反射光谱估算滨海土壤黏粒含量

探明反射光谱估算土壤黏粒含量的成因是实现黏粒含量测定、提高估算精度的基础。该文以江苏省滨海平原的150个土壤样品为研究对象,将测得的原始光谱数据进行平滑、一阶导数、连续统去除和倒数等数据变换,采用逐步多元线性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法估算黏粒含量,并在此基础上分析建模的影响波段,探讨反射光谱估算土壤黏粒含量的成因。结果表明,连续统去除光谱数据的SMLR分析估算精度最高,建模集和验证集决定系数分别为0.941和0.750。360~900、1 800~2 490 nm是黏粒含量的重要建模影响波段,该建模影响波段主要包括铁离子(410 nm附近)、土壤有机质(500~800 nm)、层状硅酸盐中的结晶水(1 900 nm附近)、绿泥石和蛭石等黏土矿物(2 325 nm)的吸收特征波段;PLSR分析表明,1 400 nm附近回归系数出现的双峰特征源于高岭石的双峰吸收。黏粒中的黏土矿物、黏粒对铁离子的吸附特性以及黏粒与有机质的高度相关性是实现反射光谱估算滨海土壤黏粒含量的原因。     

土壤剖面的反射光谱研究

研究表明，土壤反射光谱包含有丰富的土壤信息，可从中获取有机质含量、氧化铁含量、质地、主导粘土矿物类型等多种有用信息。本文以不同地区的土壤剖面为例，解读它们的反射光谱，以获得土壤形成特征的某些信息，为在土壤研究中进一步应用反射光谱提供有益的探索。     

基于可见-近红外反射光谱的土壤碳酸钙含量与反演效果关系研究

土壤可见-近红外反射光谱中包含了大量的土壤属性信息,研究人员根据土壤属性信息在光谱上的特征,对土壤属性进行定量反演。是否属性值越高,反演精度越高?目前对于属性含量与反演效果的定量关系尚不清楚。采集了我国西北地区黑河流域69个代表性干旱土剖面(292个发生层土样),以气量法测定其碳酸钙含量,使用Cary 5000分光光度计测定其可见-近红外光谱反射率,以样本量和离散度(变异系数)作为数据集划分标准,分别建立了11个相同样本量子集(A)和5个相近离散度子集(B),应用偏最小二乘回归(PLSR)算法对各子集进行土壤碳酸钙含量反演,以此探究碳酸钙含量与反演效果的定量关系。结果表明,碳酸钙可增加可见-近红外波段的光谱反射率,但利用可见近红外光谱反演土壤碳酸钙含量,其反演效果与碳酸钙含量关系不显著。     

基于高分辨率反射光谱的土壤营养元素估算模型

研究了土壤中营养元素含量（N、P、K）与土壤可见光／近红外光谱之间的关系。在对原始光谱进行预处理分析后，计算出了4种光谱指标：反射率Reflectance、一阶导数FDR、倒数之对数log（1／R）和波段深度Depth。通过偏最小二乘回归分析建立了营养元素与4种光谱指标的经验模型，并且利用验证样本集对回归模型进行了验证。结果表明，可见光／近红外反射光谱具有快速估算土壤中营养元素含量的潜力。     

土壤的多角度偏振反射光谱研究

在利用多波段、多时相、高光谱的遥感数据来提高遥感对地物的识别能力的同时[1] ,人们注意到角度信息在遥感图像识别和分类中起到的影响和贡献[2 ] ,即地物在2π空间上的三维光谱特征。在早期的遥感,主要采取垂直收集对地观测数据。根据不同的地物具有不同的吸收、反射和发射电     

基于双时相卫星遥感光谱指数估算土壤有机质含量

以黄淮海平原典型县——封丘县为研究区，探讨了在一年两熟、裸土时间窗口较短的区域中，基于两景影像波段组合构建的双时相光谱指数在有机质含量预测中的表现。研究共计采集117个代表性土样，以分析筛选出的裸土期(10月)内双时相(获取时间：2014年10月6日和2017年10月30日)高质量Landsat 8卫星影像作为数据源，构建了4种类型的光谱指数：比值光谱指数、差值光谱指数、归一化光谱指数以及优化光谱指数，并结合最小绝对收缩和选择算子变量筛选方法和支持向量机算法建立了有机质预测模型。留一交叉验证结果表明，与直接使用影像波段反射率或者基于单景影像构建的光谱指数(单时相光谱指数)相比，利用双时相光谱指数可以更好地利用时相信息优势，其有机质预测精度更高(R2=0.53,RMSE=2.01 g/kg)。而且，基于双时相光谱指数所构建的预测模型得到的有机质空间分布格局与真实值较为吻合。可见，本文提出的在黄淮海平原典型县域利用双时相光谱指数预测土壤有机质的方法，可以促进具有短裸土期特点区域的高分辨率土壤属性遥感预测与制图研究。     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

