研究目的
为分析非扫描便携式高光谱相机在近地土壤传感中的适用性（特别是针对未经粉碎的原始土壤样本估算土壤有机碳、热水提取碳、全氮和黏粒含量），并评估图像分割与光谱变量选择对估算精度的影响。
研究成果
与仅使用图像平均光谱相比，采用高光谱快照相机结合图像分割和光谱变量选择的方法能显著提升土壤属性估算精度。IRIV-PLSR方法略优于CARS-PLSR，但两种方法均提高了准确性。该方案在田间应用中具有前景，但未来研究需扩展至更广的光谱范围和更大的数据集以增强稳健性与适用性。
研究不足
该研究的局限性在于相机的光谱范围（450-950纳米）未覆盖对某些土壤特性至关重要的短波红外区域。样本量较?。╪=40），且方法可能不适用于所有土壤类型。图像分割和变量选择增加了计算复杂度，而聚类数据的外推可能导致不准确。土壤表面粗糙度和光照效应未得到充分补偿。
1：实验设计与方法选择：
研究采用高光谱快照相机（UHD 285）采集450-950纳米波段图像数据。多元分析方法包括全光谱偏最小二乘回归（PLSR）及结合光谱变量筛选法（CARS和IRIV）。通过规则子图像分解与k均值聚类进行图像分割以优化数据分析。
2：样本选择与数据来源：
采集德国萨克森州农田表层土壤（0-10厘米深度）40个样本，涵盖多种质地类型。样本经风干处理且不粉碎以模拟田间状态。
3：实验设备与材料清单：
高光谱相机（UHD 285）、三脚架、ASD Pro-Lamp照明灯、参考板（Zenith Polymer）、黑色衬板、土壤样本及软件（ENVI、MATLAB）。
4：5）、三脚架、ASD Pro-Lamp照明灯、参考板（Zenith Polymer）、黑色衬板、土壤样本及软件（ENVI、MATLAB）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：相机固定于35厘米高度三脚架上，以45°照明角拍摄。图像经预处理（转换为反射率、截取458-930纳米波段、对数转换吸光度）后实施分割。采用留一法交叉验证校准和验证PLSR模型。
5：数据分析方法：
统计分析包含带交叉验证的PLSR，通过计算RPD、pRMSE和R2评估精度。运用CARS和IRIV方法进行光谱变量筛选。
独家科研数据包，助您复现前沿成果，加速创新突破
获取完整内容-
ASD Pro-Lamp
Pro-Lamp
Analytical Spectral Devices
Providing illumination for laboratory diffuse reflectance measurements.
-
TOC-VCPN-analyzer
TOC-VCPN
Shimadzu
Analyzing dissolved organic carbon in supernatants.
-
UHD 285 hyperspectral snapshot camera
UHD 285
Cubert GmbH
Capturing hyperspectral image data in the 450-950 nm range for soil analysis.
-
Reference panel
Zenith Polymer
Not specified
Calibrating reflectance measurements.
-
EuroEA elemental analyser
EuroEA
HekaTech
Measuring total contents of OC and N by dry combustion and gas chromatography.
-
Gerhardt Turbotherm TT 125
TT 125
Gerhardt
Extracting hot-water extractable carbon from soil samples.
-
ENVI software
ENVI
Exelis Visual Information Solutions
Processing and analyzing hyperspectral image data.
-
MATLAB software
R2014b
MathWorks
Performing statistical analyses and running CARS and IRIV algorithms.
-
登录查看剩余6件设备及参数对照表
查看全部
