低成本的NIR光谱与NMR光谱用于液体便的表征
Mehdi Eslamifar1, Hamed Tavakoli2, Eiko Thiessen1
1Institute of Agricultural Engineering, Max-Eyth-Straße 6, Kiel University, 24118 Kiel, Germany.
近红外光谱 (NIRS) 显示了现场液体肥分析的潜力,准确预测干物质 (DM). 核磁共振 (NMR) 谱学为化学性质提供了卓越的实验室验证,例如总 (TN) 和 (TP).
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 对于有效的农业营养管理来说,精确地描述液体肥料特性 (DM,TN,NH4-N,TP) 是至关重要的.
- 传统的实验室方法可能是耗时且昂贵的现场分析.
研究的目的:
- 调查近红外光谱学 (NIRS) 在预测液体肥料特性方面的潜力.
- 为了比较NIRS的预测精度与核磁共振 (NMR) 光谱.
- 评估先进的光谱预处理和机器学习技术对NIRS性能的影响.
主要方法:
- 51个液体便样本使用实验室方法分析了参考特性.
- 样品使用NIRS (941-1671 nm) 和NMR光谱扫描.
- NIRS数据经过预处理,包括两段和三段索引转换和特征选择.
- 部分最小平方回归 (PLSR) 和LASSO回归被用来开发校准模型.
主要成果:
- 通过使用队列调整模型,NIRS证明了干物质 (DM) 的相当准确的预测 (R2 = 0.78,RPD = 2.15) .
- 核磁共振光谱学为化学性质提供了更高的精度:TN (R2 = 0.89,RPD = 1.74),NH4-N (R2 = 0.97,RPD = 5.70) 和TP (R2 = 0.95,RPD = 2.64).这些化学性质的精度是:TN (R2 = 0.89,RPD = 1.74),NH4-N (R2 = 0.97,RPD = 5.70) 和TP (R2 = 0.95,RPD = 2.64).
- 两带和三带指数显著改善了NIRS的表现,DM的R2增加了34%,TN的R2增加了57%,NH4-N的R2增加了25%,TP的R2增加了33%.
- 特征选择有效地减少了光谱维度,而不会影响预测准确度.
结论:
- 作为一个便携式工具,NIRS显示出有前途的潜力,用于现场描述液体,特别是干物.
- 核磁共振光谱仍然是化学肥料特性准确实验室验证的基准.
- 将NIRS与先进的预处理技术相结合,提高了其在营养管理应用中的实用性.
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