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变量施肥的实现是精准农业的一个重要环节,快速获取田间土壤养分分布情况以指导变量施肥的需求非常迫切。传统的土壤养分测量方法普遍存在效率低、成本高等问题,本文以北京郊区典型的褐土作为研究对象,探索应用近红外光谱分析技术快速检测土壤养分的可行性,并研究开发了一套土壤近红外光谱分析系统。主要研究内容和成果如下：首先,对72个待测土样养分含量进行化学测定,同时使用MPA型傅里叶变换近红外光谱仪进行土样光谱扫描,在此基础上,分别应用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLS)三种方法建立了土壤样品养分的预测模型。结果表明,PLS方法预测效果最好。其中,pH值预测模型的决定系数RP2达到了87.33%,验证集的决定系数RC2为86.14%,相对分析误差RPD为2.81；对于全氮(TN)模型, RP2=95.44%,RC2=94.75%,RPD=4.67；对于全钾(TK)模型, RP2=85.62%,RC2=84.23%,RPD=2.64；对于有机质(OM)模型,RP2=89.63%,RC2=88.84%,RPD=3.11。其次,在以上研究的基础上,开发了一套土壤养分的近红外光谱快速分析系统,主要包括系统结构、光源聚光准直、旋转样品台和光谱仪装配等方面的设计和研究。最后,使用自制的CA-06型近红外光谱分析系统对待测土样进行光谱扫描并建立PLS模型,pH值预测模型的决定系数RP2达到了91.95%,模型验证的决定系数RC2=89.97%,相对分析误差RPD=3.32；对于TN模型,RP2=87.98%,RC2=86.23%,RPD=3.18；对于TK模型,RP2=86.24%,RC2=85.47%,RPD=2.94；对于OM模型,RP2=97.73%,RC2=95.08%,RPD=3.86。比较结果表明,CA-06型近红外光谱分析系统所建立的土壤养分预测模型分析水平较高,可以满足实际需要。