土壤中氮素的丰缺是指导科学施肥、实现作物高产、保证安全、有效生产的重要基础,也是掌握农田信息,精准施肥过程中具有重要指导作用的养分指标之一。传统的化学分析法过程复杂、周期长、实时性差,而且成本高,很难大规模的应用。光谱学方法是一种快速、无损的检测技术,由于各种形态的氮素分子在近红外、中红外波段存在指纹图谱特征,因而,可以用吸收、散射等光谱学现象来快速测量土壤中的氮素含量。本文以土壤中的全氮、速效氮为研究对象,围绕分子光谱的多种测量方式展开相关研究,并设计开发一款快速检测土壤养分的小型仪器。同时将显微成像光谱技术应用于土壤和作物中显微尺度的氮素成像分析,为研究氮素在作物和土壤中的运移规律提供一种方法和实验基础。本研究的主要内容包括:(1)土壤全氮和速效氮的中红外光谱测量方法研究。采用中红外光谱技术中衰减全反射(ATR)和漫反射(DRIFT)两种不同的测量方法获取土壤光谱数据,并比较两种不同测量方法在土壤氮素测量中的优势和区别,采用不同的预处理方法进行去噪分析,并分别建立相应的定量化计量模型。研究结果表明,在文中使用的诸多预处理方法中,多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)这两种预处理方法均在全氮和速效氮的ATR、DRFIT模型中的预处理效果最佳。在此基础上,提出一种新型的、融合了 ATR和DRIFT两种光谱的测量方式,可以同步采集样本的两种光谱数据,并使用MSG和SNV这两种预处理方法消减融合光谱中的噪声干扰,在优势互补的基础上提高测量的准确性和精度。在融合光谱的偏最小二乘(PLS)模型中,全氮和速效氮的决定系数(Rc2)显著提高至0.914、0.891,而且经过SNV预处理后模型的性能得到进一步的改善,Rc2分别提高至0.951、0.919。此外,研究基于间隔偏最小二乘(IPLS)的波段优化方法,将融合光谱的自变量数目由15677降低至2292,降低运算量的同时可以获得理想的预测结果。(2)土壤氮素的红外显微成像光谱测量方法研究。利用红外显微成像光谱探测土壤中的硝态氮,同时获得代表官能团的光谱信息和有关硝态氮含量的图像信息,基于微观尺度下观察到的硝态氮光谱特征,建立硝态氮的定量化回归模型。通过区域内的红外吸收图,反应土壤中硝态氮的分布以及变化情况。利用上述方法,可以实现对土壤中养分的实时分布观测,进一步获取土壤中养分的扩散情况。(3)作物组织中硝态氮含量的分子光谱学测量方法研究。在对土壤中硝态氮的显微观测基础上,利用显微共聚焦拉曼光谱对油菜叶片中硝态氮的分布及含量进行微观探索,有效避免了作物组织中水分和碳酸根等物质的干扰。根据不同浓度硝态氮在1050cm-1特征拉曼位移处的信号强度,建立叶片硝态氮的定量化计量模型的同时,可以获取养分在微区分布的图像信息。实验建立一种可以对作物组织中硝态氮含量及分布进行实时检测的分析方法,利用该方法可以进一步研究硝态氮在叶片中的扩散和迁移规律。(4)多波段土壤氮素测量仪研制。以 1260nm、1310nm、1350nm、1410nm、1450nm、1510nm、1550nm、161Onm为土壤氮素检测传感器的特征波段,使用高灵敏探测器、光信号调制解调电路组成的光电系统替代价格昂贵的光谱仪,实现使用特征波段对养分含量的预测。同时,使用组装的样机进行田间实验,预测模型的R2达到0.902,满足土壤全氮现场测量的需求。