利用高光谱遥感预测土壤有机碳
高频红外碳硫仪测定土壤中的有机碳
!!收稿日期 "#"!$#*$"&作者简介 刘任贵#!%''$%'男'河北灵寿人'大学本科'现就职于中国人民武装警察部队黄金第二支队实验室'主要从事地质样品的分析测试研究&高频红外碳硫仪测定土壤中的有机碳刘任贵"中国人民武装警察部队黄金第二支队实验室#内蒙古呼和浩特!#!##!#$!!摘!要 介绍了一种高频红外碳硫仪测定土壤中有机碳的实验方法'该方法和钨粒为助溶剂'氧气为载体'用高频红外碳硫仪测定土壤中含硫量较高的样品中的有机碳'具有快速*有效*准确*稳定的特点&关键词 高频红外(土壤(有机碳(助溶剂(消除干扰!!中图分类号 H &(&!!文献标识码 .!!文章编号 !##()/%"!#"#"!%!))#!#!)#!!!土壤中有机碳是农业土壤%生态环境地球化学调查的重要指标#在日常的检测工作中发现#目前使用的重铬酸钾滴定法在硫含量大于#-&K 以上#引起有机碳测定数据偏高#造成有机碳数据大于总碳&针对这类问题展开工作#检测样品采用!*!盐酸预处理#在高频红外碳硫仪的有机碳通道中测定&!!实验部分!0!!主要仪器X M C ,_$"#&型高频红外碳硫仪#N C ')C 型电子天平#德阳市科瑞仪器设备厂&!0"!工作条件打开氧气#开机预热约*#D <6左右#选择有机碳通道#设定条件和仪器参数#冲洗时间为**&P #燃烧时间为*"#P #分析时间为*)#P $)&P &表!!工作条件项目数值项目数值载气条件#-#/9H =顶氧条件#-!'9H =板流条件#-".栅流条件!##$!&#D .!0*!试剂氧气纯度%%-%%K 'X M ,C _坩埚"&#"&D D '纯铁粒*粒度!-"&D D #含X *#-###&K #>*#-###&K '钨粒*)#目#含X *#-###&K #>*#-###&K '高氯酸镁干燥剂约"#目#高效干燥剂约"#目#高二氧化碳吸收剂!#$"#目'盐酸*分析纯#浓度!j !&"!实验步骤"0!!坩埚处理坩埚中的水分对碳的影响很大#如果处理不好#测定时会出现偏差较大&把预先准备好的坩埚放入高温炉内进行焙烧处理#温度设定在!###i $!"##i #灼烧"A $)A #"目的是除去坩埚自身带的碳硫$而后取出放置&#i $/#i 左右#存入干燥皿内备用&"0"!称取样品首先称取#-#&;样品#精确至#-!D ;#放入处理准备好的坩埚内&"0*!样品处理用滴管把配制好的盐酸滴入坩埚内#"滴的过程中要一滴一滴进入$等待样品与盐酸充分溶解反应结束后#停止滴入"大约)滴$/滴#可根据含量高低适当滴加$&之后把坩埚放入电热板上进行加热约"A $)A #电热板的温度由低到高逐渐升高#最大设定为"##i #待样品彻底蒸干后取下冷却#依次加入#-&;的铁粒和钨粒助溶剂#待测&"0)!建立工作曲线首先选取低中高每个含量段都有的国家标准物质&个或&个以上#开始测定前#应在仪器性能稳定后开始建立工作曲线&测定前一定要选择含量较高的样品来饱和管道#从而达到稳定性效果更佳#然后开始测定#最好选定的样品每个测定*遍#系统校正时#每个点选择两个重现性较好较接近值#全部选取后选择J !或J "根据仪器条件设定选择#然后进行数据复算#观察数据是否在误差范围内&或可以选择多点校正使其测定的样品数据更佳稳定&"0&!样品测定待工作曲线建立好后#开始测定样品即可&*!实验数据见表"%表*%表)&表"土壤标准物质有机碳分析结果标准物质标准值"K $测定值"K $!"*G L [#()&#"G >>$"!$#-*)m #-#"#-**#-*)#-*"G L [#(*//"G >W$"*$"#-&/$#-&(#-&(#-&'G L [#()"'"G >>$!)$#-(%m #-#(#-'!#-'*#-'!G L [#()#/"G >>$/$#-'!m #-#%#-'##-'"#-')G L [#())'"G >>$!%$!m #-#/#-%%#-%/#-%&G L [#()")"G >>$!#$!-*&m #-#(!-*"!-*)!-**"下转第!!&页$"#"!年(月内蒙古科技与经济1234"#"!第期总第期. All Rights Reserved.筹的发展加以引导&政府还可以充分发挥财政杠杆的作用#为图书馆众筹设立专项扶持资金#引导社会资本更多地投入到图书馆众筹这类的公共文化服务中&政府加强引导#对于图书馆众筹而言意义重大* !政府的引导能够为图书馆众筹指明发展道路'"政府的引导能够引起社会大众的响应#提高图书馆众筹的社会认知度&因此#图书馆众筹的发展离不开政府的引导&*0*!图书馆完善管理机制图书馆众筹涉及众筹平台%图书馆%物流商以及出资者等多方主体#众筹项目的顺利进行依赖于各方的配合和支持&为了维护各方利益#确保众筹项目的顺利完成#除了依靠法律和政府之外#还有赖于管理机制的规范作用&!就众筹项目本身而言#图书馆要完善项目的设计和报批发布方面的机制建设'"就众筹平台和物流商的选择#图书馆也要制定和完善其选择标准' #完善对于募集到的资源%设备和资金使用中的监督机制'$完善反馈机制#能够充分听取社会公众对项目的意见和建议&图书馆要加强对自身管理机制的完善#以促进图书馆众筹项目在长效机制的引导下持续发展&)!结束语图书馆通过众筹的方式向社会搜集阅读资料#以及必要的建设资金和设备#这与新时代的共享经济理念相融合#不仅能够提升阅读资源利用率#还能够激发广大社会群体参与公益活动的热情#促进我国公共文化事业的发展&但目前#我国图书馆众筹模式仍存在一些争论#我们要对以往经验加以总结#积极探讨应对之策#借助当前共享经济的热潮#激发广大群众众筹的热情#推动图书馆更好更快地发展&参考文献!!"!习近平0决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利'''在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告!1"0中国经济周刊#"#!($)"%&/'$%/0!""!康茂楠#马洪福0共享经济&颠覆性经济发展模式!1"0信息系统工程#"#!'$"%&!!/$!!(0 !*"!刘永涛0图书馆非物质文化遗产档案资源的构建(开发与利用!1"0山西档案#"#!'$/%&"*$"&0!)"!陈景朝0中国图书馆众筹现状研究及发展建议!1"0农业图书情报学刊#"#!($(%&!!&$!!'0!&"!李雯0探究我国图书馆众筹发展策略!1"0山西档案#"#!%$*%&%($%%0!/"!刘清0我国图书馆众筹模式应用对策研究!1"0新世纪图书馆#"#!($&%&""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""!$")0"上接第!#!页$!表*!方法精密度元素K序号G>>$!%G>>$!)G>>$/G>>$!#G>>$"!X:8;!#-%##-')#-'!!-*'#-*!"#-%(#-'"#-'&!-*"#-*"*#-%&#-'!#-'&!-*)#-*")!-#*#-'"#-'*!-*)#-*)&!-#&#-'##-'%!-*/#-*)/!-#"#-'*#-(%!-*"#-)#(!