JP2003106999A - 土壌成分解析方法 - Google Patents
土壌成分解析方法Info
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- JP2003106999A JP2003106999A JP2001300023A JP2001300023A JP2003106999A JP 2003106999 A JP2003106999 A JP 2003106999A JP 2001300023 A JP2001300023 A JP 2001300023A JP 2001300023 A JP2001300023 A JP 2001300023A JP 2003106999 A JP2003106999 A JP 2003106999A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 土壌の中の有機成分を簡便に且つ短時間で解
析して、土壌の評価を行う土壌成分解析方法を提供する
ことを課題としている。 【解決手段】 土壌内に含まれる有機成分の値が化学分
析された土壌の近赤外スペクトルから、各有機成分の化
学分析値と相関の高い近赤外スペクトルの波長群求めて
重回帰分析して、近赤外スペクトルデータから上記有機
成分の値を算出する検量線を作成して検定し、有機成分
の値が未知である土壌の近赤外線スペクトルを上記検量
線に対応せしめて土壌内に含まれる有機成分の値を演算
して算出する。
析して、土壌の評価を行う土壌成分解析方法を提供する
ことを課題としている。 【解決手段】 土壌内に含まれる有機成分の値が化学分
析された土壌の近赤外スペクトルから、各有機成分の化
学分析値と相関の高い近赤外スペクトルの波長群求めて
重回帰分析して、近赤外スペクトルデータから上記有機
成分の値を算出する検量線を作成して検定し、有機成分
の値が未知である土壌の近赤外線スペクトルを上記検量
線に対応せしめて土壌内に含まれる有機成分の値を演算
して算出する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、土壌内に含まれ
る有機体窒素等の有機成分を非破壊によって算出する土
壌成分解析方法に関する。 【０００２】 【従来の技術と発明が解決しようとする課題】従来植物
は炭素，酸素，水素を大気と水から得、残りの窒素やミ
ネラルを土壌から吸収しているとの考え方に基づき、土
壌の評価は、窒素（Ｎ），リン（Ｐ），カリウム（Ｋ）
等の無機成分、特に窒素に関しては無機態窒素（ＮＨ４
-Ｎ，ＮＯ３-Ｎ）成分の含有量が対象となっていた。し
かし近年植物が有機物を直接吸収することが知られてき
ており、このため土壌の評価には有機成分を対象にする
必要が生じてきている。 【０００３】例えば稲の場合リグニンや炭水化物を多く
含む稲わらに、タンパク質に富む米ぬかを混ぜＣ／Ｎ比
を２０とした米ぬか入り稲わらを混入した畑で栽培する
と、該米ぬか入り稲わらを混入しない畑で栽培する場合
に比較して窒素吸収量が増加する。これは無機態窒素の
みを吸収すると仮定すると考えられないことであり、タ
ンパク質が無機化される中間で生ずるアミノ酸（有機態
窒素であるアミノ酸態窒素）を直接吸収している可能性
がある。 【０００４】しかし従来土壌成分解析は、土壌のサンプ
ルに対して比較的煩雑な化学分析を行う必要があり、分
析に比較的長い時間や所定以上の熟練技術等が必要とな
る欠点の他、一度に多量のサンプルの分析が不可能であ
るという問題点もあった。このため本発明は近赤外分析
を利用して土壌の中の有機成分を簡便に且つ短時間で解
析して、土壌の評価を行う方法を提供することを目的と
している。 【０００５】 【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の土壌成分解析方法は、土壌内に含まれる有機
成分の値が化学分析された土壌の近赤外スペクトルを測
定し、各有機成分の化学分析値と相関の高い近赤外スペ
クトルの波長群を求め、該波長群を重回帰分析し、測定
される近赤外スペクトルデータから上記有機成分の値を
