Wyznaczanie zawartości węgla organicznego w wybranych glebach na podstawie odbicia spektralnego w zakresie optycznym
Loading...
Date
2012-04-30T09:21:43Z
Authors
Advisor
Editor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Title alternative
Determination of the soil organic carbon content in selected silos using the spectral reflectance in the optical domain
Abstract
Praca opisuje rezultaty optymalizacji modeli kalibracyjnych zawartości węgla organicznego (SOC) w glebach na podstawie krzywych spektralnych ich poziomów powierzchniowych w zakresie widzialnym i bliskiej podczerwieni. Badania dotyczyły relatywnie dużego regionu geograficznego (pojezierze poznańskie, 72 próbki) oraz dwóch 50 ha. pól uprawnych (68 i 86 próbek) zlokalizowanych w tym regionie. Próbki z poziomów wierzchnich zostały wysuszone przetarte i przesiane przez sito 2 mm. Pomiary odbicia spektralnego zostały wykonane z wykorzystaniem spektrometru ASD FieldSpec3®, mierzącego odbite promieniowanie elektromagnetyczne w zakresie spektralnym od 350 do 2500 nm. Krzywe spektralne podlegały regresji metodą najmniejszych cząstkowych kwadratów (PLS) z zawartością węgla organicznego w glebach oznaczoną metodą Walkley’a-Black’a. Duże zróżnicowanie odpowiedzi spektralnej prób glebowych w zbiorze regionalnym wpłynęło na jego słabą kalibrację z wynikami oznaczeń SOC (RMSE = 9.50 g kg-1). Kalibracja została znacznie poprawiona poprzez usunięcie próbek z organicznych gleb o niedostatecznym drenażu oraz gleb uprawnych przekształconych z pastwisk (4.39 g kg-1). Dalszą optymalizację osiągnięto poprzez transformację logarytmiczną danych (3.28 g kg-1). Lokalne modele SOC najlepiej zoptymalizowano poprzez użycie znormalizowanych krzywych spektralnych. Dla gleb piaszczystych RMSE obniżono z 1.21 g kg-1 do 0.97 g kg-1, a dla gleb ilastych osiągnięto spadek RMSE z 2.53 g kg-1 do 2.1 g kg-1. Pomiar krzywych spektralnych suchych gleb w warunkach naturalnego zgruźlenia przy naturalnym świetle słonecznym skutkuje, po wykorzystaniu odpowiednich metod przetwarzania, opracowaniem modeli kalibracyjnych o podobnej dokładności do modeli opartych na danych laboratoryjnych, (2.19 g kg-1).
This work describes the results of optimizing the performance of the soil organic carbon (SOC) calibration models developed using Vis-NIR topsoil spectra. A relatively large post-glacial geographical mezoregion (Poznań Lakeland, 72 samples) as well as two 50 ha agricultural fields (68 and 86 samples) within that area were analyzed. The topsoil samples were air dried, ground, and sieved through a 2 mm sieve. Spectral reflectance measurements were taken using an ASD FieldSpec3® spectrometer, which measures the electromagnetic radiation reflected from a given target in the wavelength range between 350 and 2500 nm. The soil reflectance was regressed using the partial least squares (PLS) regression with the SOC content, measured by the dichromate oxidation (Walkey Black’s) method. The high diversity of the spectral response of the soil samples in the regional dataset influenced its poor calibration with the SOC content (RMSE = 9.50 g kg-1). It was substantially improved by removing the samples of poorly drained organic soils under pastures and crop-fields converted from grasslands (4.39 g kg-1). Further optimization was attained by conversion the spectra using a logarithm transformation (3.28 g kg-1). The local SOC models were optimized best when the normalized spectra were used. For sandy soils the RMSE decreased from 1.21 g kg-1 to 0.97 g kg-1. For clayey soils a decrease of RMSE from 2.53 g kg-1 to 2.1 g kg-1 was obtained. The measurement of soil spectra from air-dry, naturally rough soil surface illuminated by the solar irradiance brought, upon the usage of spectra pre-processing, similar results to the laboratory measurements (2.19 g kg-1).
This work describes the results of optimizing the performance of the soil organic carbon (SOC) calibration models developed using Vis-NIR topsoil spectra. A relatively large post-glacial geographical mezoregion (Poznań Lakeland, 72 samples) as well as two 50 ha agricultural fields (68 and 86 samples) within that area were analyzed. The topsoil samples were air dried, ground, and sieved through a 2 mm sieve. Spectral reflectance measurements were taken using an ASD FieldSpec3® spectrometer, which measures the electromagnetic radiation reflected from a given target in the wavelength range between 350 and 2500 nm. The soil reflectance was regressed using the partial least squares (PLS) regression with the SOC content, measured by the dichromate oxidation (Walkey Black’s) method. The high diversity of the spectral response of the soil samples in the regional dataset influenced its poor calibration with the SOC content (RMSE = 9.50 g kg-1). It was substantially improved by removing the samples of poorly drained organic soils under pastures and crop-fields converted from grasslands (4.39 g kg-1). Further optimization was attained by conversion the spectra using a logarithm transformation (3.28 g kg-1). The local SOC models were optimized best when the normalized spectra were used. For sandy soils the RMSE decreased from 1.21 g kg-1 to 0.97 g kg-1. For clayey soils a decrease of RMSE from 2.53 g kg-1 to 2.1 g kg-1 was obtained. The measurement of soil spectra from air-dry, naturally rough soil surface illuminated by the solar irradiance brought, upon the usage of spectra pre-processing, similar results to the laboratory measurements (2.19 g kg-1).
Description
Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych: Instytut Geografii Fizycznej i Kształtowania Środowiska Przyrodniczego
Sponsor
Keywords
gleba, soil, spektroskopia w zakresie widzialnym i bliskiej podczerwieni, visible and near infrared spectroscopy, węgiel organiczny, soil organic carbon, przetwarzanie danych, data pre-processing, regionalne modelowanie spektralne, regional spectral modeling