盛样皿中，待所有样品预处理结束后使用土壤水分信息采集模块测定土样的近红外光谱数据。
2、土壤光谱数据的获取
土壤水分模型的建立需要先使用土壤水分信息采集模块测定土样的光谱数据，然后使用国标方法烘干法(NYT52-1987)，获得土样的实际含水量，利用土样光谱数据和实际含水量为水分建模参数建立土样的含水量模型。
完成软件参数的设置后，将前面采集的土壤样品使用土壤水分信息采集模块紧贴其表面，进行“暗电流扫描”，然后将采集模块取出置于参比板上进行“参比扫描”，获取一个参照光谱曲线；之后将采集模块重新紧贴住土壤样品进行“吸光度扫描”，点击“吸光度扫描”时，软件系统会自动计算显示吸光度光谱，默认的重复测量次数为3次，测量三次后软件会自动计算3张光谱的平均光谱，在软件上生成两个单次测定的光谱数据图和一个平均的光谱数据图。实验中每个土壤样品的光谱数据，统一使用每次测定时的平均光谱数据作为该土壤样品水分的光谱数据，样品数据的编号从01号开始编排。重复上述的操作，将每个土壤用都进行扫描获取光谱，直至光谱采集结束。
3、土壤含水量的测定
(1)光谱数据测定结束后，用取样勺从样品盒中取土样约20g放入已知重量的干净烧杯中(烧杯重量记为m0)，放于电子天平中，称量烘干前土样和烧杯的重量记为m1，数值精确至0.01g；称量结束在烧杯上用记号笔写上对应的土壤样品编号，便于后期数据的记录；重复上述操作，把所有样品称重，放置整齐并记录烘干前的数据；其中每一份土样做一个平行实验作为对照。
(2)开启烘箱电源使温度预热至105℃，待温度稳定后，使用防护工具，将称重好的土壤样品有序放入烘箱各夹层中，保持烘箱温度105℃左右，用秒表记录烘烤时间，依据国标定时12小时，使用的烘箱品牌为常州市吴江电热器材有限公司制造的电热恒温鼓风干燥箱。
(3)烘烤结束后，将样品取出在干燥器中冷却约10min后，立即称重，将烘干后的烧杯和土样的质量记录为m2。
(4)获得以上数据后，利用如下公式计算出各新鲜土壤样品的含水率。
式中：m0——干净空烧杯的质量，g；
m1——烘干前烧杯及土样质量，g；
m2——烘干后烧杯及土样质量，g；
4、光谱数据的预处理
光谱采集结束后，需要将光谱数据先经过预处理后再进行建模分析。考虑到采集模块测量土壤反射光谱时可能存在一些细小杂质和其他因素的影响，需要对获得的光谱数据做去异常样本处理。采用偏最小二乘法结合马氏距离识别出浓度异常高杠杆界外的样本进行剔除。为了减少光谱曲线的信噪，提高模型的准确性，分别采用标准变量变换等常见的光谱数据预处理方法，从而使光谱曲线的过渡更加平滑、光谱信息取得增强。为了获得较优的偏最小二乘法模型，数据经过上述处理后，通过定量分析全波段偏最小二乘法建模结果的相关系数、以及均方根误差值，找出不同的预处理方法中最优的偏最小二乘法模型，从而获得最适合样本数据的预处理方法，提高模型的准确性。
5、样本集的划分
采集样本在建立模型前需要对样本集进行划分操作，通常将其划分为校正集和预测集两部分。校正集用于建立样本的数学模型，预测集则用于对建模质量的优劣进行评价，在光谱学的数据分析中，样本集的划分对后续数据的处理具有重要的作用。本研究中采用Sample set partitioning based on joint x-y distance，简称 SPXY采样法进行样本集的划分，取其中70％样本作为校正集，30％样本作为预测集。SPXY算法原理是分别以光谱值和水分值为特征参数，计算实验样本之间的距离，以保证最大程度表征样本分布，增加样本间的差异性和代表性。从而有效地覆盖多维向量空间，避免样本间差异过小或相同的情况引起预测模型过拟合或预测效果不佳的情况，以提高模型的稳定性和准确性。最终确定了92个有效样本作为校正集建立数据模型，预测集样本36个。
6、基于偏最小二乘法(partial least-square method，简称PLSR)模型的建立与验证
本文采用的是PLSR建模，该方法具有模型简单、运算量小、变量更少的特点，可以较好的解决自变量之间多重相关性问题，易于辨识样本系统中的信息与噪声，能较好的解释因变量和自变量之间的关系。利用校正集样本建立的土壤含水率的实测值与回判值之间的关系，结果表明土壤含水率的实测值与回判值之间存在线性相关关系。回归结果校正集相关系数为0.9248，决定系数为0.8515，交叉验证均方根标准差为0.0063。以上3个参数表明建模的稳定性好，方程拟合程度高，模型具有较好的预测能力。