算出する検量線を作成し、該検量線を検定した後、有機
成分の値が未知である土壌の近赤外線スペクトルを上記
検量線に対応せしめることにより上記土壌内に含まれる
有機成分の値を演算して算出することを特徴としてい
る。 【０００６】 【発明の実施の形態】本発明は土壌に近赤外線（赤外線
と可視光線との間に位置する８００〜２５００nmの波長
域にある電磁波）を照射することによって得られる近赤
外スペクトルによって、土壌に含まれる蛋白質やアミノ
酸等の土壌評価の対象となる評価対象有機成分の分析値
を近赤外分析値として演算して求めて土壌の評価を行う
土壌成分解析方法である。 【０００７】従来いわゆる近赤外分析法の理論により、
近赤外線を物質に照射すると、該物質はその構造に由来
して特定の波長の電磁波を吸収することが知られてい
る。例えば米や大豆等に含まれる水分は１９３５nm，デ
ンプンは２１００nm，タンパク質は２１８０nm，脂質は
２３０５nmや２３４５nm等の波長の電磁波を吸収する。
つまり水分，デンプン，タンパク質，脂質に近赤外線を
照射し、その反射光を測定すると上記各波長の反射量が
他の波長に比較して減少する。 【０００８】なお物質の近赤外線（波長λの電磁波）の
吸収度合い（吸光度）は、図１（ａ），（ｂ）に示され
るように、セラミック板等の標準物１上に試料２（上記
物質）を配置し、入射光の強さIo(λ)，標準物の反射光
の強さIs(λ)，試料の反射光の強さI(λ)を測定し、吸
収度Ａ(λ)をＡ(λ)＝log{Is(λ)／I(λ)}とし、試料の
絶対反射率Ｒ*(λ)をＲ*(λ)＝I(λ)／Io(λ)，標準物
の絶対反射量Rs *(λ)をRs *＝Is(λ)／Io(λ)とすると、
Ａ(λ)＝log{Is(λ)／I(λ)}＝log{１／Ｒ*(λ)}-log
{１／Rs *(λ)}で与えられ、Ａ(λ)はI(λ)が小さいほど
大きくなる。ただし標準物の絶対反射量により絶対値が
シフトするため、複数の物質を個別に測定する場合、各
試料は同一の標準物上で測定を行う必要がある。 【０００９】そして酵素や水分，アミノ酸等の複数の成
分を含んだ試料（土壌等）を、上記各試料の測定時に使
用した標準物上に配置して近赤外線を照射し、該近赤外
線の反射光を測定して近赤外線の波長を横軸に、吸光度
を縦軸にとったグラフ（近赤外スペクトル）を作成する
と、図２に示されるように、この近赤外スペクトルは、
酵素，水分，アミノ酸等複数の成分に由来する波長の吸
光度Ａ(λ)が高くなった形状をなし、この吸光度Ａ(λ)
が高くなった部分から含まれる物質を非破壊によって分
析することができる。 【００１０】そして本発明の土壌成分解析方法は、上記
理論に従って、まず予め評価対象有機成分の分析値が精
度良く化学分析された試料（土壌）を所定の標準物上に
配置し、近赤外線を照射して近赤外スペクトルを求め、
上記近赤外スペクトルからアミノ酸や蛋白質等の各成分
に相関の高い波長群、つまり各成分に由来して吸光度の
高い波長群（通常は複数）を求める。 【００１１】次にこの求められた各成分に対応する波長
（相関波長）群の各吸光度（近赤外スペクトルデータ）
を、近赤外分析値を目的変数として相関波長群の吸光度
と近赤外分析値との数学的な関係を重回帰分析し、相関
波長群の吸光度と近赤外分析値との回帰式を求め、相関
波長群の吸光度から近赤外分析値（推定値）を算出する
検量線を各成分毎に作成する。 【００１２】なお近赤外分析値は一般的な重回帰分析が
行われ、近赤外分析値ｃ＝K0＋Ｋ1L(λ1)＋Ｋ2L(λ2)＋
Ｋ3L(λ3)＋…＋ＫnL(λn)｛L(λi)は、波長λiにおけ
る吸光度，吸光度の１次微分，吸光度の２次微分等，K
０は定数，K1〜Knは重回帰係数｝の多項式で回帰され、
図３（ａ）に示されるように検量線により解析される近
赤外分析値の解析値と予め測定されている化学分析値と
の測定誤差（残差）が最小となるようにλiとＫiを決定
する。 【００１３】その後評価対象有機成分の分析値が未知で
ある土壌（検定用土壌）の近赤外スペクトルを求め、上
記検量線を使用して近赤外分析値を演算するとともに、
この土壌を化学分析して各評価対象有機成分の化学分析