-#*#-'/#-')!-)!#-*)'!-###-'*#-'#!-*"#-*#%#-%*#-'(#-'!!-*)#-*"!##-%/#-'&#-'/!-**#-*!!!#-%*#-''#-('!-*"#-*#!"#-%&#-')#-')!-*"#-*!平均值"K$#-%'#-')#-'*!-*)#-*"标准值"K$!-###-(%#-'!!-*&#-*)-3;X$#-#!#-#*#-#!#-##$#-#"规范要求-3;X,#-#),#-#&,#-#&,#-#),#-#& ,>WK&-)(/-%/)-&("-#%%-/"规范要求,>WK'!#!#'!#表)!与重铬酸钾滴定法的比较序号硫含量"/;1;$重铬酸钾滴定红外测定测定值"K$G L[#(*//"G>W$"*$!!(##!-)"#-&("!a^&$#"''/)!-*(#-(& "!a^&$!('!/#!-#'#-&% G L[#()#/"G>>$/$"/##-'*#-'"G L[#()&#"G>>$"!$!/(#-*"#-**从以上表格中可以看出#两种方法在硫含量较少甚至可以忽略的情况下#得出来的结果更加真实可靠#这说明两种方法在一般情况下不会出现本质上的差异#但是在遇到硫含量较高时#两种方法得出来的结果差异会很大#这是因为在浓硫酸介质中#硫与重铬酸钾同时发生反应#从而使得出来的结果偏高#不可靠&)!讨论与结论!样品要均匀的平铺在坩埚底部#切勿放成一团#利于盐酸与样品中的碳酸盐充分反应'"切勿在电热板高温时放入坩埚#容易造成样品迸溅#造成不必要的误差和损失'#坩埚一般在干燥皿内存放*T 左右为宜#如处理特殊样品或进行测定曲线时#最好现烧现用&取用坩埚时#一定要用专用的坩埚钳#不能用手直接碰&部分土壤中含硫较高的样品#用重铬酸钾滴定法只会造成有机碳的值偏高#甚至超过总碳#从上述可以看出#通过用酸来溶解样品可以有效快速的去除样品中的硫#避免了高含量的硫对有机碳的测定#达到数据稳定%可靠的效果&参考文献!!"!袁丁-硫的存在对有机碳定量分析影响的研究!1"-机械化工#"#!/#"/$!%&(&0!""!/岩石矿物分析0编委会-岩石矿物分析&第)分册$第)版%!9"-北京&地质出版社#"#!!&'/&$'//0王朝霞!共享经济背景下我国图书馆众筹*现状梳理与路径优化"#"!年第!)期. All Rights Reserved.。
基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演
( ＳＴＦＴ) 将一维光谱数据分别转换成大小为 ３３×３４ 和 １２８×３６ 的二维频谱图ꎬ 提高光谱特征信息维度ꎬ 以更好适
应卷积神经网络 ( ＣＮＮ) 学习结构ꎬ 同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布ꎬ 可以更精确地显示不
以江西省奉新县北部土壤为研究对象ꎬ 对光谱反射率
进行微分变换ꎬ 包括 ０ ５ 阶微分 (０ ５ＤＲ) 、 １ 阶微分
(１ＤＲ) 、 １ ５ 阶微分 ( １ ５ＤＲ) 、 对数的微分 ( ＬＤＲ)
等预处理方法ꎮ 王海江等 [１４] 以新疆盐渍化土壤为研
究对象ꎬ 对土壤样本光谱反射数据进行开根号、 一阶
测技术提供参考ꎮ
关键词: 土壤ꎻ 有机碳ꎻ 高光谱ꎻ 卷积神经网络ꎻ 频谱图
中图分类号: Ｓ１５１ ９＋５ 文献标志码: Ａ
ＤＯＩ: １０ １９７５４ / ｊ ｎｙｙｊｓ ２０２４０５１５００７
土壤有机碳 ( ＳＯＣ) 是土壤的重要组成部分ꎬ 其
小波 包 变 换 ( Ｗａｖｅｌｅｔ Ｐａｃｋｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍꎬ ＷＰＴ )
ＳＯＣ 含量最 小 值 为 ０ｇ ｋｇ ꎬ 最 大 值 １９９ ２ｇ ｋｇ ꎬ
率和尺度的子频带ꎬ 并且具有更高的灵活性和多分辨
具有 ４２００ 个数据 点ꎬ 对 数 据 进 行 １ ∶ ４ 下 采 样 ( 每
率域 ( 光谱吸收率或反射率) 进行变换ꎬ 但没有直接
ＳＴＦＴ) 是一种将信号分解成时频域的方法ꎬ 用于分析
本实验以 ＬＵＣＡＳ 数据集为研究对象ꎬ 运用分析
一系列长度相等的窗口ꎬ 并对每个窗口内的信号进行
遥感在土壤碳储量估算中的应用
引言
精准农业(Precision Agriculture )是当今世界农业发展的趋势，是由信息技术支持 的根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作技术与管理的系统 。 随
着精准农业的发展迫切要求遥感技术能够为其提供快速、准确的地表信息，如土壤水分含
量、有机质、氮和磷含量、质地特性等。因此发展支持“精准农作”土壤参数快速测量技 术是当今农业科技创新的一个热点。
结果显示，土壤含水量及其变化与土壤质地之间有着直接的关系，沙质土和壤质土具
有明显的土壤含水量和排水量特性，由微波遥感获得的表层土壤含水量可以用来估算土壤 剖面的水压特性。该结果对于土壤的水压特性研究具有重要意义。目前这些研究还集中在 小区域, 尚未扩展到更大的空间尺度，需要开展更多的不同区域或国家尺度的研究，来有 效地验证NDVI与土壤有机碳以及土壤含水量之间的关系。
研究还显示, 中红外光谱段(2500—25000nm 或400—40000cm-1) 的分辨率可能比近红外光 谱的分辨率高。近红外和中红外光谱的确定需要相关土壤碳量光谱信息的标准化 , 可以通过使 用多变量统计程序或过程例如逐步回归、主成分回归和最小二乘法(PLS) 来实现。 在确定土壤碳含量特别是样品的多样性增加时 , 中红外则表现出更大的分辨率。土壤反射 光谱特性是土壤的基本特性之一, 它与土壤的物理性质有着密切的关系, 研究不同土壤的反射 光谱特性是土壤遥感的一项基础工作, 在土壤遥感波段的选择和图像解译上具有重要意义。 关于土壤反射光谱特性的诸多研究, 从不同侧面论证了土壤反射光谱特性与影像特征的相 关性、最佳波段的选择、影响光谱的因素等。这些研究成果为应用遥感信息进行土壤调查及理 化性质的分析提供了依据。复杂的土壤光谱特征需要发展各种光谱分析技术和土壤遥感信息提 取方法, 并且根据实际应用目的及精度要求来确定所使用的遥感处理和分析手段。随着进一步 地改善和补充, 光谱测定法会更加广泛地应用于土壤科学中。
基于植被识别的湿地土壤有机碳高光谱反演技术
基于植被识别的湿地土壤有机碳高光谱反演技术
湿地土壤有机碳高光谱反演技术是一种利用高光谱遥感数据对湿地土壤有机碳含量进行估算的方法。
该技术基于植被识别，通过分析植被光谱特征与土壤有机碳含量之间的关系，建立光谱反演模型，从而实现对湿地土壤有机碳含量的预测。
具体实施该技术的步骤如下：
1. 数据收集：首先，需要获取湿地的高光谱遥感数据、地面实测数据（如土壤有机碳含量）、植被类型等相关数据。
2. 数据预处理：对高光谱遥感数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等步骤，以保证数据的准确性和可比性。
3. 植被识别：利用高光谱数据进行植被识别，即将图像中的植被像元与非植被像元进行分类。