载入校正集建立的模型，可以获得烘干法获得的土壤含水率与本研究中设计的土壤水分传感器测量含水率的对比结果，预测集结果相关系数达到了0.9098，均方根误差为0.0067。在36个预测样本中，实测值和预测值的最大相对误差为 8.829％，平均相对误差为2.758％。相对误差均在10％以下，说明本研究中设计的土壤水分信息采集模块可以准确的测量土壤的含水量。
7、水分模型的集成调用和软件开发
基于前期实验研究获取到的土壤水分模型，将数据模型通过算法集成至土壤水分信息采集模块原本的控制软件中，借助合适的算法优化软件的内部数据处理模式，依靠有限的样品模型数据作为对照，使模块在测量未知土壤水分时可以实时显示土壤水分的具体数值和对应的光谱数据曲线，让土壤的水分结果显示更直观，避免人工处理数据繁琐的问题，降低人工成本，减少工作量，实现田间快速检测并出在工控机上实时输出土壤水分含量具体数值的目的。
为了便于操作软件安装在带有显示屏幕工控机上，操作者可通过触控屏幕操作完成土壤水分测量的相应功能。在设计软件主要功能图标时，考虑到田间工作时，机器运行不太平稳容易影响鼠标点击图标的准确度，为此在二次开发软件时把测量用到的所有功能图标都置于软件主界面的顶部，将图标在合理的范围内尽可能的放大，并安排合理的间距，防止人工操作时出现误触和点击困难的情况出现。在软件的主界面中主要功能按钮为：系统设置、串口的打开和关闭、参比扫描、吸光度扫描、参比的保存和调入。系统设置和原配套软件差别不大，参数设置和原软件一致。与原软件不同的是，集成优化后的软件多了保存参比和调入参比两个功能，保存参比顾名思义就是可以将参比的光谱文件保存下来，调入参比即把参比的光谱文件调入软件。这两个图标功能的加入，避免了每次测量都需要进行参比扫描的步骤，使采集模块可以测量一次参比就能完成后续的一系列土壤水分的测量操作，减少了装置测量一次水分数据需要的时间，提高土壤水分的测量效率。
8、与移栽机的集成及田间试验
将非接触式近红外土壤墒情在线检测装置安装到移栽机上，该移栽机的研发公司为润禾(镇江)农业装备有限公司，其是一家致力于蔬菜生产全程机械化以及智能化控制解决方案的科技型生产企业。该公司研发的移栽机为手扶自走式全自动移栽机，其主要技术参数见表1。移栽机的地盘高度为300mm，而升降机构的行程范围是200mm，只要试验的土垄高度在100-300mm升降机构都能携带土壤水分信息采集模块正常工作。
表1移栽机主要技术参数
检测装置电气箱利用悬挂式设计，在箱子背部焊接金属挂扣，将其挂于移栽机的苗盘篮右侧。考虑到移栽机的作业方式和行驶方向，自动检测机构利用螺栓和连接板搭配固定的方式，将其固定在移栽机作业的鸭嘴吊杯前方右侧底盘机架上，这样可以避免土壤水分信息采集模块在测量地表土壤水分时伤害栽植好的秧苗。检测装置的吹气操作通过从移栽机的气泵管路中连接一路气管至装置底部的吹气电磁阀处，从而实现装置的吹气。电气箱和检测装置间的通过电气箱底部开口引出连接线进行数据和电力的传输。整个系统采用悬挂和螺栓连接的目的是为了便于机构和电气箱的拆卸和搬运，从而更好的进行田间试验工作。
2021年5月26日，在江苏省镇江市丹徒区世业洲农场基地进行土壤水分检测装置的田间试验。大棚的面积约为200m2，选取其中一条已经平整好的土垄作为水分测量的测试点，土垄高度约为120mm。试验开始前预先设置将测量装置安装好，并在软件上设置采集模块连续测量的次数和间隔时间。待各项准备工作完成，选取移栽机的行进速度20m/min，检测机构在该行进速度上每间隔20s测量一次土壤的水分含量，本次试验在移栽机行进过程中一共进行15次水分的测量，测量结果见表2。
表2田间试验结果
移栽机以正常工作速度20m/min行进作业时，土壤水分在线检测装置能有效地测量到地表土壤的水分含量。表中数据除了2号测量点数据可能因为采集模块测量时，土壤中存在大块石块阻挡了采集模块与土壤表面接触或者是该测量位置地表起伏较大，模块离土表距离较远，造成测量数据异常。上述试验结果表明，本研究设计的土壤水分检测装置，可以实现移栽机田间作业时测量土壤水分的要求，同时反映作业田块的土壤墒情状况，表明了土壤水分在线检测装置可以实现田间土壤水分的连续实时测量。
9、调用北斗导航数据生成需水量信息表和处方图
