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  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)合多種機器學習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種機器學習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農(nóng)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(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.