値を測定し、この化学分析値と上近赤外分析値とのグラ
フ｛図３（ｂ）参照｝を作成し、測定された評価対象有
機成分の化学分析値によって上記検量線（重回帰式）の
評価を行う。 【００１４】そして上記検量線の検定の結果により作成
された検量線が適であると判断された場合に、この検量
線を利用することが可能（近赤外分析値の演算のための
関数として使用できる）となり、各評価対象有機成分の
分析値が未知である土壌の近赤外スペクトルを測定し、
該近赤外スペクトルの各評価対象有機成分の相関波長群
の吸光度を検量線に対応させることによって、各各評価
対象有機成分の分析値を近赤外分析値によって演算して
求めることができる。 【００１５】なお検量線（重回帰式）の評価は、重回帰
解析で一般的な検定用麹の検量線による演算値と化学分
析による測定値の残差の標準偏差（標準誤差）ＳＥＰ＝
＋｛Σ（ｄi-ｄ）2／（ｎ-１）｝1/2（ｄiは化学分析値
と推定値との差，ｄはｄiの平均値，ｎは評価用試料の
数）と検量線作成時の残差標準偏差ＳＥＣと＝＋｛Σ
（ｙi-ｙ）2／（ｎ-ｐ-１）｝1/2（ｙiは対象成分の化
学分析値，ｙは回帰解析値）の比較や相関係数等によっ
て行われ、本実施形態では少なくとも相関係数が０．９
程度以上で検量線を適であると判断した。 【００１６】以上に示す方法により上記各評価対象有機
成分の分析値が未知である土壌は、上記のように予め設
定された検量線により該土壌の近赤外スペクトルを測定
することによって、評価対象有機成分の分析値が近赤外
分析値として演算されるので、土壌における評価対象有
機成分の分析値を直接化学分析することなく近赤外分析
値によって非破壊で分析することができ、分析が容易で
迅速に結果を算出することができる。 【００１７】特に各評価対象有機成分に対応した全ての
相関波長の吸光度を同時に検出することができるため、
各評価対象有機成分毎の検量線と相関波長を使用するこ
とにより複数の評価対象有機成分の近赤外分析値を同時
に測定することができ、各近赤外分析値の総合的な品質
特性を求めることができる他、従来の化学分析等のよう
に測定に大量の薬品や設備，時間等を必要とせず、分析
コストが軽減される。 【００１８】なお上記近赤外分析をコンピュータによっ
て行う場合は、解析用のソフトウエアに、検定後の検量
線を演算用の関数として入力するとともに、近赤外スペ
クトルのデータを当該ソフトウエアに自動又は手動で入
力できるように構成することにより容易に実現すること
ができる。 【００１９】 【発明の効果】以上のように示される土壌成分解析方法
によれば、土壌の近赤外スペクトルを測定することによ
って、土壌内に含まれる有機成分の値が演算解析される
ので、これら土壌の有機成分の値の算出を、土壌自身を
直接化学分析することなく容易に且つ短時間で行うこと
ができるという利点がある。
る有機体窒素等の有機成分を非破壊によって算出する土
壌成分解析方法に関する。 【０００２】 【従来の技術と発明が解決しようとする課題】従来植物
は炭素，酸素，水素を大気と水から得、残りの窒素やミ
ネラルを土壌から吸収しているとの考え方に基づき、土
壌の評価は、窒素（Ｎ），リン（Ｐ），カリウム（Ｋ）
等の無機成分、特に窒素に関しては無機態窒素（ＮＨ４
-Ｎ，ＮＯ３-Ｎ）成分の含有量が対象となっていた。し
かし近年植物が有機物を直接吸収することが知られてき
ており、このため土壌の評価には有機成分を対象にする
必要が生じてきている。 【０００３】例えば稲の場合リグニンや炭水化物を多く
含む稲わらに、タンパク質に富む米ぬかを混ぜＣ／Ｎ比
を２０とした米ぬか入り稲わらを混入した畑で栽培する
と、該米ぬか入り稲わらを混入しない畑で栽培する場合
に比較して窒素吸収量が増加する。これは無機態窒素の
みを吸収すると仮定すると考えられないことであり、タ
ンパク質が無機化される中間で生ずるアミノ酸（有機態
窒素であるアミノ酸態窒素）を直接吸収している可能性
がある。 【０００４】しかし従来土壌成分解析は、土壌のサンプ
ルに対して比較的煩雑な化学分析を行う必要があり、分
析に比較的長い時間や所定以上の熟練技術等が必要とな
る欠点の他、一度に多量のサンプルの分析が不可能であ