基于北斗双天线实时差分定位(Real-time kinematic，简称RTK)系统和嵌入式软件技术集成开发移栽机土壤墒情检测定位系统。通过在移栽机上安装北斗双天线RTK系统，实现移栽机的精准定位。以RTK系统的主定位天线为坐标原点，移栽机的右、前、上方向分别为X轴、Y轴、Z轴正方向建立移栽机导航定位相对坐标系。通过测量土壤墒情在线检测装置在相对坐标系中的坐标值，并写入定位系统中，可以实现对土壤墒情在线检测装置的精准定位。根据土壤墒情检测装置的采样时间间隔设置定位系统的采样周期，并将获取的定位信息的文本文件实时保存到本地文件中。土壤水分在线测量软件在线读取该文本文件中的经纬度坐标信息并与土壤含水率信息实现配对、整合，最终生成需水量信息表(见表 3)，由于导航的起始位置默认为1，所以表中的序号是第一个测量点默认从2 开始编号，根据信息表还可以生成需水量彩色处方图。
表3北斗导航定位下的需水量信息表
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (7)
1.一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于包括：设置于安装侧板上的丝杆升降机构模组，设置于丝杆升降机构模组上的土壤水分信息采集模块；设置于安装底板上的步进电机、吹气电磁阀和旋转平台，设置于旋转平台上的比对板，所述的丝杆升降机构模组还包括丝设置于丝杆模组移动滑块上的连接小板、设置于连接小板上的连接长板、设置于连接长板上的连接肋板，所述连接肋板下侧设有土壤水分信息采集模块，所述土壤水分信息采集模块内设有近红外传感芯片。
2.根据权利要求1所述的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于所述吹气电磁阀通过M5螺钉和安装底板对应的孔位固定于安装底板下侧，所述旋转平台通过机构中的步进电机上端的固定孔和安装底板对应安装孔位，利用M3螺钉将旋转机构可靠的安装在安装底板上，所述安装侧板为一块插板，通过自身设计插在安装底板对应的插槽位置，从而实现安装侧板的固定；所述丝杆升降机构模组，通过M5螺钉与安装侧板一侧相连接，所述土壤水分信息采集模块通过M3螺钉固定在连接长板下侧，所述连接长板和连接肋板通过焊接固定，所述连接长板通过M5螺钉将自身和连接小板以及丝杆升降机构模组连接，所述比对板通过粘性胶粘贴在旋转平台一侧中心位置。
3.根据权利要求1所述的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于所述的土壤水分信息采集模块的硬件组成主要包括：两个卤素灯光源，传感器芯片、模数转化模块以及封装外壳；当采集模块工作时两个小型的钨丝灯管作为其光源，钨丝灯工作时能产生连续的光谱，可用于1750nm～2150nm的近红外光谱区，水分在此波段内吸收峰明显；两个钨丝灯管间是封装好的微电子机械系统和外置铟镓砷探测器；其上设有一个接收反射光线的微小探测孔径；探测器安装于一块高度集成的印制电路板中，印制电路板主要功能是负责稳定支撑探测器，以及仪器内部的电子元器件间的电气相互连接的；模块的基本工作原理为：当模块放置于土样上工作时，钨丝灯短暂亮起，照射出设定光强的光线，光线经土样表面漫反射后，反射光透过仪器的玻璃盖板进入到传感器的外壳内腔，同时穿过探测器的探测孔进入到探测器内部；探测器检测到光强信号后；模数转化模块开始工作，负责将光强信号处理成相应的电信号，转变的电信号再经过进一步的处理可以转化为一串数字信号，最后经数据线传输至计算机终端软件进行处理，从而获得对应的近红外光谱曲线图。
4.根据权利要求1所述的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于所述的土壤水分信息采集模块的外壳左侧设有键槽开口用于连接USB插头，下侧设有外圆直径为35mm的正方形开口，用于放置高透光玻璃镜片，一方面时防止模块内部探孔直接接触土壤，另一方面是为了让土壤的反射光能透过镜片进入到模块的探测器内部；键槽开口在内部和一个带有5°倾角的方形空腔贯通，空腔内壁设计要求光滑平整，倾角存在的主要目的是考虑到采集模块在工作时，两端光源发出的扫描光线会在探孔下部玻璃镜片上产生反射，镜片的反射光一定程度上会影响光谱数据的实际结果；为避免上述情况的出现，使采集模块内部倾斜5°可以最大限度的探测到土壤漫反射回来的光线，从而提高光谱探测信号质量；模块内部芯片置入外壳封装后，模块的实际尺寸为50*50*35mm，重量在300g左右，具有体积小、重量轻、携带便捷的特点。
