专题一：土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 (2)
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湖南农业大学资源环境
Leabharlann Baidu
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（2）基于土种的SOM含量高光谱预测模型及其差异性研究
人工模拟SOM梯度： 12种土壤（表3） 野 外 土 样： 两种土壤（青紫泥和红黄泥）
湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
表2 被试土壤名称及相应发育母质
采用常规方法进行测试(鲁如坤，2000)。
SOM梯度样品的制备
用过量双氧水氧化法弃除样品中的SOM，有机质被完全氧化后，过 量的过氧化氢用加热法排除(中国科学院南京土壤研究所, 1978)。
h为弓曲差。
图5 样品的散点图及回归曲线 （徐彬彬，1980）
湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
1.2 研究目的和意义
基于土壤高光谱变化规律，建立各类试验土壤相应SOM含 量高光谱预测模型，并探求所建模型之间的差异性。
人工模拟SOM梯度试验 探索在较为严格地控制土壤其他理化特性不变的条件，不同
湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
有机质含量= Kdlog1/(r0.623)6/d 0.6236 dlog1/(r0.564)4/d 0.5644
式中，K为回归常数，r 为反射值，λ为波长 （ Krishnan 等，1980） 。
湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤编号 土 种（相当于系统分类中的土系或所属类别）
母质名称
采样地点
01 麻沙泥（铁渗水耕人为土） 02 麻沙菜园土（肥熟旱耕人为土） 03 花岗岩红壤（富铝湿润富铁土） 04 黄泥田（铁聚水耕人为土） 05 板岩红壤（粘化湿润富铁土） 06 黄菜园土（土垫旱耕人为土） 07 红黄泥（铁聚水耕人为土） 08 红菜园土（土垫旱耕人为土） 09 河潮泥（简育水耕人为土） 10 潮菜园土（肥熟旱耕人为土） 11 青紫泥（吴山系） 12 紫泥田（简育水耕人为土）
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.3 试验设计
（1）室内光谱测试过程的不确定性研究
室内几何测试条件对高光谱质量的影响
表1 试验因素与水平设置
土壤表面处理及粒径对室内土壤高光谱数据的可重复性影响 表面处理：表面刮平处理，表面稍压平处理 粒 径：5mm，2mm，1mm， 0.5mm， 0.28mm， 0.145mm
徐彬彬、戴昌达（1980）
通过对南疆土壤研究发现，土
壤有机质与土壤光谱在600nm波
段处的弓曲差（即土壤光谱反
射系数曲线在550nm和650nm两
个波段的光谱反射系数的平均
值与600nm波段处的光谱反射系
数的差值）极显著负相关
弓
logY=0.1271-1.0830logh
曲 差
R=-0.81**
式中，Y为有机质含量 （%），
土种SOM含量与土壤光谱特性之间的关系。 野外实地土壤样品SOM数据
研究建立自然条件下以土种为建模单元的SOM含量高光谱 预测模型。
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2、技术路线及试验设计
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.1 技术路线
应用研究得到的室内土壤高光谱数据获取的统一方法，结合 传统土壤理化特性分析技术，研究基于土种的SOM含量高光 谱预测模型及其差异性（技术路线如图6所示）。
野外实地土样
方差分析
光谱数据质量及可重复性分析
较佳的几何测 试条件
统一的表面处理 方法
较佳的土壤 样品粒径
统一室内土壤光谱测试方法及流程
土样室内 光谱测试
基于人工 SOM 梯 度的 SOM 含量高 光谱参数模型
多
土壤属
元
性测试
统
计
分
析
方
法
基于野外实地土样 的 SOM 含量高光 谱参数模型
图6 技术路线图 湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（3）研究方法
土样的采集和制备 人工模拟SOM梯度土壤原始样品按常规方法采集(鲁如坤，
2000)，野外实地SOM梯度土壤样品采样范围在所选采样点的 1m×1m面积内，采样深度0~15 cm。
土壤样品理化性质的测定 对所有土样的机械组成、SOM含量及速效N、P、K等理化性质
花岗岩风化物 花岗岩风化物 花岗岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 第四纪红色粘土 第四纪红色粘土 河流冲积物 河流冲积物 海湖沉积物 紫色砂页岩风化物
湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 浙江湖洲 湖南长沙
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
已有的土壤有机质光谱研究
土壤反射光谱与土壤有机质含量呈显著负相关（ Al-Abbas, A.H., 1972；Krishnan P.等 ,1980）； 有机质中不同的成份光谱特性不一样（徐彬彬，1991； Demattê 等，1999；李震宇等, 1999; 牛灵安等, 2001 ) ； 有机质含量可以从土壤反射光谱中得到一定程度上的反应 ( Krishnan等, 1980；徐彬彬，戴昌达，1980；Henderson等, 1992；Sudduth等, 1993；Bon-Dor等，1995；Chang, C. W.等， 2002；McCarty等，2002 )；
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
0.6 1 富里酸 Humic acid 2 胡敏酸 Fulvic acid
0.4
0.2
反射系数 Reflectance
0.0 400
600
800
1000
波长 Wavelength(nm)
图4 胡敏酸和富里酸反射光谱曲线（徐彬彬等，1991）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型研究
土壤样品的采集、风干与制备
室内光谱测试过程的不确定性研究
