李傳文,魏圓圓,陳翔宇*,張俊卿,郭紅燕,王儒敬*

(1.中國科學院 合肥智能機械研究所，安徽 合肥 230031；2.中國科學技術(shù)大學，安徽 合肥 230026)

變量施肥需精準感知農(nóng)田土壤養(yǎng)分分布。由于速效鉀起著供給作物鉀的重要作用，且是植物生長和發(fā)育必需的營養(yǎng)物質(zhì)，故而是衡量土壤向農(nóng)作物供應鉀能力的重要指標[1-3]，但是土壤中鉀含量過高會導致資源浪費、土壤環(huán)境污染、水污染以及土壤養(yǎng)分分布不平衡等問題。目前，土壤中速效鉀含量的傳統(tǒng)測定方法主要有火焰光度計法和火焰原子吸收法等，雖然具有較高精度，但過程繁瑣，需耗費大量的人力、物力和財力，且往往具有滯后性[4]。因此，建立快速、準確地檢測土壤中速效鉀含量的分析方法對農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

隨著科學技術(shù)的進步，國內(nèi)外學者將許多新方法應用于土壤速效鉀含量的測定?？梢?短波近紅外光譜法因其分析速度快、成本低以及再現(xiàn)性好等優(yōu)點而被應用于土壤速效鉀的檢測[5-8]，但因鉀在近紅外區(qū)無特定吸收波段，其含量的光譜預測可能歸因于鉀與光譜活躍成分局部存在相關(guān)關(guān)系，且不同類型土壤中鉀的含量及組成差異較大，因而預測效果不穩(wěn)定[9]。高光譜遙感技術(shù)不僅具有近紅外光譜的優(yōu)點，還可大范圍動態(tài)檢測，因而得到廣泛研究[4,9-11]，但其依然存在紅外光譜檢測的缺點。X射線熒光法(pXRF)已被成功應用于表征土壤元素組成[12-13]，但在鉀離子的檢測精度上有待提高。非接觸式電導檢測(Capacitively coupled contactless conductivity detection,C4D)因靈敏度高、成本低、性能穩(wěn)定等優(yōu)點被應用于復雜樣品檢測[14-15]。張俊卿等[16]采用自制的高效毛細管電泳/非接觸式電導檢測裝置對6種土壤樣品的鉀離子含量進行了測試，測定結(jié)果與標準值的趨勢一致，且二者存在相關(guān)關(guān)系，說明非接觸式電導檢測裝置能完成土壤鉀離子的初步檢測，但該方法是基于標準加入法，且采用非接觸式電導信號特征峰峰強定量分析時未考慮峰譜重疊問題。

土壤樣品測試得到的非接觸電導信號峰譜中，因不同離子出峰位置接近而導致峰重疊，影響了峰譜模型的建立。為此，本文將Levenberg-Marquardt(L-M)的高斯分峰擬合算法與偏最小二乘法(PLS)相結(jié)合，建立了土壤中速效鉀含量的預測模型。方法首先進行初步識別峰譜，再引入基于L-M的高斯分峰擬合算法實現(xiàn)單峰和重疊峰的擬合計算，得到高斯峰和相應的特征參數(shù)(包括峰位、峰高、半峰寬和峰面積)，最后采用擬合得到的高斯峰及相應的特征參數(shù)表征原始非接觸式電導信號離子峰譜信息，結(jié)合偏最小二乘法，確定特征參數(shù)與土壤速效鉀含量的關(guān)系，建立模型，并對模型的精度進行評定。研究結(jié)果表明，結(jié)合基于L-M的高斯分峰擬合算法的非接觸式電導檢測方法有望應用于土壤中鉀含量的快速分析。

1 理論與方法

對于非接觸式電導信號數(shù)據(jù)的峰譜解析包括峰檢測、峰篩選和峰擬合。首先，采用導數(shù)法與高斯曲線擬合法相結(jié)合進行峰譜識別；然后對檢測到的峰按條件去除偽峰；最后使用L-M算法對擬合的高斯峰進行參數(shù)優(yōu)化，得到離子峰特征參數(shù)，并由其計算峰面積。使用經(jīng)參數(shù)優(yōu)化后的高斯峰特征參數(shù)構(gòu)建離子峰信息矩陣，結(jié)合偏最小二乘法構(gòu)建土壤中速效鉀含量預測模型，并建立評價指標。

