方物®模型首度升级：8要素土壤检测，全面激活八大应用场景潜力

方物®智能近红外物质检测仪自去年首发上市土壤检测应用，依托近红外光谱分析技术与创新的机器学习算法，实现了秒级的土壤全氮、全碳以及水分含量的检测应用。凭借其实时、快速的、高效的特点，在农业领域获得了广泛的关注和认可。

为了满足广大用户对土壤检测的更高需求，方物®团队潜心研发，产品迎来了首次升级：土壤8要素检测算法，全面激活八大应用场景潜力！

土壤8要素检测模型，解锁土壤8大应用场景

本次升级，方物® 推出全新“土壤8要素检测v1.8.0”应用服务，在原有土壤水分、全氮、全碳含量检测服务的基础上，新增土壤pH、CEC（阳离子交换量）、有效磷、速效钾、有机质、全磷、全钾共计8项关键指标的检测。

• 全氮：土壤中所有形态氮素的总和。氮是构成蛋白质、叶绿素和核酸等生命物质的重要元素，对作物生长至关重要。
• 有效磷：土壤中可被植物直接吸收利用的磷的含量，是作物生长发育早期所需的磷的主要来源。
• 速效钾：土壤中可被植物直接吸收利用的钾的含量，在酶的激活、光合作用、蛋白质合成和植物的水分调节中起重要作用。
• 有机质：土壤中各种有机物质的总称，是土壤肥力的基础，可以改善土壤结构，提高土壤保水保肥能力。
• 阳离子交换量：衡量土壤保持和交换阳离子（如钙、镁、钾和铵离子）的能力，影响土壤保肥能力和结构稳定性。
• 全磷：土壤中所有形态磷的总和，是植物体内能量代谢、遗传信息传递和根系生长等重要生理过程所必需的元素。
• 全钾：土壤中所有形态钾的总和，是植物体内多种酶的活化剂，参与光合作用、水分运输、抗逆性等生理过程。

那么，东方智感是如何建立土壤8要素检测模型的？

样本的代表性，数据的质量和数量对模型的准确性至关重要。为此，东方智感研发团队奔赴各地，采集了近2000个土壤样本，利用方物®智能近红外物质检测仪获取了超 6000 组的光谱数据，涵盖了多种土壤类型和地理区域。

我们采用数据清洗技术，对原始数据进行筛选，确保用于建模的数据真实可靠。通过数据清洗后，采用标准正态变量变换（SNV）进行对光谱数据进行预处理，用以消除光谱数据中的背景噪声和散射影响。

为了最大程度地挖掘光谱数据中的信息，我们采用支持向量机（SVM）和误差反向传播神经网络（BPNN）算法联用，建立土壤 pH 值、全氮、有效磷、速效钾、有机质、CEC、全磷、全钾、水分的光谱分析模型。不断地对模型进行迭代优化，调整模型参数，加入新的数据进行训练，力求使模型的预测结果更加准确可靠。

通过不懈努力和反复尝试，成功实现了土壤8要素的全方位检测突破，检测范围更广，精度也有了相应提升，为全面解锁八大应用场景提供精准的检测数据！

精度: 检测设备在检测范围内的测量结果和实验室测的真实值的最大误差范围。

赠检测配件，全面提升现场检测成功率

为了减少土壤质地和人为操作差异对检测效率、质量的影响，方物® 团队为所有新老用户赠送检测配件：不锈钢筛网和压样工具，全面提升现场检测成功率。

结合软硬件优化，微信小程序全新升级，响应提速一倍！

本次方物结合了软、硬件优化，微信小程序也全新升级，响应效率提升一倍！

方物迎来此次重大升级，致力于为我们的用户提供更精准、高效、便捷的土壤检测解决方案。未来，我们将持续进行技术创新和产品迭代，为广大用户带来更多惊喜！

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经过此次方物土壤8要素检测模型升级，成功解锁8项应用场景！

1. 精准施肥

利用精确的土壤养分测量数据，制定满足特定作物养分需求的定制施肥方案，优化肥料利用效率，最大化作物产量，降低投入成本。

应用参考：水稻精准施肥

通过检测土壤中养分含量，根据试验地土壤养分分析结果及水稻品种综合性状等因素，田间管理根据最优施肥量进行施肥，最终通过精准的施肥增产39.3 kg/亩，增幅7.13%，增收70.3元/亩。

参考文献：顾介明,陆国权,顾春军,等.水稻精准施肥试验[J].上海农业学报,2007,23(4):124-126.

2. 制定区域化施肥建议

分析大范围区域内土壤养分含量、pH值、阳离子交换量等指标的空间变异特征，结合地理信息系统和作物模型，制定针对不同土壤类型、不同作物的区域化施肥建议。

应用参考：优质小麦区域化平衡施肥养分管理 采用区域化土壤养分管理技术，通过检测土壤有机质 、土壤速效氮、磷、钾等参数，根据养分平衡原理计算出每个区域的具体施肥量，针对不同分区开展差异性施肥管理，使得土壤养分管理趋于更加合理。

参考文献：肖秋生,聂俊华,陈红艳.优质小麦生产过程区域化土壤无公害平衡施肥养分管理初探[J].河南农业大学学报,2004,38(1):17-22.