るという問題点もあった。このため本発明は近赤外分析
を利用して土壌の中の有機成分を簡便に且つ短時間で解
析して、土壌の評価を行う方法を提供することを目的と
している。 【０００５】 【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の土壌成分解析方法は、土壌内に含まれる有機
成分の値が化学分析された土壌の近赤外スペクトルを測
定し、各有機成分の化学分析値と相関の高い近赤外スペ
クトルの波長群を求め、該波長群を重回帰分析し、測定
される近赤外スペクトルデータから上記有機成分の値を
算出する検量線を作成し、該検量線を検定した後、有機
成分の値が未知である土壌の近赤外線スペクトルを上記
検量線に対応せしめることにより上記土壌内に含まれる
有機成分の値を演算して算出することを特徴としてい
る。 【０００６】 【発明の実施の形態】本発明は土壌に近赤外線（赤外線
と可視光線との間に位置する８００〜２５００nmの波長
域にある電磁波）を照射することによって得られる近赤
外スペクトルによって、土壌に含まれる蛋白質やアミノ
酸等の土壌評価の対象となる評価対象有機成分の分析値
を近赤外分析値として演算して求めて土壌の評価を行う
土壌成分解析方法である。 【０００７】従来いわゆる近赤外分析法の理論により、
近赤外線を物質に照射すると、該物質はその構造に由来
して特定の波長の電磁波を吸収することが知られてい
る。例えば米や大豆等に含まれる水分は１９３５nm，デ
ンプンは２１００nm，タンパク質は２１８０nm，脂質は
２３０５nmや２３４５nm等の波長の電磁波を吸収する。
つまり水分，デンプン，タンパク質，脂質に近赤外線を
照射し、その反射光を測定すると上記各波長の反射量が
他の波長に比較して減少する。 【０００８】なお物質の近赤外線（波長λの電磁波）の
吸収度合い（吸光度）は、図１（ａ），（ｂ）に示され
るように、セラミック板等の標準物１上に試料２（上記
物質）を配置し、入射光の強さIo(λ)，標準物の反射光
の強さIs(λ)，試料の反射光の強さI(λ)を測定し、吸
収度Ａ(λ)をＡ(λ)＝log{Is(λ)／I(λ)}とし、試料の
絶対反射率Ｒ*(λ)をＲ*(λ)＝I(λ)／Io(λ)，標準物
の絶対反射量Rs *(λ)をRs *＝Is(λ)／Io(λ)とすると、
Ａ(λ)＝log{Is(λ)／I(λ)}＝log{１／Ｒ*(λ)}-log
{１／Rs *(λ)}で与えられ、Ａ(λ)はI(λ)が小さいほど
大きくなる。ただし標準物の絶対反射量により絶対値が
シフトするため、複数の物質を個別に測定する場合、各
試料は同一の標準物上で測定を行う必要がある。 【０００９】そして酵素や水分，アミノ酸等の複数の成
分を含んだ試料（土壌等）を、上記各試料の測定時に使
用した標準物上に配置して近赤外線を照射し、該近赤外
線の反射光を測定して近赤外線の波長を横軸に、吸光度
を縦軸にとったグラフ（近赤外スペクトル）を作成する
と、図２に示されるように、この近赤外スペクトルは、
酵素，水分，アミノ酸等複数の成分に由来する波長の吸
光度Ａ(λ)が高くなった形状をなし、この吸光度Ａ(λ)
が高くなった部分から含まれる物質を非破壊によって分
析することができる。 【００１０】そして本発明の土壌成分解析方法は、上記
理論に従って、まず予め評価対象有機成分の分析値が精
度良く化学分析された試料（土壌）を所定の標準物上に
配置し、近赤外線を照射して近赤外スペクトルを求め、
上記近赤外スペクトルからアミノ酸や蛋白質等の各成分
に相関の高い波長群、つまり各成分に由来して吸光度の
高い波長群（通常は複数）を求める。 【００１１】次にこの求められた各成分に対応する波長
（相関波長）群の各吸光度（近赤外スペクトルデータ）
を、近赤外分析値を目的変数として相関波長群の吸光度
と近赤外分析値との数学的な関係を重回帰分析し、相関
波長群の吸光度と近赤外分析値との回帰式を求め、相関
波長群の吸光度から近赤外分析値（推定値）を算出する
検量線を各成分毎に作成する。 【００１２】なお近赤外分析値は一般的な重回帰分析が
行われ、近赤外分析値ｃ＝K0＋Ｋ1L(λ1)＋Ｋ2L(λ2)＋