1.1 峰譜識別

土壤的非接觸式電導信號中包含多個峰譜，分別表征不同的離子，因此需進行峰譜識別。導數(shù)法中，一階導數(shù)反映了峰譜曲線在一點的附近變化率，而二階導數(shù)則顯示了峰譜曲線的凹凸性，將兩者結(jié)合可快速識別峰譜，但導數(shù)法易受噪聲影響。為提高準確性，在導數(shù)法確定峰位后，以峰位為中心，按峰頂部測量點數(shù)數(shù)值取點，進行高斯擬合，以確定參數(shù)，得到預設邊界。

非接觸式電導檢測實際采樣過程中得到的是離散數(shù)據(jù)，但因2次采樣的時間間隔非常短(0.000 4 s)，所以可使用相鄰兩數(shù)據(jù)點的差值作為一階導數(shù)值。同理，可求得非接觸式電導信號的二階導數(shù)。非接觸式電導信號譜圖中的峰類型及其一階導數(shù)和二階導數(shù)曲線如圖1所示。

圖1 非接觸式電導檢測信號峰及其一階、二階導數(shù)Fig.1 Peak original signal,first and second derivative of C4D

基于導數(shù)-曲線擬合法實現(xiàn)非接觸式電導信號峰譜識別的過程如下：設原始電導信號為f，其一階導數(shù)為d，二階導數(shù)為s。δ為一階導數(shù)f的標準差，對一階導數(shù)取sign(d(t))值記為D。由于非接觸式電導信號中存在噪聲和基線漂移，為減少干擾，引入零斜率區(qū)[-T，T]，即在該區(qū)間內(nèi)被認為是基線處斜率。通常認為隨機噪聲與基線漂移的斜率變化服從正態(tài)分布且具有零均值特性。一般情況下，當n>100時，T=3δ2可以保證97.3%的基線斜率落在該區(qū)間內(nèi)[17]。

峰譜識別及其特征點判別如下：

①峰頂點判別：當sign(d(t))>sign(d(t+1))，且f(t)>f(t-1)，f(t)>f(t+1)，d(t)-d(t+1)>3δ2，f(t)>3δ2時，判定為峰頂點。

②以峰頂點處為中心，按給定峰頂部測量點數(shù)值取點，并進行高斯擬合，初步確定峰位、峰值和半峰寬，并得到預設邊界。

③峰起始點判別：以峰頂點為中心，在預設邊界范圍內(nèi)向負方向移動，當f(t)>f(t-1)，d(t)>3δ2，d(t-1)<3δ2，且s(t)>3δ2，s(t-1)<3δ2時，判定為峰起點。

④峰谷點判別：以峰頂點為中心，在預設邊界范圍內(nèi)向正方向移動，當sign(d(t))3δ2時，判定為峰谷點。

⑤峰終止點判別：以峰頂點為中心，在預設邊界范圍內(nèi)向正方向移動，當f(t)>f(t+1)，d(t)>3δ2，d(t+1)<3δ2，且s(t)>3δ2，s(t+1)<3δ2時，判定為峰終止點。

經(jīng)上述方法處理后，可實現(xiàn)特征點識別，從而達到初步的峰譜識別。

1.2 峰值過濾

初步峰檢測后獲得的峰數(shù)量一般大于實際峰譜數(shù)量。因此，在估計好儀器的噪聲水平后，進行峰消除程序可驗證峰是真實峰還是簡單偽像。滿足以下兩個條件才能視為有效峰：

①計算原始非接觸式電導信號的峰譜與擬合高斯峰信號峰譜的殘差(Error)，當殘差標準差超過2(該值表示可以在非接觸式電導信號譜圖中準確定量記錄點數(shù)的經(jīng)驗值)時，峰被刪除，Error的計算公式如下：

Error=原始信號數(shù)據(jù)點-擬合信號數(shù)據(jù)點

(1)

②計算峰區(qū)域內(nèi)一階導數(shù)絕對值大于閾值T的次數(shù)n1和二階導數(shù)越過零線的次數(shù)n2，當n1<5或n2>8時，可認為該峰為嘈雜峰，記為偽峰，并刪除該峰。

1.3 基于L-M的高斯擬合

經(jīng)過初步譜峰識別和峰值過濾后，獲得了非接觸式電導信號中峰譜的數(shù)量N以及每個峰對應高斯函數(shù)表達式的峰高(hi)、峰位(ti)和半峰寬(wi)。再采用L-M算法優(yōu)化，從而獲得更接近原始數(shù)據(jù)峰譜的高斯峰參數(shù)。