3. 土壤健康评估和管理

通过分析土壤有机质含量、pH值、养分含量等指标，结合土壤结构、微生物活性等因素，构建土壤健康评价体系，为土壤改良和可持续利用提供科学依据。

应用参考：红壤耕地耕层土壤质量评价指标 以南方丘陵区的红壤坡耕地耕层土壤为研究对象，采集土壤物理特性以及土壤有机质、全氮、pH值等含量，建立质量诊断最小数据集。研究结果可为该区域耕层质量恢复、农作物生产适宜性调控提供参考。

参考文献：金慧芳,史东梅,陈正发,等.基于聚类及PCA分析的红壤坡耕地耕层土壤质量评价指标[J].农业工程学报,2018,34(7):155-164.

4. 指导作物轮作方案

利用土壤8素检测模型可以分析土壤养分供应状况，根据作物轮作原则，制定合理的轮作方案，促进土壤养分循环利用，提高土壤肥力。

应用参考：水稻轮作 通过分析种植前后土壤中全氮、全磷、全钾、有机质含量等指标，结合作物需肥特性，制定科学合理的轮作方案。通过轮作对比，水稻-紫云英轮作模式与小麦或单一种植相比，能够在减少化肥用量25%~40%的条件下保持水稻稳产。

参考文献：赵峥,朱元宏,周德平,等.不同轮作模式对稻田土壤肥力和微生物群落结构的影响[J].农业环境科学学报,2024,43(4):874-885.

5. 作物状态诊断

通过分析土壤养分状况，快速诊断作物生长问题是否与土壤养分失衡有关，并根据检测结果进行针对性施肥，及时调整土壤养分供应，保障作物健康生长。

应用参考：苹果园土壤和叶片营养状态分析 通过检测土壤中pH、有效磷、速效钾等指标，判定苹果树生长不良的原因是土壤肥力较弱还是土壤呈碱性导致的生理障碍。结合植株与土壤养分分析给出更加科学合理的诊断，降低果园投入成本。

参考文献：郭宏,杜毅飞,王海涛,等.黄土高原苹果园土壤和叶片养分状况分析[J].土壤,2015,47(4):682-689.

6. 土壤改良和修复

土壤八要素检测模型可以用于评估土壤酸化、盐碱化程度，为制定针对性的改良方案提供数据支持，例如精准施用改良剂、调整土壤pH值等。

应用参考：河套灌区枸杞种植土壤碱化改良 通过检测土壤pH值、阳离子交换量等指标评估土壤盐碱化程度，并制定相应的改良方案。河套灌区连续四年的土壤改良措施使枸杞的成活率提高了20%-30%。 参考文献：黄浦江,方昭,余海龙,等.不同改良剂配施对河套灌区碱化土壤理化性质及枸杞生长的影响[J].干旱地区农业研究,2023,41(5):121-129.

7. 农业面源污染防治

监测土壤中氮磷等养分的含量，评估土壤养分流失风险，指导精准施肥和水肥管理，有效控制农业面源污染，保护水环境。

应用参考：农业氮磷面源污染 通过对农田土壤进行全氮、全磷含量的测定，结合土壤物理指标，分析土壤养分流失风险，制定合理的施肥方案，从源头上控制农业面源污染。

参考文献：吴志峰,卓慕宁,王继增,等.珠海正坑小流域土壤与氮、磷养分流失估算[J].水土保持学报,2004,18(1):100-102114.

8. 土壤有机碳储量研究及碳汇核算

测定土壤有机质含量，结合遥感技术和碳循环模型，评估土壤固碳潜力和碳储量变化，为土壤碳汇交易和碳中和目标提供数据支持。

应用参考1： 森林有机碳储量研究 通过测算不同人工林土壤的有机碳密度、含量、储量等，了解其分布规律，为指导当地碳汇林业发展提供理论参考。

应用参考2： 土壤有机碳汇核算 基于土壤有机碳储量研究，提出了土壤碳汇潜力核算的定量化方法，为未来生态碳汇市场化交易提供数据支撑。

参考文献： 罗敦,林婧,梁晨,等. 桂东南不同林分类型土壤有机碳储量及分配特征[J]. 南方农业学报,2024,55(5):1416-1423. 蔡亚楠,鞠正山,黄勤,等. 土壤有机碳汇内涵与核算方法辨析[J]. 生态学报,2024,44(2):602-611.

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本次方物升级的土壤8要素检测应用服务，全面激活八大应用场景潜力，欢迎有更多应用需求的客户一起加入我们，合作探讨更多应用可能！