5.根据权利要求1所述的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于所述的旋转平台使用扇叶式设计，其旋转运动的实现可采用电机驱动，当采集模块需要进行参比对照时，电机驱动平台转至模块探测口下方，进行一次校正对照；丝杆升降机构模组通过安装侧板和安装底板跟旋转平台连接起来，安装底板上有一个方形开口，目的是让土壤水分信息采集模块能够通过方口去检测土壤水分。
6.根据权利要求1所述的一种非接触式近红外土壤墒情检测装置，其特在于机构的整体高度约480mm，底板宽度约270mm，机构工作时安装于农机底部机架位置，用螺栓和螺母将机构通过连接板固定。
7.利用权利要求1-6所述非接触式近红外土壤墒情检测装置检测土壤墒情的方法，其特在于按照下述步骤进行：
(1)土壤水分模型的建立需要先使用土壤水分信息采集模块测定土样的光谱数据，然后使用国标方法烘干法(NYT52-1987)，获得土样的实际含水量，利用土样光谱数据和实际含水量为水分建模参数建立土样的含水量模型；
(2)将前面采集的土壤样品使用土壤水分信息采集模块紧贴其表面，进行“暗电流扫描”，然后将采集模块取出置于参比板上进行“参比扫描”，获取一个参照光谱曲线；之后将采集模块重新紧贴住土壤样品进行“吸光度扫描”，点击“吸光度扫描”时，软件系统会自动计算显示吸光度光谱，默认的重复测量次数为3次，测量三次后软件会自动计算3张光谱的平均光谱，在软件上生成两个单次测定的光谱数据图和一个平均的光谱数据图；实验中每个土壤样品的光谱数据，统一使用每次测定时的平均光谱数据作为该土壤样品水分的光谱数据，样品数据的编号从01号开始编排；重复上述的操作，将每个土壤用都进行扫描获取光谱，直至光谱采集结束；
(3)光谱采集结束后，需要将光谱数据先经过预处理后再进行建模分析；考虑到采集模块测量土壤反射光谱时可能存在一些细小杂质和其他因素的影响，需要对获得的光谱数据做去异常样本处理；采用马氏距离等方法识别出浓度异常高杠杆界外的样本进行剔除；采用标准变量变换等不同的光谱预处理方法对采集到的光谱进行处理；
(4)利用校正集样本建立的土壤含水率的实测值与回判值之间的关系，结果表明土壤含水率的实测值与回判值之间存在线性相关关系；由图中信息可知，回归曲线的相关系数为0.9248，决定系数为0.8515，交叉验证均方根标准差为0.0063；以上3个参数表明建模的稳定性好，方程拟合程度高，模型具有较好的预测能力；
(5)通过对土壤水分信息采集模块的试制和预实验，以及自动检测机构和可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，简称PLC)控制系统硬件选型和设计，完成了一套用于田间土壤水分实时测量的硬件系统，并开发了相应的水分测量软件系统；通过测定土壤样品的近红外光谱和化学指标，对比了不同预处理方法建立模型的准确性，通过选择最优预处理方法建立偏最小二乘法土壤水分预测模型，验证了土壤水分传感器测量土壤水分的准确性；将整套系统集成到移栽机上，实现了在移栽机行进过程中的土壤水分的实时测量和实时传输。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115112579A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-09-27 | 光谱时代(北京)科技有限公司 | 光谱采集设备 |
| CN117434000A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 西派特（北京）科技有限公司 | 近红外化工原料生产监测系统 |
| CN118067964A (zh) * | 2024-04-16 | 2024-05-24 | 四川省科源工程技术测试中心有限责任公司 | 一种用于未开耕荒地的土壤质量监测系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109342260A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-02-15 | 浙江大学 | 一种土壤水分检测系统及其检测方法 |
