【摘 要】
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传统的土壤理化性质检测多为实验室化学分析方法,这种方法费时费力,而且获得的数据结果存在滞后性,不适应于土壤理化性质的快速评价和及时决策.近年来研究表明,近红外光谱技术可用于估算土壤理化性质,然而许多研究中的估算模型构建方法较为复杂,难以在实际农业生产中推广应用.本文提出了一种新型的基于土壤光谱曲线线性趋势变化的土壤理化性质估算方法.试验采集了140个土壤样本,测定其理化性质和相应光谱曲线,其中70个样本用于建模,70个样本用于模型验证.结果表明,400～1000 nm土壤光谱曲线线性趋势参数(Slope)
【机 构】
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浙江省农业科学院数字农业研究所, 浙江 杭州 310021;浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所, 浙江 杭州 310021;浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所, 浙江 杭州 310021
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传统的土壤理化性质检测多为实验室化学分析方法,这种方法费时费力,而且获得的数据结果存在滞后性,不适应于土壤理化性质的快速评价和及时决策.近年来研究表明,近红外光谱技术可用于估算土壤理化性质,然而许多研究中的估算模型构建方法较为复杂,难以在实际农业生产中推广应用.本文提出了一种新型的基于土壤光谱曲线线性趋势变化的土壤理化性质估算方法.试验采集了140个土壤样本,测定其理化性质和相应光谱曲线,其中70个样本用于建模,70个样本用于模型验证.结果表明,400～1000 nm土壤光谱曲线线性趋势参数(Slope)与土壤有机质含量(OMC)、 全氮含量均呈极显著相关关系,相关系数分别为-0.808和0.637;Slope与土壤阳离子交换量(CEC)的相关性达到显著水平,与有效磷(AP)、 有效钾(AK)、pH的相关性没有达到显著水平.土壤OMC光谱估算模型为OMC=-329.9 Slope+41.755,决定系数R2为0.8149,模型较优.选取独立数据对OMC估算模型验证,发现估算OMC值与实际测量OMC接近,这表明本研究提出的基于光谱反射率Slope的方法可以估算土壤有机质含量OMC,该方法建模方法简单,容易开发成便携式产品或传感器,具有较大的应用价值.
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