湖南省几种主要类型土壤反射光谱的剖面变化特性

通过野外采样和室内测定,研究了湖南省主要类型土壤反射光谱的剖面变化特性。结果表明,同一土壤剖面中不同土层的反射光谱曲线形态基本上是一致的;经统计分析得出,在每个自然土壤剖面中,各土层420nm处的的光谱反射率均与土壤游离氧化铁含量之间存在着线性负相关性,620-660nm波段的平均光谱反射率与土壤有机质含量呈幂函数负相关性。     

苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。     

土壤的石灰反应强度估测CaCO_3含量和pH研究——以山西省黄土性母质土壤为例

pH和CaCO_3含量是土壤常规分析的两个测定指标,但其室内测定均需借助相应的仪器设备完成,耗时费力。以山西省土系调查采集的110个典型土壤剖面的426个发生层土样的野外测定的石灰反应强度和实验室测定的土壤pH、CaCO_3含量、交换性钠饱和度(Exchangeable Sodium Percentage,ESP)数据为基础,尝试建立石灰反应强度与pH、CaCO_3含量之间的定量关系模型。结果表明:北方黄土性母质土壤,当pH9.0时,CaCO_3含量是影响土壤pH的重要因素,二者的回归拟合最优关系符合幂函数曲线;当pH9.0时,CaCO_3与pH之间无明显关系。石灰反应强度在一定程度上可以半定量地反映pH或CaCO_3含量,但其确定的pH或CaCO_3含量尚是一个范围,并非精确值。同时,从发生学意义角度,土壤中CaCO_3含量高低对形态学研究具有重要意义,在这种情况下,如果需要用pH或CaCO_3含量来确定准确的土壤系统分类类型(如确定土体是否为酸性、具有钙积层/钙积现象等),为慎重起见建议还是以实验室的准确测定数据为准;对于非碱化(pH9.0)、野外有泡沫反应的北方黄土性母质土壤,无论泡沫反应强弱和CaCO_3含量高低,土壤pH基本稳定在8.51±0.49,这一pH范围对作物生长基本没有制约,如果仅从pH或CaCO_3含量是否影响作物生长角度考虑,无需实验室测定pH或CaCO_3含量。     

栗钙土碳酸钙含量的空间分布特征

<正>土壤碳酸盐含量是土壤性质的一个重要指标。土壤中碳酸盐含量多少直接影响土壤团粒的形成和土壤发育以及土壤养分的存在形态和有效性,反映了土壤的环境质量[1]。以碳酸盐为主要存在形态的土壤无机碳库在全球陆地碳循环中占有重要地位,全球土壤无机碳库量约700~1 000 Pg[2],我[3]     

华北山地土壤CaCO_3含量/石灰反应垂直分布特征及其发生学解释

为了探究华北山地土壤CaCO_3含量/石灰反应垂直分布特征及其发生学解释,对北京市、山西省257个山地土壤剖面的机械组成、CaCO_3含量和石灰反应进行统计分析。结果表明:华北山地表土的机械组成以粉砂为主,与黄土相似,说明黄土降尘是土壤矿物质的重要来源;海拔1 500m的中山和高山地区的剖面,由于CaCO_3淋洗强,造成无论何种成土母质,CaCO_3被淋洗出土体,土壤通体无石灰反应;海拔介于500~1 500 m的中山地区和低山地区的剖面,CaCO_3淋洗弱,土壤普遍具有石灰反应,成土母质对土壤中CaCO_3含量/石灰反应起主导作用,生物气候条件的影响居于次要地位;海拔500 m的低山丘陵地区的剖面,各土层的CaCO_3含量/石灰反应无明显分布规律。结论:黄土降尘为华北山地表土输入了碳酸钙,但由于不同海拔高度地区土壤湿度存在差异,导致土壤CaCO_3淋溶程度和含量差异明显。淋溶过程强弱导致的土壤CaCO_3含量/石灰反应垂直分布特征是华北山地土壤的典型发生学特征之一,不同海拔高度起主导作用的因素有所不同。研究成果可为华北山地土壤调查、发生与分类研究提供参考。     

苏北海涂围垦区土壤水分空间变异性及其协同克立格估值

以苏北滨海滩涂围垦区为研究区域,应用地统计学方法研究了剖面不同深度土壤含水量的空间变异特征,以0～20 cm表土层含水量作为协同变量,分析了不同深度土壤含水量的交互半方差特征,探讨了土壤含水量的普通克立格和协同克立格估值方法.结果表明:各层土壤含水量都表现为弱变异强度;受结构性因素和随机性因素的共同作用,各土层含水量均呈中等空间自相关性;协同区域化变量间均表现为正相关,且协同区域化变量的空间结构性要优于单一变量;协同克立格对土壤水分局部变异的描述较普通克立格更为详细;与普通克立格法相比,协同克立格法估值产生的均方误差减小10.1%～21.3%,平均标准误差减小11.3%～17.7%,预测值和实测值间的相关系数提高15.9%～26.4%.该研究为滨海滩涂地区土壤水分分区管理和水盐优化调控提供了一定的理论参考.     