L-M算法屬于二階算法，是Gauss-Newton(GN)算法的改進,通過引入?yún)?shù)μk，將GN算法與最速梯度法結(jié)合。當μk較小時，所擬合數(shù)據(jù)遠離收斂點，L-M算法則類似于最速梯度法，具有較強適應性；當μk較大時，所擬合數(shù)據(jù)接近收斂點，L-M算法則近似于GN法，具有快速收斂性。因此，L-M算法被廣泛用于數(shù)據(jù)擬合優(yōu)化中，其優(yōu)化目標可表示如下：

(2)

L-M算法的迭代公式如下：

(3)

L-M算法的具體實現(xiàn)過程如下：①給定允許誤差ε和最大迭代次數(shù)kmax，初始化權(quán)值向量x，k=0；②計算擬合函數(shù)及J、H矩陣，然后得到迭代步長hlm；③計算更新后權(quán)值向量與舊權(quán)值向量間的誤差，若小于ε則退出程序，否則進入步驟④；④計算誤差向量下降量ΔEk=E(xk)-E(xk-1)，根據(jù)ΔEk值更新μk；⑤判斷當前迭代次數(shù)是否大于最大迭代次數(shù)kmax，若大于kmax則退出程序，否則返回步驟②。

1.4 模型構(gòu)建及評價

偏最小二乘回歸分析模型是在化學計量學中廣泛應用的建模方法。相比于傳統(tǒng)多元線性回歸，偏最小二乘法不但能同時分解非接觸式電導信號信息矩陣和土壤離子含量矩陣，而且能很好地消除噪聲干擾，因而具有很強的預測能力。

通過實測值與預測值計算模型的決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)和相對分析誤差(RPD)來評定模型的預測效果。R2直接決定了模型預測值與實測值之間的相關(guān)程度，其值越大，表明建模精度越高；RMSE反應了兩者之間的偏離程度；RPD反映了模型的預測能力。當RPD≥2.5時，表明模型具有極好的回歸能力，2.0≤RPD<2.5表示模型具有很好的定量回歸能力；1.8≤RPD<2.0表示模型具有較好的定量回歸能力；1.4≤RPD<1.8表示模型具有定量回歸能力；1.0≤RPD<1.4表示模型具有區(qū)別高值和低值的能力；當RPD<1.0時，表示模型不具備回歸能力。

2 實驗部分

2.1 儀器與試劑

CE-IIM-651A型毛細管電泳池及高壓電源、CE-IIM-C4D-652型非接觸式電導檢測器(合肥智能機械研究所)；熔融石英毛細管(上海連艦光電科技有限公司)；AP1200火焰光度計(上海傲譜分析儀器有限公司)；AUY220分析天平(島津企業(yè)管理(中國)有限公司)；DKZ-2往復式振蕩機(上海一恒科學儀器有限公司)；JP-020S超聲波清洗器(深圳市潔盟清洗設備有限公司)。

標準物質(zhì)：三羥甲基氨基甲烷(Tris)、乙二胺四乙酸(EDTA，非鈉鹽)、聚乙烯吡咯烷酮(PVP，平均分子量M=30 000)、硝酸鉀、氫氧化鈉(分析純，上海阿拉丁生化科技股份有限公司)；冰醋酸、氯化銨、硝酸鉀(分析純，國藥集團藥業(yè)股份有限公司)；實驗用超純水由Milli-Q超純水系統(tǒng)制備。

pTAE Buffer母液：分別精密稱取3.03 g Tris和0.18 g EDTA于50 mL潔凈塑料瓶中，加入約40 mL水，搖勻，使其充分溶解，再加入0.30 mL冰乙酸，充分溶解，用水定容至刻度；毛細管電泳運行液：精密稱取0.60 g PVP于潔凈塑料燒杯中，用適量水溶解后，轉(zhuǎn)移至100 mL容量瓶中，再加入2 mL pTAE Buffer母液，然后用水定容至刻度；200 mg/L鉀離子(K+)標準溶液使用硝酸鉀配制。