Ｋ3L(λ3)＋…＋ＫnL(λn)｛L(λi)は、波長λiにおけ
る吸光度，吸光度の１次微分，吸光度の２次微分等，K
０は定数，K1〜Knは重回帰係数｝の多項式で回帰され、
図３（ａ）に示されるように検量線により解析される近
赤外分析値の解析値と予め測定されている化学分析値と
の測定誤差（残差）が最小となるようにλiとＫiを決定
する。 【００１３】その後評価対象有機成分の分析値が未知で
ある土壌（検定用土壌）の近赤外スペクトルを求め、上
記検量線を使用して近赤外分析値を演算するとともに、
この土壌を化学分析して各評価対象有機成分の化学分析
値を測定し、この化学分析値と上近赤外分析値とのグラ
フ｛図３（ｂ）参照｝を作成し、測定された評価対象有
機成分の化学分析値によって上記検量線（重回帰式）の
評価を行う。 【００１４】そして上記検量線の検定の結果により作成
された検量線が適であると判断された場合に、この検量
線を利用することが可能（近赤外分析値の演算のための
関数として使用できる）となり、各評価対象有機成分の
分析値が未知である土壌の近赤外スペクトルを測定し、
該近赤外スペクトルの各評価対象有機成分の相関波長群
の吸光度を検量線に対応させることによって、各各評価
対象有機成分の分析値を近赤外分析値によって演算して
求めることができる。 【００１５】なお検量線（重回帰式）の評価は、重回帰
解析で一般的な検定用麹の検量線による演算値と化学分
析による測定値の残差の標準偏差（標準誤差）ＳＥＰ＝
＋｛Σ（ｄi-ｄ）2／（ｎ-１）｝1/2（ｄiは化学分析値
と推定値との差，ｄはｄiの平均値，ｎは評価用試料の
数）と検量線作成時の残差標準偏差ＳＥＣと＝＋｛Σ
（ｙi-ｙ）2／（ｎ-ｐ-１）｝1/2（ｙiは対象成分の化
学分析値，ｙは回帰解析値）の比較や相関係数等によっ
て行われ、本実施形態では少なくとも相関係数が０．９
程度以上で検量線を適であると判断した。 【００１６】以上に示す方法により上記各評価対象有機
成分の分析値が未知である土壌は、上記のように予め設
定された検量線により該土壌の近赤外スペクトルを測定
することによって、評価対象有機成分の分析値が近赤外
分析値として演算されるので、土壌における評価対象有
機成分の分析値を直接化学分析することなく近赤外分析
値によって非破壊で分析することができ、分析が容易で
迅速に結果を算出することができる。 【００１７】特に各評価対象有機成分に対応した全ての
相関波長の吸光度を同時に検出することができるため、
各評価対象有機成分毎の検量線と相関波長を使用するこ
とにより複数の評価対象有機成分の近赤外分析値を同時
に測定することができ、各近赤外分析値の総合的な品質
特性を求めることができる他、従来の化学分析等のよう
に測定に大量の薬品や設備，時間等を必要とせず、分析
コストが軽減される。 【００１８】なお上記近赤外分析をコンピュータによっ
て行う場合は、解析用のソフトウエアに、検定後の検量
線を演算用の関数として入力するとともに、近赤外スペ
クトルのデータを当該ソフトウエアに自動又は手動で入
力できるように構成することにより容易に実現すること
ができる。 【００１９】 【発明の効果】以上のように示される土壌成分解析方法
によれば、土壌の近赤外スペクトルを測定することによ
って、土壌内に含まれる有機成分の値が演算解析される
ので、これら土壌の有機成分の値の算出を、土壌自身を
直接化学分析することなく容易に且つ短時間で行うこと
ができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ），（ｂ）は物質の近赤外線の吸光状態を
説明するモデル図である。 【図２】所定試料の近赤外スペクトルのグラフである。 【図３】（ａ）は検量線作成時の所定の有機成分の化学
分析値と解析値との誤差を示すグラフであり、（ｂ）は
検量線検定時の所定の有機成分の化学分析値と推定値と
の誤差を示すグラフである。
説明するモデル図である。 【図２】所定試料の近赤外スペクトルのグラフである。 【図３】（ａ）は検量線作成時の所定の有機成分の化学
分析値と解析値との誤差を示すグラフであり、（ｂ）は