4. 特征提取：从植被像元中提取出与土壤有机碳含量相关的光谱特征，如植被指数（如NDVI、EVI等）。
5. 模型建立：通过将提取到的光谱特征与实测土壤有机碳含量建立回归模型，如支持向量回归（SVR）、人工神经网络（ANN）等。
6. 反演预测：利用建立的回归模型对整个湿地区域的土壤有机碳含量进行预测，生成高光谱反演图像。
通过基于植被识别的湿地土壤有机碳高光谱反演技术，可以实现对大范围湿地土壤有机碳含量的遥感监测，为湿地生态环境的管理和保护提供科学依据。
有机质丰度评价指标-有机碳含量
有机碳含量的测定方法
燃烧法
通过燃烧土壤样品，测定释放出 的二氧化碳的量，从而计算出有 机碳含量。
元素分析法
利用元素分析仪测定土壤中碳、 氮、磷等元素的质量分数，进而 推算出有机碳含量。
红外光谱法
利用红外光谱仪测定土壤中特定 有机物的含量，间接推算出有机 碳含量。
02
有机碳含量与土壤质量的关系
有机碳含量与土壤肥力的关系
总结词
有机碳含量是评价土壤肥力的重要指标，它直接反映了土壤中有机质的积累和分解状态，对土壤养分的供应和土 壤生产力具有重要影响。
详细描述
有机碳含量高的土壤通常具有较高的养分含量，如氮、磷、钾等，这些养分的有效性也较高。这是因为有机碳不 仅为植物生长提供所需的碳源，还能通过矿化作用释放出植物可利用的养分。此外，有机碳含量高的土壤通常具 有良好的保水能力和通气性，有利于植物根系的生长和养分吸收。
03
有机碳含量在土壤质量评价中的 应用
有机碳含量在农田土壤质量评价中的应用
总结词
有机碳含量是评价农田土壤质量的重要指标，可以反映土壤的肥力和可持续生产能力。
详细描述
有机碳含量是衡量土壤有机质的重要参数，它与土壤的肥力、保水能力和土壤结构等密 切相关。在农田土壤质量评价中，有机碳含量越高，通常表示土壤的肥力和可持续生产 能力越强。因此，保持和提高农田土壤的有机碳含量对于农业生产的可持续发展具有重
详细描述
在发达国家，由于工业化进程和能源消费的 增加，有机碳含量通常呈上升趋势。而在发 展中国家，由于快速的工业化和城市化，有 机碳含量也呈现上升趋势。然而，在一些森 林覆盖地区，有机碳含量可能会因为森林砍
伐和土地利用变化而下降。
有机碳含量变化对全全球气候变化具有重要影响。
高光谱在遥感技术的应用
高光谱在遥感技术的应用高光谱遥感技术（Hyperspectral Remote Sensing）的兴起是20世纪80年代遥感技术发展的主要成就之一.作为当前遥感的前沿技术，高光谱遥感在光谱分辨率上具有巨大的优势。
，随着高光谱遥感技术的日趋成熟，其应用领域也日益广泛。
本文主要阐述高光谱遥感的特点和主要应用。
1 高光谱遥感孙钊在《高光谱遥感的应用》中提到，高光谱遥感是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，利用成像光谱仪获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。
[1]高光谱遥感具有较高的光谱分辨率，通常达到10～2λ数量级。
[2]1.1 高光谱遥感特点综合多篇关于高光谱的期刊文章，总结高光谱具有如下特点：（1）波段多，波段宽度窄。
成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。
[3]与传统的遥感相比，高光谱分辨率的成像光谱仪为每一个成像象元提供很窄的(一般<10nm) 成像波段，波段数与多光谱遥感相比大大增多，在可见光和近红外波段可达几十到几百个，且在某个光谱区间是连续分布的，这不只是简单的数量的增加，而是有关地物光谱空间信息量的增加。
[4]（2）光谱响应范围广，光谱分辨率高。
成像光谱仪响应的电磁波长从可见光延伸到近红外，甚至到中红外。
[5]成像光谱仪采样的间隔小，光谱分辨率达到纳米级，一般为10nm 左右。
精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。
（3）可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱像合一”，并且由成像光谱仪得到的光谱曲线可以与地面实测的同类地物光谱曲线相类比。
在成像高光谱遥感中，以波长为横轴，灰度值为纵轴建立坐标系，可以使高光谱图像中的每一个像元在各通道的灰度值都能产生1 条完整、连续的光谱曲线，即所谓的“谱像合一”。
（4）数据量大，信息冗余多。
高光谱数据的波段众多，其数据量巨大，而且由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。
（5）数据描述模型多，分析更加灵活。
高光谱影像通常有三种描述模型：图像模型、光谱模型与特征模型。
遥感在土壤碳储量估算中的应用
1.利用彩色航空、航天影像和光谱值来估算土壤有机质的研究。 Frazier和Cheng使用 Landsat—TM波段率制作有机质含量图 , 发现 TM1、3 、 4 和5波段是最重要的。 Frazier和 Jarvis评价了测量的土壤属性与观测的TM反射数据之间的联系。利用Landsat—TM测量而估 计的土壤表面反射性对于估算裸露土壤表层有机碳是潜在的精确和有效的方法。 2.利用遥感影像获取土地覆被面积的变化。Wang等利用不同土地覆被类型的植被碳密 度, 分析了土地覆被变化及其对陆地碳循环的影响,但由于缺乏相关数据该研究忽视了土壤 有机碳储量的变化。 以上研究说明,利用高分辨率遥感影像信息直接或间接地估算裸地土壤有机碳储量的空 间变异在土壤碳循环研究中具有相当大的潜力, 如何优化两者之间的关系,建立土壤有机碳 光谱模型将是未来土壤有机碳储量估算中的一个行之有效的方法。然而,遥感影像估算土壤 有机碳含量方法仍存在许多困难,例如对森林覆盖下的森林土壤调查以及土壤性质分析就很 困难。
关系(r=-0.63,p=0.053,n=10)。该站点的土壤有机碳随着 NDVI的降低而增长, 这种关系可能 在北方寒温带森林地区是唯一的，代表较慢的矿化速率，说明碳正在积累，比旺盛生长的植
被有着更低的NDVI值。
控制土壤碳累积的因素也能通过一定的遥感技术间接预测碳状况。例如，土壤湿度代
表排水类型，显示了与 NDVI 中位值有着显著的正相关关系 (r=0.75 ， p=0.025 ， n=10) 。
土壤碳库是陆地生态系统碳库的主体，在全球碳平衡中具有重要作用。土壤有机碳库
的微小变化，可能通过向大气释放碳素导致大气CO2等温室气体的不断增加，从而使全球 气温升高速率加快。如何利用遥感数据和技术精确估算土壤碳的变化，分析陆地土壤碳储
土壤有机质高光谱估算研究进展
加 强 土壤信 息 获取新 技术 的研 究 ， 实现 土 壤 信息 快 速 获取 ． 土壤 学
家 们 对实现 利 用遥感 方法 进行 土壤研 究 向往 已久 ． 自从 １ ９ ７ ２年 Ｌ ａ ｎ ｄ －
