土壤光谱培训材料 土壤可见-近红外和中红外光谱分析入门

ISBN978-92-5-136893-0VVV参考文献182478101212131315V为响应全球土壤实验室网络关于土壤光谱的倡议（GLOSOLAN–Spec联合国粮食及农业组织下辖的全球土壤GLOSOLAN–Spec和本文作者特别感谢韩国绿色增长信托基金资助的世界银行项目“利用技术促进乌兹别克斯1吸收率吸收率-9-6反射率反射率波长（波长（nm）2Vis-NIR和MIR另一个主要差别在于电磁能量和土壤之间的相互作用模式。MIR能量能够使存在于土壤有机和矿物化合物中的化学键产生分子振动。在有机化合物（如有机质）中，相关的化学键包括O–H、N–H、C–H、C–值得注意的是，最近市场上出现了价格更低但波段范围有限的便携式NIR光谱仪。但是并非所有的光谱仪都能准确估测土壤属性，估测精度通常取决于波段范围。目前已有部分研究利用波段范围有限的NIR光谱仪进行土壤分析34在田间采集土样时需剔除砾石和植物根系。光谱测定前，土样需在35~40°C条件下风干，然后经研磨过2mm孔筛。此处理旨为保持与土壤样本进行实验室分析前的制备过程一致。由于样本粒径会影响vis-NIR光谱能量的穿透和散射，降低结果与其他研究的可比性，因而在测定土壤vis-NIR光谱时，不再对样本进行更细的研磨定的成本和时间，但同时也是最优精度的保证，这要求实验室还需配备用于土样精细研磨的机械研磨仪。精细研磨过程还包括了样本的填装和卸装，样品池的清洗、干燥（防止样本交叉污染）等过程，耗时更长，这成为了制约土壤MIR光谱测定速率最重要的因素。样品精细研磨的具体步骤可参考美国农业部自然资源保护局（USDA–NRCS）地处理大数据集（如数千个土样或提供最新的机器学习算法用以进行光谱建模。原始光谱矩阵数据需转换成TXT(5/SNV：该方法对每一个测定的光谱值通过减去每个样本的平均光谱值并除以标准差来实现对光谱矩阵的标准SNVixiaiMSCi选择何种光谱预处理方法视情况而定且有时较主观。很多研究者会采用多种预处理方法的组合（如MSC加SG滤6波长（波长（nm）7均方根误差---交叉验证02015510020155PLSR/PCR和MLR之间最大的差别是1）PLSR和PCR使用全光谱数据进行建模当前，机器学习法被广泛应用于土壤vis-NIR和MIR光谱学的研究。这些方法包括随机森林（RF）、支持向量机8吸收率吸收率波数（cm-1）波数（cm-1）方方差2ME\yiyiRMSE/\yiyi2rgigigˆir4gigi4gˆigi 91.02.03.01.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.0R2\gigi2ig22释因变量变异的比例。如某采用vis-NIR光谱预测土壤pH模型的R2为0.3，说明该模型可以解释实测值30%的变异。1.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.01.02.03.04.0以下这个例子用USDA–NRCS凯洛格土壤调查实验室的vis-NIR和MIR表1表1基于vis-NIR和MIR光谱使用PLrr-1.16-0.01-0.09-1.68-0.1-0.08-0.02定，且已测数据也并非采用最理想的测试方法。出现这两种情况时须对相关历史土样重新进行理化分析尺度尺度FTIRDevices（位于美国科罗拉多州博尔德市目前属MalvernPanalytical公司。其它主流的vis-NIR光谱分析仪器有土壤分析常用的vis-NIR及MIR仪器的详单参见FAO全球土壤伙伴关系近期发表的全球土壤光谱评估报告©粮农组织,2022©粮农组织,2022全球土壤伙伴关系全球土壤伙伴关系（GSP）是一个全球公认的以土壤为主题的工作机制。这个机制成立于2012年，主要的使命通过团结和号召全球范围的伙伴集体行动将土壤纳入全球议程。我们的主要目标是促进土壤可持续管理（SSM）和改善土壤治理，以保证土壤的生产力，并确保健康的土壤能不断的支持和提供基本的生态系统服务功能，以实现粮食安全和改善营养，适应和缓解气候变化，以GLOSOLAN-Spe