溫室秸稈還田土壤多源信息實(shí)時(shí)分析技術(shù)研發(fā)

周金俊，夏云帆，繆 宏，戴 敏，張善文，張燕軍

(1.泰州櫻田農(nóng)機(jī)制造有限公司，江蘇 泰州 225500；2.揚(yáng)州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州 225100)

0 引 言

近年來(lái)，蔬菜栽培規(guī)模呈現(xiàn)急劇增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),其中設(shè)施蔬菜的比例達(dá)70%, 設(shè)施蔬菜秸稈殘留問(wèn)題日益突出, 處理不好將導(dǎo)致病蟲(chóng)害防治的二次傳染,造成溫室園區(qū)的點(diǎn)源與面源污染,需引起重視[1]。設(shè)施蔬菜秸稈含水量高,采用傳統(tǒng)直接燃燒、能量化、飼料化、原料化等處置方法需要曬干,效益低,占地多,不適宜溫室區(qū)域作業(yè), 秸稈直接腐化還田可以大幅度減輕作業(yè)強(qiáng)度，節(jié)省多個(gè)中間運(yùn)輸環(huán)節(jié)，還可提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)從業(yè)者的環(huán)保意識(shí)[2]。設(shè)施溫室環(huán)境適宜秸稈的腐化還田，需要基于溫室環(huán)境—土壤信息的高效節(jié)能智能化環(huán)控模型的溫室環(huán)境信息和還田秸稈腐化指標(biāo)數(shù)據(jù)管理、處理以及反饋平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)通過(guò)溫室環(huán)境系統(tǒng)優(yōu)化精準(zhǔn)控制秸稈腐化還田效率與質(zhì)量。

1 溫室秸稈還田土壤狀態(tài)采集分析技術(shù)研究

針對(duì)溫室秸稈腐化還田環(huán)境下“土壤—秸稈—環(huán)境”關(guān)系復(fù)雜，環(huán)境干擾因素導(dǎo)致土壤信息時(shí)空變異大，在線實(shí)時(shí)檢測(cè)效率低、不準(zhǔn)確、過(guò)程繁瑣等問(wèn)題，采用基于光電和波譜特性的光譜儀器與相應(yīng)田間作業(yè)裝備以及土壤參數(shù)快速獲取和分析技術(shù)，為了盡量減小環(huán)境光、儀器本身和土壤粒徑大小等因素影響，每個(gè)樣本采集多條光譜，取平均值作為這個(gè)樣本的光譜數(shù)據(jù)，從秸稈腐化還田過(guò)程中的土壤pH值、濕度、含氮量等參數(shù)的光譜特征著手，通過(guò)分析不同秸稈腐化還田土壤參數(shù)下的光譜特征變化，研究外界光照條件、溫度、濕度等復(fù)雜環(huán)境和原位土壤粒度干擾因素對(duì)光譜特征檢測(cè)及檢測(cè)精度的影響，融合外界信息參數(shù)，采用標(biāo)準(zhǔn)正太變量變換、平滑去噪、異常篩選、光譜變換中倒數(shù)的對(duì)數(shù)微分等預(yù)處理方法[3]，分別對(duì)原始光譜進(jìn)行一階微分、多元散射校正和變量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，有效去除光譜噪聲，從而確定較優(yōu)的光譜數(shù)據(jù)。

釆用建模方法對(duì)這些預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，優(yōu)化處理采集光譜特征信息，并與對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)性分析，研究標(biāo)準(zhǔn)圖譜智能匹配與動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，使用連續(xù)投影算法和遺傳最小二乘法，選擇特征波長(zhǎng)并提取土壤樣品中感興趣區(qū)域的光譜，將第一主成分圖像信息和光譜信息作為灰度共生矩陣，將現(xiàn)場(chǎng)pH 值、濕度、氮含量等土壤參數(shù)與圖像信息數(shù)據(jù)和光譜信息數(shù)據(jù)相結(jié)合，創(chuàng)建預(yù)測(cè)/分類識(shí)別分析模型，開(kāi)發(fā)秸稈腐化深還田土壤信息在線實(shí)時(shí)檢測(cè)裝置（如圖1 所示），以期實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的獲取秸稈腐化深還田土壤pH 值、濕度與含氮量的參數(shù)信息，為秸稈可控還田與環(huán)境調(diào)控提供實(shí)時(shí)決策，技術(shù)路線如圖2 所示。

圖1 多源感知的土壤智能監(jiān)測(cè)裝置

圖2 秸稈腐化深還田土壤實(shí)時(shí)分析技術(shù)路線

2 多源感知的土壤智能監(jiān)測(cè)裝置

多源感知的溫室土壤智能監(jiān)測(cè)裝置包括車載移動(dòng)模塊、數(shù)據(jù)感知模塊、數(shù)據(jù)收集模塊、閾值處理模塊、控制裝置模塊、空氣檢測(cè)箱，其中，數(shù)據(jù)感知模塊傳感器包括可見(jiàn)—近紅外—中紅外光譜傳感器、溫度傳感器、土壤濕度傳感器、土壤酸堿計(jì)，用于實(shí)時(shí)采集土壤的成分、溫度、濕度和酸堿度信息，車載式無(wú)線數(shù)據(jù)收發(fā)器用于收集感知區(qū)域內(nèi)的無(wú)線傳感器收集數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)收集模塊，以此研究溫室秸稈還田土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、pH 值等實(shí)時(shí)分析方法，研究標(biāo)準(zhǔn)圖譜智能匹配與動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，并結(jié)合基于衛(wèi)星遙感影像、地面?zhèn)鞲芯W(wǎng)格和車載在線檢測(cè)等多源數(shù)據(jù)的土壤墑情信息檢測(cè)技術(shù)，開(kāi)發(fā)融合設(shè)施溫室土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的土壤—作物信息一體化實(shí)時(shí)反饋決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)施溫室內(nèi)部土壤環(huán)境的多源信息實(shí)時(shí)獲取、分析與科學(xué)決策。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文提出的采用基于多源信息融合的秸稈腐化深還田土壤實(shí)時(shí)分析技術(shù)可以大幅提高溫室土壤修復(fù)質(zhì)量與效率，同時(shí)集成創(chuàng)新研制的土壤智能監(jiān)測(cè)裝備，可以解決目前溫室土壤監(jiān)測(cè)處理難度大、成本高、速度慢、管理繁瑣以及智能化水平不高等問(wèn)題，突破長(zhǎng)期制約溫室土壤修復(fù)的重要科學(xué)瓶頸，提高溫室土壤提質(zhì)智能化水平和作業(yè)效率，有效減少溫室土壤的連作障礙與設(shè)施農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。