ｓ ａ ｔ ． １ 发 射 升空 以来 ， 人 们 就 非 常希 望 能 够 利 用 土壤 遥 感 进 行 土 壤 环 境 评价 与制 图 ＿ ４ Ｊ ． 为实 现这 一 目标 ， 土 壤学 家 主要 进行 了 ２个方 面 的 研究 ： 一 是 室 内光谱 理 论 与 应 用 研究 ， 估 算 土壤 成 分 及 含 量 ， 并 试 图 分 析及 解释 其机 理 ； 二 是 实现 真 正 的 高光 谱 遥感 或 高 光谱 制 图 ， 利 用
郑光辉 ， 等． 土壤有机质高光谱估算研究进展
４ ８ ２
Ｚ Ｈ ＥＮ Ｇ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｈ ｕ ｉ ． ｅ ｔ ａ １ ． Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ０ ｆ ｅ ｖ ａ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ １ ９ ６ ９ —２ ０ ｌ １ ｉ ｎ Ｃ ｈ ａ ｏ ｚ ｈ ｏ ｕ
１ 南京信息工程大学 遥感学院， 南京 ， ２ １ ０ ０ ４ ４ ２ 南京 市浦 口区气象局 ， 南京 ， ２ １ １ ８ ０ ０
高光谱遥感技术在土壤养分监测中的应用
高光谱遥感技术在土壤养分监测中的应用随着科技的不断进步，高光谱遥感技术在许多领域中展现出了广阔的应用前景。
其中，其在土壤养分监测中的应用不仅为农业生产提供了重要的数据支持，同时也为环境保护和可持续发展做出了积极贡献。
一、高光谱遥感技术概述高光谱遥感技术是一种利用地球观测卫星对地球表面进行连续、多通道和连续的光谱测量的技术。
相较于传统遥感技术，高光谱遥感技术具有更高的空间和光谱分辨率，能够捕捉到更多的光谱信息，从而提供更为准确的土壤养分监测数据。
二、高光谱遥感技术在土壤养分监测中的优势1. 高精度的光谱信息高光谱遥感技术能够提供丰富的光谱信息，能够对土壤中各种物质进行准确识别和定量分析。
通过测量土壤表面的反射光谱，可以推断土壤中的氮、磷、钾等养分的含量，进一步提高土壤管理的精细化程度。
2. 大范围的监测能力传统的土壤养分监测工作通常需要采集大量的土壤样本，并进行实验室分析，过程繁琐且耗时。
而高光谱遥感技术可以实现对广大区域土壤的同时监测，大大提高了监测的效率和覆盖范围。
3. 长时间序列的监测高光谱遥感技术可以实现对土壤养分的长时间序列监测，通过连续观测土壤的光谱变化，可以追踪土壤中养分的动态变化，并及时采取相应的管理措施。
这对于农业生产的可持续发展非常重要。
三、高光谱遥感技术在土壤养分监测中的应用案例1. 土壤类型分类高光谱遥感技术能够通过分析土壤表面的光谱信息来判断土壤类型，从而为土壤肥力评价和农田规划提供基础数据。
例如，通过分析土壤的光谱特征，可以划分出不同的土壤类型，进而根据不同的土壤类型制定相应的土壤养分管理方案。
2. 养分含量测定高光谱遥感技术可以直接或间接反演土壤中的养分含量。
通过建立土壤光谱与养分含量之间的关系模型，可以通过遥感数据反演土壤中的氮、磷、钾等养分含量。
这种无需采样的方法不仅提高了监测效率，还降低了采样带来的干扰。
3. 养分时空变化监测高光谱遥感技术还可以实现土壤养分的时空动态监测。
遥感模型 碳储量
遥感模型在碳储量研究中发挥着重要的作用。
通过利用遥感技术获取的卫星数据，可以对地球表面的植被类型、覆盖面积以及生长状态进行监测和分析。
这些信息可以用来估计森林和植被的碳储量。
遥感模型通常基于光谱特征和植被指数来推断植被的生物物理参数，如叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）、净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）等。
这些参数与植被的生长状况和碳储量密切相关。
例如，LAI反映了植被的叶片面积，而NPP表示单位面积内植被所固定的碳量。
遥感模型还可以利用雷达技术来获取地表高度信息，从而实现对森林垂直结构的观测。
森林的垂直结构包括树木高度、枝干密度等参数，这些参数与森林的碳储量紧密相关。
通过将雷达数据与其他遥感数据相结合，可以更准确地估计森林的碳储量。
此外，遥感模型还可以利用热红外遥感数据来推断土壤有机碳含量。
土壤中的有机碳是碳循环的重要组成部分，对于全球碳储量的估计至关重要。
通过分析热红外遥感数据中的土壤表面温度和辐射信息，可以推断土壤中有机碳的含量。
综上所述，遥感模型在碳储量研究中具有广泛应用。
通过利用遥感技术获取的地表信息，结合相应的模型和算法，可以实现对森林、植被和土壤的碳储量进行有效监测和估算，为碳循环和气候变化研究提供重要的科学依据。
1。
土壤有机碳的测定方法
土壤有机碳的测定方法土壤有机质检测仪SL-TJD土壤有机质是土壤中动植物的残体和微生物的生命活动产生的有机质。
它的含量决定了作物的生长，并对土壤的营养结构和物理化学性质起着关键作用。
总体思路是测量土壤中氧化有机碳的含量，有机碳含量乘以有机质换算系数为1.724，即为土壤有机质含量。
土壤有机质检测方法一般分为物理性质和化学分析性质。
物理性质（TOC分析法）为通过高温1100°灼烧土壤样品中的有机碳使其释放出二氧化碳，然后用高灵敏检测器收集转化为样品的TOC值，TOC值乘以1.724系数即为土壤中有机质含量。
该方法测试精度高，稳定重复性好，但是检测为土壤中总碳的含量，容易受样品中的碳酸盐和高浓缩碳等无机碳影响。
化学分析方法主要为实验分析常用的重铬酸钾容量法，也叫重铬酸钾外加热法，或者丘林法。
原理是利用氧化剂重铬酸钾氧化土壤样品溶液中的有机碳，然后通过硫酸亚铁滴定空白和样品溶液，通过消耗重铬酸钾的差值来进行计算有机碳的含量，实验结果乘以换算系数1.724即为土壤中有机质的含量。
该方法是用电炉外加热到170°到180°进行氧化反应，另一种氧化方法是制备重铬酸钾-浓硫酸溶液（1:2混合），稀释热可到120°进行反应，但是该方法对有机碳的氧化不如外加热法彻底，对有机碳的氧化率只有77%左右，所以还是优先考虑外加热法。
这里重点说下该方法为通用方法，但是对实验人员专业性要求较高，操作过程复杂，还涉及后面的计算等环节。
我们一般这里采用光度比色法进行升级改进，四兰仪器推出的土壤有机质检测仪SL-TJD利用待测溶液浓度与吸光度直接的正相关关系，服从朗伯比尔定律，以此直接测定出土壤有机质的含量，快速便捷，使用门槛低，检测精度高等特点，为广大农业从业相关人员认可，相关产品详情可参考四兰仪器官方网站描述，也可拨打网站热线进行咨询，这里不再详述。
另外土壤有机质检测方法还有CNS元素分析法和微波消解法，微波消解法需对微波炉的工作条件进行校准，且消解过程需在高压罐中进行，存在一定的危险性。
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析在现代农业的发展进程中，农田土壤的监测变得越来越重要。
准确、及时地了解土壤的状况对于提高农作物产量、保障粮食安全以及实现可持续农业发展具有关键意义。
遥感技术作为一种强大的工具，为农田土壤监测提供了高效、全面且非破坏性的解决方案。
本文将通过具体的应用案例，深入分析遥感技术在农田土壤监测中的实际应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过非接触式的方式获取目标物体的信息。