由灌溉引起的黄土湿陷过程中碳酸钙行为研究

长期以来,有关黄土湿陷的研究一直忽视对碳酸钙行为的探讨。本研究利用扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析(EDX)技术研究了黄土中碳酸钙的分布,通过室内模拟实验,探讨了由灌溉引起的黄土湿陷过程中碳酸钙的行为,初步得出以下结论:黄土颗粒间存在大量碳酸钙,在黄土湿陷过程中碳酸钙发生淋溶、移动损失,其中以移动损失为主,溶解损失相对较少。碳酸钙的移动损失量随透水量增加而增加,在下部土层发生聚集。     

基于可见–近红外光谱的水稻土全磷反演研究

采用PLSR偏最小二乘法回归结合留一法交叉验证,利用长期定位试验田以及直湖港小流域面上的水稻土土壤样本建立最优模型,研究了不同光谱预处理方式对水稻土全磷可见-近红外高光谱反演精度的影响,探索水稻土全磷光谱反演的可行性;并结合简单相关系数法以及PLSR模型回归系数法分析了水稻土全磷光谱反演的重要波段。结果表明,光谱预处理方法对土壤全磷反演精度的影响不大;基于PLSR建立的水稻土全磷光谱反演模型的校正决定系数达0.85,交叉验证决定系数为0.70,RPD为1.8,有较好的模型精度;440~740 nm为土壤全磷光谱反演的重要波段。利用PLSR对水稻土全磷进行光谱预测是可行的。     

Use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for Predicting Soil Fertility and Historical Management

This study tests the potential of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for predicting soil fertility and management history from topsoil (0–10 cm deep) spectra. Soil fertility was assessed by measuring the growth of a test plant, and soil management history was determined through inquiries with farmers. Moreover, NIRS predictive value was compared with that of a group of topsoil parameters: total carbon and nitrogen, nitrate, potential respiration and denitrification, and microbial biomass. Modelling used partial and modified partial least square regressions to ensure comparisons between predictions by NIRS versus by soil parameters. Soil fertility and management history were well predicted by NIRS (Q² = 0.78 and R² = 0.89 both; Q² and R² are cross-validation and calibration coefficients of determination, respectively), as were the soil parameters (Q² = 0.79–0.92 and R² = 0.86–0.98). Soil fertility and management history were more accurately predicted by NIRS than by the set of soil parameters.     

碳酸钙与石膏对土壤磷及溶解有机碳淋溶的影响

研究碳酸钙与石膏对南澳大利亚典型土壤P和溶解有机碳淋溶的影响结果表明,碳酸钙可同时降低土壤P和溶解有机碳的淋溶,而石膏可降低土壤P淋溶和增加溶解有机碳的淋溶。     

Comparison of Near Infrared Reflectance Spectroscopy with Combustion and Chemical Methods for Soil Carbon Measurements in Agricultural Soils

As interest in soil organic carbon (SOC) dynamics increases, so do needs for rapid, accurate, and inexpensive methods for quantifying SOC. Objectives were to i) evaluate near infrared reflectance (NIR) spectroscopy potential to determine SOC and soil organic matter (SOM) in soils from across Tennessee, USA; and ii) evaluate potential upper limits of SOC from forest, pasture, no-tillage, and conventional tilled sites. Samples were analyzed via dry-combustion (SOC), Walkley–Black chemical SOM, and NIR. In addition, the sample particle size was classified to give five surface roughness levels to determine effects of particle size on NIR. Partial least squares regression was used to develop a model for predicting SOC as measured by NIR by comparing against SOM and SOC. Both NIR and SOM correlated well (R² > 0.9) with SOC (combustion). NIR is therefore considered a sufficiently accurate method for quantifying SOC in soils of Tennessee, with pasture and forested systems having the greatest accumulations.Abbreviations SOC, soil organic carbon; NIR, Near Infrared Reflectance Spectroscopy; MTREC, Middle Tennessee Research and Education Center; RECM, Research and Education Center at Milan; PREC, Plateau Research and Education Center; PLS, Partial least squares.     

黄土高原黄土团粒组成及其与碳酸钙关系的研究

通过团粒分析、电子显微镜 (SEM/EDX)扫描等元素分析扫描方法和手段 ,对黄土高原西北部自然黄土中的团粒数量及其与碳酸钙的溶解量的关系、团粒表面和内部碳酸钙的分布进行了研究。结果表明 :碳酸钙大约参与了 99%的团粒形成 ,呈现团粒越大 ,碳酸钙含量越多的趋势 ;反之 ,团粒数量与碳酸钙的溶解量成反比 ;随着团粒表面碳酸钙分布的减少 ,附着在团粒表面的微团粒及粉粒、粘粒减少 ;在团粒内部 ,碳酸钙与矿物颗粒之间存在 3种胶结方式 ,分别为碳酸钙附着在矿物颗粒表面、碳酸钙分布于矿物颗粒之间以及碳酸钙表面附着矿物颗粒。实验结果证明了黄土团粒的主要胶结物是碳酸钙这一理论。