検量線検定時の所定の有機成分の化学分析値と推定値と
の誤差を示すグラフである。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 土壌内に含まれる有機成分の値が化学分
析された土壌の近赤外スペクトルを測定し、各有機成分
の化学分析値と相関の高い近赤外スペクトルの波長群を
求め、該波長群を重回帰分析し、測定される近赤外スペ
クトルデータから上記有機成分の値を算出する検量線を
作成し、該検量線を検定した後、有機成分の値が未知で
ある土壌の近赤外線スペクトルを上記検量線に対応せし
めることにより上記土壌内に含まれる有機成分の値を演
算して算出する土壌成分解析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001300023A JP2003106999A (ja) | 2001-09-28 | 2001-09-28 | 土壌成分解析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001300023A JP2003106999A (ja) | 2001-09-28 | 2001-09-28 | 土壌成分解析方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003106999A true JP2003106999A (ja) | 2003-04-09 |
Family
ID=19120671
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001300023A Pending JP2003106999A (ja) | 2001-09-28 | 2001-09-28 | 土壌成分解析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003106999A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006038511A (ja) * | 2004-07-23 | 2006-02-09 | Tokyo Univ Of Agriculture & Technology | 土壌分析方法及び土壌分析装置 |
| JP2006058294A (ja) * | 2004-08-23 | 2006-03-02 | Samsung Electronics Co Ltd | 基板に形成されたパターンの検査方法、及びこれを行うための検査装置 |
| JP2010101799A (ja) * | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Kajima Corp | 地下水状態評価システム、及び地下水状態評価方法 |
| JP2011214941A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Caloria Japan Co Ltd | 物体中の異物混入判別装置 |
| CN109959632A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-02 | 吉林天士力矿泉饮品有限公司 | 一种用近红外光谱技术检测水分子状态的方法 |
| CN113758897A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-07 | 云南省烟草公司昆明市公司 | 一种基于近红外光谱的土壤水解性氮的计算方法、预测方法和预测系统 |
| KR20220126056A (ko) * | 2021-03-08 | 2022-09-15 | 충북대학교 산학협력단 | 음식물류 폐기 건조물의 유기 농업 자재 내 혼입 여부 측정 방법 |
-
2001
- 2001-09-28 JP JP2001300023A patent/JP2003106999A/ja active Pending
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