它利用传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波，然后将这些电磁波信号转化为图像或数据。
不同的土壤特性会导致其对电磁波的反射和吸收有所差异，遥感技术正是基于这些差异来监测土壤的各种参数。
例如，可见光和近红外波段的遥感数据可以用于评估土壤的有机质含量、水分含量和土壤质地等。
而热红外波段则能够反映土壤的温度状况，这对于了解土壤的水分蒸发和热量交换非常重要。
二、具体应用案例（一）土壤水分监测在某个大型农田区域，为了精确掌握土壤水分的分布情况，采用了遥感技术。
通过搭载在卫星上的微波传感器，能够穿透云层和植被，获取大面积农田土壤的水分信息。
这些数据与地面实测数据相结合，建立了精准的土壤水分监测模型。
农民们根据监测结果，合理调整灌溉策略，在保障农作物生长需求的同时，避免了过度灌溉造成的水资源浪费和土壤盐碱化问题。
（二）土壤肥力评估在另一个农业产区，利用高光谱遥感技术对农田土壤的肥力进行评估。
高光谱传感器可以获取非常精细的光谱信息，从而捕捉到与土壤肥力相关的细微特征。
研究人员对采集到的光谱数据进行分析，建立了与土壤氮、磷、钾等养分含量的定量关系模型。
根据评估结果，农民有针对性地施肥，提高了肥料的利用效率，降低了农业生产成本，同时减少了因过量施肥对环境造成的污染。
（三）土壤污染监测在一个曾经遭受工业污染的农田地区，使用遥感技术来监测土壤的污染状况。
多光谱遥感图像能够显示出土壤中污染物的分布特征，结合地理信息系统（GIS）技术，对污染区域进行精确的定位和范围划定。
利用高光谱数据进行土地利用分类研究
利用高光谱数据进行土地利用分类研究高光谱遥感是一种广泛应用于土地利用分类的技术，它使用多光谱图像对地表物质进行识别和分类。
高光谱图像包含了数百个连续光谱波段，每个波段的反射率代表了地表不同物质的光谱响应。
因此，利用高光谱数据进行土地利用分类研究可以为土地利用规划、生态保护和资源管理等方面提供重要的信息和支持。
从模型选择到特征提取：高光谱分类的流程土地利用分类研究的流程一般包括四个步骤：模型选择、特征提取、分类器设计和精度评价。
模型选择方面，可以根据不同地区、不同光谱数据和应用目标选择适合的分类模型。
特征提取是对高光谱遥感图像进行预处理和特征提取的过程，有效的特征提取可以显著提高分类精度。
在特征提取中，可以采用光谱特征和空间特征相结合的方法提取高光谱数据的有效特征。
分类器设计的目的是寻找一种合适的方法将图像分类，如分类算法有最大似然分类法、支持向量机分类法等。
最后，根据分类结果对分类精度进行评估。
不同土地利用分类研究的应用需求对分类器模型的选择和步骤流程有所不同。
但是，特征提取作为流程中最重要的一步，直接影响了分类的效果。
常用的特征提取方法包括如下六种：（1）统计特征法：使用各种统计量：如最大值、最小值、平均值、中位数、标准差、极差等。
（2）变换特征法：通过某些变换来确定特征空间，并以特征空间作为分类基础。
（3）光谱特征法：根据不同波段反射率的大小，提取出适合不同植被类别的反射率特征值。
（4）组合特征法：通过线性或非线性组合，提取出有效特征。
（5）时空特征法：通过时间、空间和颜色等因素共同影响，提取出更为有效的特征。
（6）卷积神经网络特征法：利用卷积神经网络技术，提取到高光谱遥感图像中的更高阶特征。
利用高光谱数据进行土地利用分类的具体应用利用高光谱数据进行土地利用分类的应用涉及到许多领域。
在土地资源管理方面，高光谱遥感技术可以用于土地利用动态变化监测，土地利用变化分析和土地利用强度分析等。
通过分析和比较不同时间段遥感图像，可以根据土地利用变化的程度确定相应优化的措施。
高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展_贺军亮
引用格式：Ｈｅ Ｊｕｎｌｉａｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｓｈｕｙｕａｎ，Ｚｈａ Ｙｏｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ Ｓｏｉｌ Ｈｅａｖｙ Ｍｅｔａｌ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｂｙ Ｈｙ－ｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２０１５，３０（３）：４０７－４１２．［贺军亮，张淑媛，查勇，等．高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展［Ｊ］．遥感技术与应用，２０１５，３０（３）：４０７－４１２．］ｄｏｉ：１０．１１８７３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－０３２３．２０１５．３．０４０７收稿日期：２０１３－１１－２９；修订日期：２０１５－０３－１４基金项目：国家自然科学基金面上项目（４１３７３１１２），国家自然科学青年基金项目（４１２０１２１５）资助。
作者简介：贺军亮（１９７９－），男，河北石家庄人，讲师，主要从事环境遥感方向的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｅｊｕｎｌｉａｎｇ０９２７＠１６３．ｃｏｍ。
通讯作者：查 勇（１９６３－），男，江苏南京人，教授，主要从事环境遥感方向的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｚｈａ＠ｎｊｕｎ．ｅｄｕ．ｃｎ。
高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展贺军亮１，２，张淑媛２，查 勇１，蒋建军１（１．南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 ２１００４６；２．石家庄学院资源与环境科学学院，河北石家庄 ０５００３５）摘要：土壤重金属污染是当今重要的世界性环境问题之一。
如何快速高效地获取土壤重金属含量及分布信息是进行污染风险评价及预测研究的前提。
高光谱遥感具有无损、实时获取信息的优势，利用高光谱技术反演土壤重金属含量仍处于探讨阶段，对其反演机理和建模方法的研究成果进行了介绍和分析。
认为充分研究不同类型土壤对重金属的吸附特性，是深入理解重金属含量反演机理的基础。
加强不同土壤类型、不同污染程度的案例对比分析，发展光谱信号处理方法，引入非线性建模算法，构建重金属形态量反演模型，是土壤重金属含量遥感估算研究的重要研究方向。
遥感在土壤有机质含量估算中的应用及其研究进展