| CN109765259A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-05-17 | 安徽建筑大学 | 一种基于土壤水盐变化确定冻土上限变化规律方法及装置 |
| CN110118732A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-13 | 中国农业大学 | 土壤含水量检测方法及装置 |
| CN209265662U (zh) * | 2019-03-01 | 2019-08-16 | 连云港市气象局 | 一种农业气象灾害预警装置 |
| CN112345593A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-09 | 杭州鲁尔物联科技有限公司 | 一种高精度深层土壤水分检测装置及其实施方法 |
| CN216117317U (zh) * | 2021-08-09 | 2022-03-22 | 江苏大学 | 一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置 |
-
2021
- 2021-08-09 CN CN202110906324.1A patent/CN113984700B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109342260A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-02-15 | 浙江大学 | 一种土壤水分检测系统及其检测方法 |
| CN109765259A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-05-17 | 安徽建筑大学 | 一种基于土壤水盐变化确定冻土上限变化规律方法及装置 |
| CN209265662U (zh) * | 2019-03-01 | 2019-08-16 | 连云港市气象局 | 一种农业气象灾害预警装置 |
| CN110118732A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-13 | 中国农业大学 | 土壤含水量检测方法及装置 |
| CN112345593A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-09 | 杭州鲁尔物联科技有限公司 | 一种高精度深层土壤水分检测装置及其实施方法 |
| CN216117317U (zh) * | 2021-08-09 | 2022-03-22 | 江苏大学 | 一种非接触式近红外土壤墒情在线检测装置 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115112579A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-09-27 | 光谱时代(北京)科技有限公司 | 光谱采集设备 |
| CN115112579B (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-25 | 光谱时代(北京)科技有限公司 | 光谱采集设备 |
| CN117434000A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 西派特（北京）科技有限公司 | 近红外化工原料生产监测系统 |
| CN117434000B (zh) * | 2023-12-21 | 2024-03-26 | 西派特（北京）科技有限公司 | 近红外化工原料生产监测系统 |
| CN118067964A (zh) * | 2024-04-16 | 2024-05-24 | 四川省科源工程技术测试中心有限责任公司 | 一种用于未开耕荒地的土壤质量监测系统 |
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