土壤是地球上最大的活躍碳循環(huán)庫,,但近幾個世紀以來,,由于人類活動(如減少木本植被覆蓋)對其造成了干擾。土壤有機質(zhì)檢測對評估土壤肥力,、監(jiān)測土壤污染,、精準農(nóng)業(yè)等至關(guān)重要,高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和成像技術(shù),,能夠在連續(xù)的光譜波段內(nèi)獲取目標物體的空間和光譜信息,,能夠顯著提升檢測效率及精度,有助于精準地評估土壤健康和質(zhì)量,,管理土壤資源,,維護生態(tài)平衡。
案例1:熱帶土壤中的有機碳和氮含量預(yù)估
芬蘭赫爾辛基大學(xué)的Petri Pellikka等研究人員23年發(fā)表在《Science of the Total Environment》上的一篇文章,,展示了便攜式高光譜相機(VNIR)在估算土壤有機碳(SOC)和氮含量方面的實用性,,以實現(xiàn)高效監(jiān)測土壤屬性。研究中利用Specim IQ便攜式高光譜成像相機對不同海拔高度的5個典型土地類型(農(nóng)林業(yè),、農(nóng)田,、森林、灌木林和劍麻種植園)共計191個土壤樣本進行了光譜成像分析,,并通過燃燒分析儀確定其SOC和氮含量,。
圖1:本研究的土壤采樣點繪制在肯尼亞泰塔山的土地利用圖(左上),經(jīng)實驗室分析的不同海拔高度(800-2200m)的土壤樣的地理位置及SOC含量(右上,,下圖為局部放大圖)
圖2:使用 Specim IQ 對土壤樣本進行實驗室成像的裝置
基于高光譜圖像,,結(jié)合多種機器學(xué)習(xí)算法建立土壤光譜與土壤屬性之間的定量關(guān)系模型,實現(xiàn)對土壤樣本中SOC和氮含量的估算,。結(jié)果顯示,,5種機器學(xué)習(xí)算法都能夠準確的預(yù)測熱帶土壤的SOC和氮含量,誤差精度在1%左右,。實驗證明,,高光譜成像技術(shù)能夠在短時間內(nèi)獲取土壤的光譜信息,能夠快速,、無損地分析土壤屬性,,還能提供高精度的定量分析,為全面評估土壤健康和質(zhì)量提供有力依據(jù),。
圖3:使用多種回歸算法(PLSR,、GPR、LR和RF)對土壤樣本中SOC(左)和氮含量(右)的回歸分析
案例2:不同深度的土壤有機質(zhì)含量檢測
巴西馬林加州立大學(xué)農(nóng)學(xué)系的研究人員提取巴拉那州8個不同深度的384個土壤樣品,,采用高光譜成像技術(shù)對土壤有機質(zhì)含量進行預(yù)測分析,,基于高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果與化學(xué)分析方法獲取的土壤SOM(有機質(zhì))含量相關(guān)系數(shù)達到0.75。結(jié)果表明,高光譜成像技術(shù)能夠通過光譜變化,,有效區(qū)分不同深度的土壤有機質(zhì)含量,,驗證了高光譜成像技術(shù)是高效準確檢測土壤有機質(zhì)的有力手段。
圖4:高光譜成像掃描平臺(左)及具不同SOM含量的土壤樣品反射光譜曲線
圖5:基于PLSR模型的土壤有機質(zhì)預(yù)測結(jié)果圖
此外,,高光譜成像技術(shù)憑借其高通量,、無損檢測、非接觸等特點,,在土壤健康評估,、污染監(jiān)測和精準農(nóng)業(yè)中表現(xiàn)突出,為土壤科學(xué)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了重要的技術(shù)支持,。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和成本的降低,,高光譜成像技術(shù)將在土壤分析領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。
北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司長期致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康領(lǐng)域儀器的研發(fā),、應(yīng)用與推廣,,先后推出了FluorTron多功能高光譜成像技術(shù)、新一代農(nóng)業(yè)傳感器技術(shù),、易科泰SoilLab土壤呼吸實驗測量技術(shù)(可用于評估土壤微生物活性),、LIBS元素分析技術(shù)、土壤樣芯分析技術(shù)等,,為土壤養(yǎng)分,、污染、重金屬檢測,、土壤-植物互作關(guān)系研究提供從實驗室到野外,,從地面到無人機遙感全方位解決方案。
圖6:從左至右,、從上之下依次為:SisuROCK高光譜成像系統(tǒng),、SpectraScan© SWIR-LWIR地礦勘查高光譜成像分析系統(tǒng)、EasyChem 200全自動離子分析儀,、FENIX高光譜成像系統(tǒng)檢測土壤重金屬(K. Y. Lee等),、iSCAN Multi-Sensor 多參數(shù)土壤理化性質(zhì)測繪系統(tǒng)、Ecodrone®無人機高光譜遙感平臺
參考文獻:[1] Pellikka P, Luotamo M, Sädekoski N, et al. Tropical altitudinal gradient soil organic carbon and nitrogen estimation using Specim IQ portable imaging spectrometer[J]. Science of the Total Environment, 2023, 883: 163677.
[2] Reis A S, et al. Detection of soil organic matter using hyperspectral imaging sensor combined with multivariate regression modeling procedures[J]. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2021.
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