2.2 樣品前處理

實驗選用河南潮土，并使用土樣在采集中劃分的編號進行命名，風干后過1 mm孔徑篩，精密稱取3.0 g(精確至0.01 g)土樣于200 mL塑料瓶(或100 mL三角瓶)中，加入30 mL水，旋緊瓶塞(或封口膜封口)，于20～25 ℃下以150～180 r/min振蕩30 min，用定量濾紙過濾。濾液經(jīng)一次性注射器推過針頭式過濾器(0.45 μm/25 mm，生工生物工程(上海)股份有限公司)進行再次過濾，取濾液放入潔凈的2 mL塑料樣品管內(nèi)，待測。

2.3 儀器條件

環(huán)境溫度25 ℃，采用CE-IIM-C4D-652型非接觸式電導檢測器檢測，由N2000+(智達信息工程有限公司)軟件采集數(shù)據(jù)。熔融石英毛細管(35 cm×50 μm i.d.，Leff = 39 cm)。電進樣模式：設置高壓電源為+10 kV，時間為5 s。樣品測試模式：設置分離電壓為+13.5 kV；樣品體積為1 mL，鉀標準溶液濃度cK+為200 mg/L，向樣品中加入鉀標準溶液的體積為0.05 mL，測試時間為6 min。

2.4 實驗方法

2.4.1 火焰光度計分析將經(jīng)前處理后的樣品濾液直接在火焰光度計上測定，同時做空白試驗。

標準曲線的繪制：分別精密移取0.00、0.625、1.25、2.50、3.75、5.00、6.25 mL 200 mg/L鉀標準溶液于50 mL容量瓶中，用水定容，配成0、2.5、5.0、10、15、20、25 μg/mL的系列鉀標準溶液，以鉀濃度為0的溶液調(diào)節(jié)儀器零點，再用火焰光度計測定，繪制鉀離子的標準曲線。

2.4.2 非接觸式電導檢測儀分析清洗：用水清洗毛細管兩端及鉑金電極等；將檢測池和儲液瓶在超聲波清洗機中用水超聲清洗2 min，再用運行液清洗儲液瓶和檢測池3次，并向其中各加入適量的電泳運行液。毛細管內(nèi)部采用特制注射器清洗，第一次使用的毛細管依次用0.1 mol/L氫氧化鈉溶液、水與電泳運行液各清洗5 min。沖洗完畢后，將毛細管的兩端完全浸沒在檢測池和儲液瓶中的電泳運行液中，且盡量保持兩端在同一水平上。

背景采集：啟動高壓電源，使用數(shù)據(jù)采集軟件記錄，可觀察到屏幕上顯示出基線，6 min后停止采集并關(guān)閉高壓電源。若基線穩(wěn)定，準備進樣；若基線不穩(wěn)定則需排除原因，再進行基線測試；若基線中出現(xiàn)雜質(zhì)峰，則需再次清洗后進行基線測試。

土壤樣品溶液電進樣：取下儲液瓶，將樣品架上待測樣品溶液移入毛細管進樣口位置。使用高壓電源，啟動儀器電進樣程序，待電壓值重新歸零后，將樣品架移出，重新裝上儲液瓶，并保證電極與毛細管末端浸入運行液中。

樣品測試：啟動分離電壓，并開始記錄采集的數(shù)據(jù)，可觀察到屏幕上顯示出電泳譜線，待電泳峰出現(xiàn)后，關(guān)閉分離電壓。該電泳譜圖會自動保存在設置路徑的文件夾內(nèi)。

3 結(jié)果與討論

3.1 仿真非接觸式電導信號的峰譜檢測

非接觸式電導信號譜圖與色譜圖表現(xiàn)形式相同，即電導信號隨著離子的遷移，從基線位置上升到峰值，隨后又逐漸回落到基線。為評估本方法的檢測性能，基于非接觸式電導檢測的基本原理，使用高斯函數(shù)模擬了信號峰譜圖。非接觸式電導信號峰譜的曲線方程如下：

(4)

式中，base為基線漂移，理想情況下為0；N為峰個數(shù)；hi為各峰的峰高；tRi為各峰的峰位；ωi為半峰寬；峰譜圖中的峰序號用i表示。

考慮到實際獲取的檢測信號中混有噪聲，因此在模擬得到的峰譜圖中加入高斯白噪聲。最終得到含噪非接觸式電導信號函數(shù)模型：

圖2 非接觸式電導信號單峰仿真譜圖Fig.2 Single-peak simulation spectrum of C4D signal the peak number 1-6 were the same as those in table 1

