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高光譜成像技術在土壤有機質和氮元素檢測中的應用
時間:2025-02-27    作者:易科泰 點擊量:

  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。土壤有機質檢測對評估土壤肥力、監(jiān)測土壤污染、精準農業(yè)等至關重要,高光譜成像技術結合了光譜分析和成像技術,能夠在連續(xù)的光譜波段內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估

  芬蘭赫爾辛基大學的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(農林業(yè)、農田、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,結合多種機器學習算法建立土壤光譜與土壤屬性之間的定量關系模型,實現(xiàn)對土壤樣本中SOC和氮含量的估算。結果顯示,5種機器學習算法都能夠準確的預測熱帶土壤的SOC和氮含量,誤差精度在1%左右。實驗證明,高光譜成像技術能夠在短時間內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量提供有力依據。

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含量檢測

  巴西馬林加州立大學農學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對土壤有機質含量進行預測分析,基于高光譜數(shù)據的預測結果與化學分析方法獲取的土壤SOM(有機質)含量相關系數(shù)達到0.75。結果表明,高光譜成像技術能夠通過光譜變化,有效區(qū)分不同深度的土壤有機質含量,驗證了高光譜成像技術是高效準確檢測土壤有機質的有力手段。

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模型的土壤有機質預測結果圖

  此外,高光譜成像技術憑借其高通量、無損檢測、非接觸等特點,在土壤健康評估、污染監(jiān)測和精準農業(yè)中表現(xiàn)突出,為土壤科學和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了重要的技術支持。隨著技術的不斷發(fā)展和成本的降低,高光譜成像技術將在土壤分析領域發(fā)揮更加重要的作用。

  北京易科泰生態(tài)技術有限公司長期致力于生態(tài)-農業(yè)-健康領域儀器的研發(fā)、應用與推廣,先后推出了FluorTron多功能高光譜成像技術、新一代農業(yè)傳感器技術、易科泰SoilLab土壤呼吸實驗測量技術(可用于評估土壤微生物活性)、LIBS元素分析技術、土壤樣芯分析技術等,為土壤養(yǎng)分、污染、重金屬檢測、土壤-植物互作關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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