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（ ． ｏ ｅｅ ｏ ｒ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｎａ Ｓ ｉｎ ｅ ｈ ｎ ｃ ｕ ｏｍ ｌ ｎｖ ｒ ｔ ，Ｃ ａ ｇ ｈ ｎ １０ ３ Ｃ ｉａ １ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｂ ｎ ａ ｄ Ｅ ｖ ｏ ｍｅ ｔｌ ｃ ｃ ｓ ａ ｇ ｈ ｎ Ｎ ｒ ａ ｉ ｓ ｙ ｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０ ２， ｈｎ ； ｌ Ｕ ｒ ｅ Ｃ Ｕ ｅｉ
１０ ２ ；． 林 交 通 职 业 技 术 学 院 ， 春 ３０６３吉 长
ＡＰＰＬＩ ＣＡＴＩ ｏＮ ＡＮＤ ＰＲｏＧＲＥＳＳ Ｉ ＥＳＴⅡ垤ＡＴＩ Ｎ ＮＧ ｏⅡ ｏＲＧＡＮＩ Ｍ ＡＴＴＥＲ Ｓ Ｃ ＣｏＮＴＥＮＴ
ＢＡ Ｓ ＥＤ Ｎ ｏ ＲＥＭ ｏ ＴＥ ＳＥＮ ＳＩ Ｇ Ｎ
的 时 间 尺 度 上 的不 可再 生 性 决 定 了土 壤 承 载 容 量 的 有 限 性 … 。 土 壤 信 息 准 确 、 速 的 获 取 也 是 现 代 农 业 的 保 证 。 土 壤 有 快
机质作为土壤肥力 的重要物 质基础之一 ， 对土壤的理化 、 生物 学性状 影响很 大 。土壤 有机 质在土壤 中的累积 、 移动 和分解
３ ｉｎ Ｖ ｃ ｔ ｎ ｌ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｎｔ ｕｅｏ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ Ｃ ａ ｇｈ ｎ １ ０ １ Ｃ ｉａ ．Ｊｌ ｏ ａ ｏ ａ ａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ Ｉ ｓ ｔｔ ｆ ｍｍ ｎｃ ｉ ， ｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０ ２， ｈｎ ） ｉ ｉ ｙ ｇ ｉ Ｃ ａｏ
如何在有限时 间里获取所需 的土壤信息 已是 土壤工作者 面临的重 大课题 ， 统 的调 查方 法 因其 费时 、 传 费力 、 费钱 而显 示出不符合现代农业生产 （ 特别是精细农业 ） 特征 的局 限性 。２ ０世纪 ６ ０年代 来随着 遥感技术 的形成 和发展 ， 特别是 ８ ０年 代以来高光谱遥感技术 的产生和逐步成熟 ， 其具有广域 、 快速 、 可重 复对 同一 地 区获 取时 间序列 信息 、 现势性 强等特 点 ］ ， 使遥感技术在农业 中得 到广泛的应用 ， 逐步成为精准农业技 术体系 中支持大面积快 速获得 田间数据信息 的重要工具 。 并 本文通过整理 分析 有代表性 的土壤有机质估 算的遥感方法 及应用文 献 ， 追踪遥 感估 算土 壤有机质 的研究 应用进 展和
高光谱遥感的应用及原理
高光谱遥感的应用及原理引言高光谱遥感是一种非常重要的遥感技术，它可以获取地球表面广泛频谱分辨率的遥感图像。
它的应用范围非常广泛，涉及到农业、环境保护、地质勘察等领域。
本文将介绍高光谱遥感的应用以及其原理。
高光谱遥感的应用高光谱遥感技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：农业•作物监测：通过高光谱遥感图像可以对农作物进行快速监测和评估，帮助农民掌握作物的生长状况和健康状况，从而采取相应的措施。
•土壤分析：高光谱遥感图像可以获取土壤的光谱特征，从而帮助农民了解土壤的质地、湿度等参数，为农作物的种植提供参考。
•病虫害监测：高光谱遥感可以检测农作物上的病虫害，帮助农民及时采取控制措施，减少损失。
环境保护•水质监测：高光谱遥感可以通过检测水体的光谱特征来评估水质的好坏，监测污染源，为环境保护部门提供有效的数据支持。
•植被监测：高光谱遥感可以检测植被的健康状况和类型，对植被的分布、变化进行及时监测。
这对于森林资源管理和生态环境保护非常重要。
地质勘察•矿产资源调查：高光谱遥感可以通过检测地表岩矿的光谱特征来定量和定性分析地质信息，为矿产资源的勘察提供重要的数据支持。
•地形测量：高光谱遥感可以获取地表的高程和形态特征，可以用于地形测量、地形分析和地质灾害评估等方面。
•矿山环境监测：高光谱遥感可以监测矿山的环境变化，帮助矿产公司进行环境保护和可持续发展。
高光谱遥感的原理高光谱遥感是利用地表物体对不同波段的光谱反射或辐射进行测量，然后利用这种反射或辐射的光谱信息来提取地表物体的特征和参数。
其原理可以简单描述如下：1.光谱测量：高光谱遥感使用一台高光谱遥感仪器，能够同时获取多个波段的光谱数据。
这些波段的范围通常覆盖了整个可见光和近红外光谱区域。
2.光谱分析：通过对获取的光谱数据进行分析，可以得到地表物体在不同波段上的反射或辐射信息。
这些信息可以反映地表物体的不同特征，如植被的健康状况、土壤的含水量等。
基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究
精度 ， 初步探讨这几种建模方法 的可行性 和建模效果 ，以期 找 到能够有 效预测土壤有机质的最优算 法 。
谱之间的关系模型 。 中，最普遍 的是一 些线性 模型 ，例 如 其
多元逐步线性 回归（ Ｌ 、 ＭＳ Ｒ） 偏最小二乘 回归 （ Ｌ Ｒ 、 Ｐ ｓ ） 主成 分 回归（ Ｃ 等 。 Ｐ Ａ） 另外 ，一些数据挖 掘技术也 逐渐被 用于这 方面的分析研究 中， 例如人工神经 网络（ Ｎ） 支 持 向量机 Ｎ Ａ 、
法相 比， 可见／ 近红外光谱技术具有快速 、简便 、无污 染 、 不 破坏等特点 ， 还可直接 在 田间进行 原位 光谱 采集『 ，节省 ｌ ］
Ｂ Ｔ预测效 果不 佳。本研究 的主要 目的是 ：（ ） １ 利用 各种数据 处理算 法 ， 特别是 以非线性模型 为核心 的三种 数据挖掘技术 对采 自中国浙江省的 ４ １ ４ 个水 稻土 样品建立 可见／ 近红外光
文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｉ ０ ３ ６／．ｓｎ １ ０—５ ３ ２ １ ）９２ ９ —６ Ｏ ：１． ９ ４ｊｉ ． ０ ００ ９ （０ ２ ０ —３ ３０ ｓ
中图 分 类 号 ： ７ ／ １ ３２ ＴＰ ９Ｓ ５ ．
量进行 建模研究 ， 自都取得 了不错 的预测精度 。 各
引 言
土壤有机质 作 为土 壤 的重要 组 成部 分 ，无 论 在土 壤肥 力、 环境保护还是农业 可持续发展 等方面都发挥着 重要 的作 用。 近年来 ，利用可见 ／ 红外 光谱 技术 获取 土壤 有机 质含 近
法， 并结合离散小波变 换 和特征选 择等 方法对 土样有 机碳 、 粘 土含 量和 ｐ Ｈ进行 了建模 与 比较 。 究发现 ，对全谱数据 研
建 模 ， ＶＭ 方 法 最 优 ，其 次是 ＭＡ Ｓ ＲＳ和 Ｐ Ｓ 再 次 是 ＲＦ Ｌ Ｒ， ，
高分辨率遥感数据的土地利用变化分析
高分辨率遥感数据的土地利用变化分析在当今时代，随着科技的飞速发展，高分辨率遥感数据为我们深入了解土地利用变化提供了强有力的工具。
土地利用的变化不仅反映了人类活动与自然环境的相互作用，还对生态平衡、资源管理以及社会经济发展产生着深远的影响。