Y(t)=y(t)+noise(t)

(5)

式中：y(t)為信號峰曲線，noise(t)為高斯白噪聲。

3.1.1 單峰檢測根據(jù)公式(5)建立含噪非接觸式電導信號單峰譜圖，并按信噪比(SNR)15、20、30、40 dB依次分為4組，每組仿真1 000次。設置評價參數(shù)：峰位(Position)、峰高(Height)、半峰寬(Full width at half maxima，F(xiàn)WHM)、峰面積(Area)與設定值之差的均值為μt、μh、μω、μs及標準差為σt、σh、σω、σs。圖2為一包含6個高斯峰，信噪比為15 dB的非接觸式電導信號單峰仿真譜圖，其峰譜曲線設定參數(shù)值如表1所示。4組信噪比下的評價參數(shù)值如表2所示。

表1 非接觸式電導信號的單峰譜曲線參數(shù)Table 1 Peak-spectrum curve parameters of C4D signal

表2 不同信噪比下的仿真評價參數(shù)Table 2 Evaluation parameters under different SNR

結(jié)合圖2與表2可見，在信噪比為15 dB時為較嘈雜的信號譜圖，但峰位和半峰寬識別誤差仍分別達到0.001 ms和0.01 ms數(shù)量級。從表2中的仿真結(jié)果可見，信噪比由15 dB增加至40 dB過程中，各評價參數(shù)值均在變小，即檢測值精度不斷提升。綜上，可得出本方法檢測單峰峰譜精度較高，且在峰位處的識別誤差達到0.000 1 ms量級。

3.1.2 重疊峰檢測為驗證本算法對非接觸式電導信號重疊峰譜圖分析的能力，從色譜領(lǐng)域引入分離度(R)來表示峰譜的重疊程度，分離度越小，表明峰譜重疊度越高，分離度計算公式如下：

(6)

式中，R為重疊峰的分離度，t1和t2分別為兩個峰譜的峰位，ω1和ω2分別為兩個峰譜在10%峰高處的峰寬。

重疊峰常由一個弱峰和一個強峰組成，將具有不同特征參數(shù)的理想仿真信號疊加，得到仿真重疊峰譜信號。保持弱峰各參數(shù)不變，通過改變強峰的峰位，可得到不同分離度下的重疊峰譜圖(圖3)。

圖3 不同分離度下的重疊峰譜圖Fig.3 Overlapping peaks spectrum at different resolutions

使用本算法對仿真重疊峰譜數(shù)據(jù)進行驗證，經(jīng)50次迭代后，可獲得圖3的擬合峰譜，表3為仿真峰譜的設定參數(shù)值、導數(shù)法結(jié)合高斯擬合法尋峰獲得的初始參數(shù)值以及經(jīng)L-M算法擬合后的擬合參數(shù)值。

表3 不同分離度下的初始參數(shù)、設定參數(shù)及L-M參數(shù)Table 3 Initial parameters, initial fitted and L-M fitted results at different resolutions

結(jié)合圖3與表3可見，當峰譜的分離度較小，即兩峰譜重疊度較高時，使用導數(shù)法結(jié)合高斯擬合法得到的單峰峰譜初始參數(shù)與真實的設定參數(shù)之間可能存在較大誤差，經(jīng)過L-M算法對初始參數(shù)優(yōu)化后，可獲得與設定參數(shù)十分接近的擬合參數(shù)；隨著分離度的增加，兩峰譜逐漸分離，初始參數(shù)與設定參數(shù)之間的誤差逐漸縮小，經(jīng)過L-M算法對初始參數(shù)優(yōu)化后，擬合參數(shù)等于設定參數(shù)。由此可見，本算法理論上可以獲得較好的結(jié)果。

3.2 非觸式電導信號測定土壤速效鉀

基于毛細管電泳實驗的非接觸式電導檢測獲取的離子信號峰譜參數(shù)可以表征離子含量，但由于真實譜圖中峰譜參數(shù)的真實值未知，無法比較峰譜參數(shù)檢測精度。因此采用標準加入法來驗證本方法處理真實非接觸式電導信號的有效性，并與火焰光度計法獲取的土壤速效鉀含量進行比較。