SOM 含量高光谱预测模型研究
不同几何条件测试 条件对土壤光谱质 量的影响
样品不同表面 处理过程的光 谱差异性
不同粒径土样 品重复测试
利用较佳粒径样品 制作各个土类（或 土属）SOM 梯度
Leabharlann Baidu
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（2）基于土种的SOM含量高光谱预测模型及其差异性研究
人工模拟SOM梯度： 12种土壤（表3） 野 外 土 样： 两种土壤（青紫泥和红黄泥）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
表2 被试土壤名称及相应发育母质
采用常规方法进行测试(鲁如坤，2000)。
SOM梯度样品的制备
用过量双氧水氧化法弃除样品中的SOM，有机质被完全氧化后，过 量的过氧化氢用加热法排除(中国科学院南京土壤研究所, 1978)。
h为弓曲差。
图5 样品的散点图及回归曲线 （徐彬彬，1980）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
1.2 研究目的和意义
基于土壤高光谱变化规律，建立各类试验土壤相应SOM含 量高光谱预测模型，并探求所建模型之间的差异性。
人工模拟SOM梯度试验 探索在较为严格地控制土壤其他理化特性不变的条件，不同
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
有机质含量= Kdlog1/(r0.623)6/d 0.6236 dlog1/(r0.564)4/d 0.5644
式中，K为回归常数，r 为反射值，λ为波长 （ Krishnan 等，1980） 。
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤编号 土 种（相当于系统分类中的土系或所属类别）
母质名称
采样地点
01 麻沙泥（铁渗水耕人为土） 02 麻沙菜园土（肥熟旱耕人为土） 03 花岗岩红壤（富铝湿润富铁土） 04 黄泥田（铁聚水耕人为土） 05 板岩红壤（粘化湿润富铁土） 06 黄菜园土（土垫旱耕人为土） 07 红黄泥（铁聚水耕人为土） 08 红菜园土（土垫旱耕人为土） 09 河潮泥（简育水耕人为土） 10 潮菜园土（肥熟旱耕人为土） 11 青紫泥（吴山系） 12 紫泥田（简育水耕人为土）
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.3 试验设计
（1）室内光谱测试过程的不确定性研究
室内几何测试条件对高光谱质量的影响
表1 试验因素与水平设置
土壤表面处理及粒径对室内土壤高光谱数据的可重复性影响 表面处理：表面刮平处理，表面稍压平处理 粒 径：5mm，2mm，1mm， 0.5mm， 0.28mm， 0.145mm
徐彬彬、戴昌达（1980）
通过对南疆土壤研究发现，土
壤有机质与土壤光谱在600nm波
段处的弓曲差（即土壤光谱反
射系数曲线在550nm和650nm两
个波段的光谱反射系数的平均
值与600nm波段处的光谱反射系
数的差值）极显著负相关
弓
logY=0.1271-1.0830logh
曲 差
R=-0.81**
式中，Y为有机质含量 （%），
土种SOM含量与土壤光谱特性之间的关系。 野外实地土壤样品SOM数据
研究建立自然条件下以土种为建模单元的SOM含量高光谱 预测模型。
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2、技术路线及试验设计
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.1 技术路线
应用研究得到的室内土壤高光谱数据获取的统一方法，结合 传统土壤理化特性分析技术，研究基于土种的SOM含量高光 谱预测模型及其差异性（技术路线如图6所示）。
野外实地土样
方差分析
光谱数据质量及可重复性分析
较佳的几何测 试条件
统一的表面处理 方法
较佳的土壤 样品粒径
统一室内土壤光谱测试方法及流程
土样室内 光谱测试
基于人工 SOM 梯 度的 SOM 含量高 光谱参数模型
多
土壤属
元
性测试
统
计
分
析
方
法
基于野外实地土样 的 SOM 含量高光 谱参数模型
图6 技术路线图 湖南农业大学资源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（3）研究方法
土样的采集和制备 人工模拟SOM梯度土壤原始样品按常规方法采集(鲁如坤，
2000)，野外实地SOM梯度土壤样品采样范围在所选采样点的 1m×1m面积内，采样深度0~15 cm。
土壤样品理化性质的测定 对所有土样的机械组成、SOM含量及速效N、P、K等理化性质
花岗岩风化物 花岗岩风化物 花岗岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 第四纪红色粘土 第四纪红色粘土 河流冲积物 河流冲积物 海湖沉积物 紫色砂页岩风化物
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
已有的土壤有机质光谱研究
土壤反射光谱与土壤有机质含量呈显著负相关（ Al-Abbas, A.H., 1972；Krishnan P.等 ,1980）； 有机质中不同的成份光谱特性不一样（徐彬彬，1991； Demattê 等，1999；李震宇等, 1999; 牛灵安等, 2001 ) ； 有机质含量可以从土壤反射光谱中得到一定程度上的反应 ( Krishnan等, 1980；徐彬彬，戴昌达，1980；Henderson等, 1992；Sudduth等, 1993；Bon-Dor等，1995；Chang, C. W.等， 2002；McCarty等，2002 )；
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
0.6 1 富里酸 Humic acid 2 胡敏酸 Fulvic acid
0.4
0.2
反射系数 Reflectance
0.0 400
600
800
1000
波长 Wavelength(nm)
图4 胡敏酸和富里酸反射光谱曲线（徐彬彬等，1991）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型研究
土壤样品的采集、风干与制备
室内光谱测试过程的不确定性研究
SOM 含量高光谱预测模型研究
不同几何条件测试 条件对土壤光谱质 量的影响
样品不同表面 处理过程的光 谱差异性
不同粒径土样 品重复测试
利用较佳粒径样品 制作各个土类（或 土属）SOM 梯度