高分辨率遥感数据具有许多显著的优势。
相较于传统的中低分辨率数据，它能够提供更为详细和精确的地表信息。
我们可以清晰地分辨出建筑物、道路、农田、林地等不同土地利用类型的细微特征，这为土地利用变化的监测和分析提供了高精度的基础数据。
在获取高分辨率遥感数据后，我们需要对其进行一系列的处理和分析。
首先是图像的预处理，包括几何校正、辐射校正等，以确保数据的准确性和可靠性。
然后，通过图像分类技术，将遥感图像中的不同地物类型进行划分。
常见的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先选择具有代表性的样本区域，并根据这些样本的特征对图像进行分类；而非监督分类则是根据图像中像元的光谱特征，自动将其聚类为不同的类别。
土地利用变化的分析方法多种多样。
一种常用的方法是通过比较不同时期的遥感图像，直接观察土地利用类型的变化情况。
例如，原本是农田的区域可能被开发为城市建设用地，或者原本的林地被砍伐后变为了耕地。
通过对比不同时期的图像，可以清晰地看到这些变化的发生位置和范围。
另外，还可以利用数学模型来定量分析土地利用变化的速度、方向和强度等指标。
例如，利用转移矩阵可以清晰地展示不同土地利用类型之间的相互转换情况。
通过计算某种土地利用类型转化为其他类型的面积比例，我们能够深入了解土地利用变化的趋势和规律。
土地利用变化的驱动因素是多方面的。
人口增长是一个重要的因素，随着人口的增加，对住房、基础设施和粮食的需求也随之增长，从而导致土地开发和利用方式的改变。
经济发展也是推动土地利用变化的关键因素。
工业化和城市化进程加快，使得大量的农业用地被转化为工业用地和城市建设用地。
政策法规在土地利用变化中也发挥着重要的引导作用。
三维荧光与土壤有机碳
三维荧光与土壤有机碳【知识】三维荧光与土壤有机碳一、引言三维荧光作为一种先进的分析技术，已经广泛应用于土壤科学领域。
它能够在非破坏性的情况下，提供土壤有机碳含量及其质量的丰富信息，为土壤健康评估及环境保护提供了新的视角。
本文将深入探讨三维荧光与土壤有机碳之间的关联，为读者全面展示其应用前景和研究价值。
二、三维荧光技术介绍1. 三维荧光原理三维荧光是指通过测量物质在多个激发波长和发射波长下的荧光光谱，并构建三维光谱图，从而实现对物质荧光特性的分析。
荧光光谱受到多种因素的影响，其中包括激发波长、激发强度、溶剂环境等，这些因素对荧光光谱的形态和峰值位置都有一定影响。
2. 三维荧光技术在土壤研究中的应用三维荧光技术可以快速、无损地获取土壤中有机物的荧光信息，帮助研究者了解土壤有机质的组成、构造和性质。
通过对土壤样品进行三维荧光扫描分析，可以获得荧光发射光谱、荧光强度图和荧光发射光强等数据，进而推断土壤有机碳含量及其质量。
三、三维荧光与土壤有机碳的关系1. 三维荧光特征与土壤有机碳含量之间的关联通过对不同含碳量的土壤样品进行三维荧光分析，研究者发现荧光峰值位置、荧光强度和荧光发射光谱的形状与土壤有机碳含量之间存在一定的相关性。
荧光峰值的位置和强度可以间接反映土壤中不同化学组分的含量，进而推断土壤有机碳含量。
2. 三维荧光信息对土壤有机碳质量的解释三维荧光技术不仅可以提供有机碳的含量信息，还能够解释有机碳的化学性质和组成结构。
荧光发射光谱的形态和峰位可以反映土壤中不同形态的有机碳，从而了解其质量和稳定性。
三维荧光技术能够帮助我们全面了解土壤有机碳的特征及其与土壤环境的相互关系。
四、三维荧光在土壤科学中的应用前景1. 土壤质量评估与管理三维荧光技术可以作为一种快速、准确、无损的土壤评估方法，为土壤的健康状况提供可靠的判断依据，帮助科研人员和农民制定适当的土壤管理策略。
2. 土壤污染监测与修复三维荧光技术能够对土壤中的有机污染物进行快速检测和监测，为土壤污染的防治提供科学依据。
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利用高光谱遥感与可见光-近红外段光谱预测土壤有机碳（Soil organic carbon prediction by hyperspectral remote sensing and field vis-NIR spectroscopy）摘要本文利用可见光和近红外反射(vis-NIR)高光谱图像的最接近遥感数据。
预测土壤有机碳(SOC)的结果进行比较，土样采集在Narrabri地区,在澳大利亚新南威尔士(NSW)的北方占据优势的是Vertisols（变性土）,这个地区Vis-NIR的光谱采集用AgriSpec便携式光谱仪(350 - 2500nm)和远距离机载高光谱传感器卫星(400 - 2500nm)。
,利用偏最小二乘法回归法(PLSR)，偏最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。
另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。
它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。
）使用的近距离与星载遥感光谱资料预测土壤有机碳含量。
近距离和远距离遥感数据的光谱分辨率是不会影响预测精度的。
然而,在相同光谱分辨率情况下，利用高光谱预测土壤有机碳含量精度没有用Agrispec 便携式光谱仪(resampled ）的精度高。
结果显示,用土卫七（Hyperion就是土卫七，围绕着土星运转，1848年9月16日发现Hyperion 是世界上第一个成功发射的星载民用成像光谱仪，也是是目前少数几个仍在轨运行的星载高光谱成像仪。
其搭载卫星EO-1(EarthObserving-1)是美国NASA为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星，于2000年11月21日发射升空。
其任务主要是通过空间飞行和在轨运行来验证与下一代对地卫星成像相关的高级技术。
EO-1的设计寿命为12～18个月，原计划运行1年，但目前卫星仍运行正常。
EO-1上的Hyperion成像光谱仪是全球第一个星载民用成像光谱仪，既可以用于测量目标的波谱特性，又可对目标成像。
Hyperion以推扫方式获取可见光-近红外(VNIR，400~1000nm)和短波红外(SWIR，900~2500nm)的光谱数据，共计242个波段（其中可见光35个波段，近红外35个波段，短波红外172个波段））野外观测具有相似性。
说明利用高光谱遥感对土壤有机碳的预测是有可能的。
这些技术的使用将促进土壤数字制图的实施。
简介研究在环境监测、模拟和精准农业需要良好的质量和便宜的土壤数据。
因此我们需要发展更多的时间——有效的科学方法进行土壤分析。
可见光和近红外反射(vis-NIR) 光谱是一种物理无损、快速、重现性好的方法，提供廉价的的土壤物理、化学，生物学特性的预测方法根据其和反射波长范围从400到2500nm(Ben-Dor和Banin,1995分;李维等问题,2000年、2002年杜恩等问题,2002分;牧人和沃尔什,2002年,伊斯兰教等问题,2003)。