河南潮土樣品經(jīng)處理后，通過非接觸式電導檢測獲取信號峰譜(圖4A)。經(jīng)本算法處理后，可識別出單峰和重疊峰，并按相應程序進行擬合。單峰初始擬合曲線和重疊峰初始擬合曲線經(jīng)L-M算法參數(shù)優(yōu)化后結(jié)果分別見圖4B、C所示。經(jīng)L-M算法參數(shù)優(yōu)化后，單峰初始擬合曲線的均方根誤差(RMSE)由2.305 0降至0.910 6，重疊峰初始擬合曲線的RMSE由0.503 8降至0.498 0。所有樣本經(jīng)L-M的高斯擬合前的RMSE均值為2.463 2；而經(jīng)L-M高斯擬合后RMSE均值為1.119 1，降至原來的45%，表明該算法具有較好的擬合效果。

圖4 河南潮土樣品的非接觸式電導信號及擬合曲線Fig.4 C4D signal in Henan fluvo-aquic soil sample and its fitting curves A.C4D signal spectrum,B.singlet fitting,C.overlapping peaks fitting

表4 速效鉀經(jīng)非接觸式電導法與火焰光度計法的檢測結(jié)果比較Table 4 Comparison of analysis results of available potassium by C4D and flame photometer method

3.3 土壤速效鉀含量的回歸模型

對土壤樣本數(shù)據(jù)通過基于L-M的高斯擬合優(yōu)化算法得到鉀離子峰譜信息矩陣，并利用標準加入法計算得土壤中鉀離子含量。鉀離子峰譜信息矩陣為四維特征自變量組，對應的鉀離子含量為一維因變量組，使用偏最小二乘法建立土壤速效鉀含量的預測模型。從總體樣本中抽取80%作為校正集，20%作為驗證集?？傮w樣本、校正集樣本和驗證集樣本中土壤鉀離子含量統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。校正集與驗證集所對應的均值分別為16.483 6 mg/kg和16.773 7 mg/kg，相對標準偏差(標準差與平均值比值)分別為50.50%和56.88%。而總體樣本均值為16.543 5 mg/kg，相對標準偏差為51.93%。由此可見，總體樣本的均值和變異系數(shù)均處于校正集與驗證集之間。

表5 被測土壤樣品中鉀離子含量的測定結(jié)果Table 5 Test results of available potassium in soil samples

根據(jù)土壤實測鉀離子含量及相應的高斯峰譜特征參數(shù)矩陣數(shù)據(jù)，構(gòu)建PLS回歸模型，主因子數(shù)為4，圖5為驗證集樣本土壤速效鉀含量預測值與實測值的散點圖，回歸結(jié)果如表6所示。由表6可見，使用高斯擬合獲取的峰譜特征參數(shù)矩陣構(gòu)建回歸模型，其相對分析誤差(RPD)均大于2，適合土壤鉀離子含量建模，均有較好的回歸能力，但回歸模型的決定系數(shù)R2為0.812，表示建模精度欠佳。而使用基于L-M的高斯擬合獲取峰譜特征參數(shù)矩陣構(gòu)建回歸模型，該模型的各項評價指標均得到提升，相對分析誤差為2.639，具有很好的回歸能力；回歸模型的決定系數(shù)R2為0.856 4，具有較高的建模精度。

圖5 驗證集樣本土壤速效鉀含量實測值與預測值散點圖Fig.5 Available potassium predicted and measured values for validation set

表6 土壤速效鉀含量模型評價結(jié)果Table 6 Evaluation results of soil available potassium content model

4 結(jié) 論

本文通過高效毛細管電泳/非接觸式電導檢測儀采集河南潮土速效鉀信息的非接觸式電導信號，并使用導數(shù)法結(jié)合高斯曲線擬合法進行初步峰譜識別，經(jīng)峰值過濾后，采用基于L-M的高斯擬合算法對實際峰譜進行單峰/重疊峰擬合計算，用擬合得到的高斯峰特征參數(shù)表征原始非接觸式電導信號的離子峰譜信息，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)簡化。將基于L-M的高斯擬合得到的高斯特征參數(shù)與偏最小二乘法結(jié)合，建立了土壤中速效鉀含量的預測模型。結(jié)果表明，應用高斯擬合對土壤鉀離子的非接觸式電導信號進行分析，可以預測土壤中鉀離子含量，且與峰譜識別時直接進行高斯擬合相比，基于L-M的高斯擬合建立的預測回歸模型具有更優(yōu)的預測效果，適用于土壤中速效鉀的快速檢測分析。