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精准农业中近地土壤传感的激光诱导击穿光谱校准方法比较

DOI：10.3390/s19235244 期刊：Sensors 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 缺乏相关、可靠、经济实惠、即时可用且足够详细的土壤数据，仍是精准农业面临的重要挑战。无需样品制备即可对田块内化学元素分布进行空间评估的一项有前景技术是激光诱导击穿光谱（LIBS）。但其信号受基质效应影响显著，这既是优势也是挑战，需要谨慎的数据评估。本研究提出了土壤LIBS数据的三种校准方法，数据源自德国东北部第四纪地貌区两块相邻农田采集的139份土壤样本（该区域土壤变异极大）。通过湿法消解后采用电感耦合等离子体发射光谱法进行参考分析，重点研究了主要养分钙镁及次要养分铁。比较了三种校准策略：第一种基于单变量校准，仅使用一个土壤样本的标准加入法建立模型，并将该模型应用于两块田块的LIBS数据；第二种单变量模型根据一块田块所有样本的参考分析数据建立校准，用另一块田块的LIBS数据进行预测验证；第三种是采用偏最小二乘回归（PLSR）的多变量校准方法，以第一块田块的LIBS光谱训练模型，通过20折交叉验证评估第一块田块数据，并独立验证第二块田块数据。相比第一种方法，第二种单变量方法因更好考虑了基质效应而获得更优的校准和预测结果，PLSR较第二种单变量方法未显著提升预测性能。
作者： Daniel Riebe，Hans-Gerd L?hmannsr?ben，Robin Gebbers，Alexander Erler，Pia Brinkmann，Toralf Beitz
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

该研究的目的是评估考虑基体效应的激光诱导击穿光谱（LIBS）数据的不同量化方法。另一个目标是探究如何将一个领域获得的校准结果迁移应用到另一个领域。

研究成果

与方法一相比，第二种单变量方法因更好地考虑了基质效应，从而获得了更优的校准和预测结果。与方法二相比，偏最小二乘回归（PLSR）并未显著提升预测性能。

研究不足

激光诱导击穿光谱（LIBS）信号对基体的依赖性要求对数据进行仔细评估。无标准LIBS方法分析复杂基体土壤的准确性仍不令人满意。

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