反射信号的产生的是由被禁锢的C、N、H、O,P、S原子之间的震动。
弱的色彩和组合的基础振动是由于拉伸和弯曲的NH, OH and CH团体主导dominate the NIR (700–2500 nm)可见光(400 - 700海里)两部分电磁(EM)光谱(Ben-Dor等问题,1999)。
土壤有机碳(SOC)起着非常重要的作用,显著影响土壤环境多种化学物理过影响土壤的形状和性质对土壤反射光谱。
宽光谱范围由不同的工人评估SOC发现的表明：SOC是一个重要的土壤碳组成在整个光谱。
光谱表明其能力,以准确地阻止-我的系统芯片(SOC)的内容(例如。
里维斯实验室等问题,1999分;张和Laird,2002),直接在田野一个手提斯派克-米(例句。
巴恩斯等问题,2003)。
成像光谱法也可以用来评价土壤性质。
但条件下土壤里去的表面可影响光谱信号。
一些财产可能变更在时间和空间:学位吗土壤结壳由于rain-drop影响,土壤质地、土壤水分、表面粗糙度和植被或作物残留物覆盖。
这些不安因素引起土壤反射率的方式或超过光谱响应有机物质(巴恩斯等问题,2003)。
此外也可土壤特性估计子-由于辐射对退化ject和大气的影响,光谱和空间分辨率(Lagacherie等问题,2008)。
——因为这些干扰因素涌现,很少有研究恶魔-strated能够较准确地确定系统芯片(SOC)内容airborne-hyperspectral传感器(例句。
Ben-Dor,2002分;Selige等问题等问题,2006分;史蒂文斯等问题,2006年),在这其中没有一名来自卫星超级-光谱传感器。
作为remotely-sensed高光谱卫星的资料提供一个对观福音书的观点和一个重复的覆盖两个im -portant优越性进行观察和超级-到地面机载数据光谱的研究潜力的高光谱卫星数据成为SOC的一个重要问题的预测数字土壤测绘发展。
定量光谱分析用vis-NIR土壤反射率光谱法要求复杂的统计方法来识别从土壤属性的响应谱特性。
各种方法已被用来与土土壤光谱属性。
部分最小二乘回归(PLSR)是一种最为通用的技术光谱校准和预测等问题e.g.McCarty,2002分;张和Laird,2002)。
Viscarra Rossel丁晓萍。
(2006)提供了一个回顾定量的预测比较文学不同土壤属性使用多元统计技术和光谱响应可见,近红外光谱及中北部红外(我,2500 - 25000海里)的地区电磁波谱。
其中,Viscarra Rossel丁晓萍。
(2006年)恢复文学比较土壤有机碳的定量预测使用PLSR和光谱响应在可见光、近红外和我的地区电磁波谱。
本文的目的是(1)评估潜在的手段-利用高光谱里做SOC卫星遥感器(400 - 2500海里)和(2)比较这些预测土壤有机碳的使用field-collected vis-NIR光谱。
在这两个例子都偏最小-广场回归(PLSR)用来spectralmeasurements联系系统芯片(SOC)的内容。
这项研究的实施是在Narrabri附近北西方新南威尔士(NSW),澳大利亚。
2。
材料和方法2.1。
土样在澳大利亚西北部地区新南威尔士(−32°12'27”S,149°36'31”E),一共有146个表层土壤(0-10cm)样本。
这一地区是由变性土主导。
在Narrabri西北部(−30°11'45”S), 2006,10.收集了88个样本，和58个土样在城镇Narrabri (−30°18'27”S,149°45'4”E)在2006,12。
在2006年10月收集88年的土壤样品,72个样本取在土壤干燥，棉花作物。
为每一个研究棉花作物,一个vi -近红外反射光谱和土壤样品在0-10厘米深在中心收集20×20米地区,另外四repli -在街角佳肴进行周边(图1 a和c)。
在88年的土壤样本,收集2006年10月,16个是剖面收集(图1 a组和b组)旅行是一个股票路线varyingwidth荒废的走廊宽100到500米未开发。
像在产区他们所代表的地区栽培比较有用的土壤。
在2006年12月,土壤样品在草场上收集。
在每一个比如,两vis-NIR光谱和土壤样品的深度收集0-10厘米有收集。
图1 .一)位置的测量,在棉花作物和股票路线,在一个土卫七的形象。
b)散射路线遵循一个断面的股票。
每一个c)棉花作物,四个复制在中心进行了测量,半径20米。
SOC含量测定这些土样中-frared(我)光谱研究。
我的分析,样品是地面到200年为分析µm整洁的施行。
和平号光谱每一个土样用张量测量_Fourier反式- 37从光学Bruker形式红外光谱仪(麻萨诸塞州,美国)。
Spectrawere记录到25000纳米from2500(4000 - 400 cm−1)8厘米−1扫描分辨率和64 /秒。
预测土壤有机碳的含量土壤样品各利用偏最小二乘回归(PLSR)从我对新南威尔士北部导出校准Viscarra Rossel丁晓萍。
(2008)。
校准用13因素和验证测试集的根均方误差(RMSE)的模型马/公斤,R2 0.15……为0.91。
更多细节和方法论校准,可以发现,在Viscarra Rossel丁晓萍。
(2008)。
2.2。
vis-NIR测量领域146年的反射率测定土壤样品在场上的表现与AgriSpec便携式光谱仪(分析谱设备,圆石市,科罗拉多州)。
这AgriSpec光谱仪拥有一个光源用接触测量探针(分析谱设备、大胆、科罗拉多)。
它提供了一个完整的光谱覆盖范围(350 - 2500海里) 和快速的数据采集(每秒10扫描)。
一个白色的spectralon面板(5×5公分)反射率因子提供了绝对的领域测量。
表面扫描是一个核心和10个扫描10厘米每个样本进行了。
spectralon面板的系统在每个采样测量测量,用50次重复。
一个spectrumrecorded由AgriSpec仪器及对应一个土样的旅行路线(SOC)是4.49%股票代表图2。
2.3。
土卫七高光谱数据两个里取得了高光谱数据的Namoi流域32°(澳大利亚−12的年代,149°27 36 ' 31”E)。
第一个是ac -2006年12月13 quired在23:51但在草场土(图3和c)和第二个节目是在2007年1月17日获得但在种植土壤23:47股票路线旅行(图3 a组和b组)。
船上的土卫七EO-1卫星传感器测量光芒从400年到2500年海里,与242年与approxi光谱波段-mately 10海里的光谱分辨率和30米的空间分辨率。
swathwidth的图像的theHyperion 7.6公里(图。
3 a)。
然而,在尽管辐射和几何改正,信噪比比(SNR)低(~ 50:1)。
详细描述里特点、操作和应用,可以发现,在Folkman丁晓萍。
(2001)。
推导出表面反射光芒数据光芒数据必须要纠正对太阳能辐射和大气这样的效果,例如双向传输,多次散射,和路径的光芒。
Severalmethods可以被使用,其中涉及了需要原位反射光谱测量在地上,和/或使用大气校正算法的辐射传输。
在这里——高继发有效传递算法来获得里反射光辉,没有相关的知识。