土壤氧化铁的高光谱响应研究

设施农业2023-0727农业工程技术（设施农业）基于高光谱遥感的土壤有机质反演模型研究进展*摘要:利用高光谱遥感反演土壤有机质与传统的化学分析方式有很大的优势，促进现代农业的发展。

国内外利用高光谱反演土壤有机质含量模型进行了大量的研究，从最初的线性回归模型发展到如今较为复杂的非线性模型，该文总结了常见的高光谱对有机质含量建模方法与模型特点。

通过分析总结前人的研究发现，目前土壤有机质含量模型研究进展主要有运用的模型复杂化、反演模型的评价方法多样化、多种建模方法综合应用及深度学习大数据分析新技术更加普遍。

关键词: 高光谱遥感；土壤有机质含量；反演模型土壤有机质是衡量土壤肥力的重要指标，是维持农业健康发展、土地质量评价的重要考虑因素[1]。

传统的土壤有机质化学测定方法试剂消耗量大、具有一定危险性、对操作人员有专业性要求等原因，难以做到迅速、大规模和周期性地土壤有机质含量测定[2]。

而高光谱遥感可以快速地进行大范围、周期性、快速的特点受到人们的关注。

利用高光谱反演土壤有机质含量最重要的是建立土壤高光谱信息与有机质含量之间的联系。

目前利用高光谱遥感反演土壤有机质含量的模型中，大体可以分为两大类。

一类是线性模型。

例如：偏最小二乘法，多元线性回归模型；另一类是非线性模型。

例如：反向神经网络，随机森林，支持向量机等。

根据目前的研究进展，总结了现阶段利用高光谱遥感反演土壤有机质含量方法和模型的特点。

1 土壤有机质的高光谱反演模型发展历程1965年，Bowers 等[3]开始研究土壤与光谱反射之间的关系时就发现土壤有机质含量与光谱反射之间存在负相关的关系。

21世纪前，主要是研究土壤有机质与高光谱反射率之间的定性关系上的研究，处于探索阶段，研究样本数量较少，使用的模型主要以多元线性回归，偏最小二乘回归等线性方法为主[4]。

近年来随着研究的深入与研究工具的进步，更多的模型方法，研究方式的韦森超1，梁立恒1，董炜华1**，李晓强1，邓守奇1,2（1.长春师范大学地理科学学院，吉林 长春 130123；2.长春文理高中，吉林 长春 130062）改进，比如机器学习与深度学习[5]。

土壤在350-2500nm范围的反射光谱特征及其影响因素土壤在可见光和近红外光谱范围（350-2500nm）的反射光谱特征主要受土壤的组分和结构影响。

这个光谱范围包括了紫外线、可见光和近红外光谱。

土壤的反射光谱特征对土壤性质的研究和监测在农业、地球科学和环境科学等领域都具有重要意义。

主要的土壤反射光谱特征：1.水合铁氧体吸收峰：在400-600nm范围内，土壤中的水合铁氧体（如铁铝土）通常表现为吸收峰，对应于土壤的颜色。

2.有机质吸收：在1900-2500nm范围内，有机质通常表现为一个吸收峰。

这一区域的光谱特征对于土壤中有机质含量的估算很重要。

3.粘土和矿物的吸收特征：在可见光和近红外范围，粘土和矿物质的光谱特征对土壤的矿物成分和结构有所反映。

4.水分吸收：在可见光和近红外范围，水分对土壤的反射光谱有较强的吸收带，因此土壤中水分的变化会影响土壤的反射光谱。

影响土壤反射光谱的因素：1.土壤类型：不同类型的土壤具有不同的矿物质成分和有机质含量，因此其反射光谱特征也不同。

2.土壤湿度：土壤湿度的变化会影响土壤中水分的含量，从而影响反射光谱。

3.土壤质地：砂壤、壤土和黏土在反射光谱上的特征也有所不同，与土壤的质地密切相关。

4.土壤有机质：有机质含量高的土壤在近红外光谱区域具有更显著的吸收带。

5.土壤pH：土壤pH的变化也会对反射光谱产生一定的影响。

6.植被覆盖：土壤表面的植被覆盖对反射光谱有一定的掩蔽效应，需要进行去除或修正。

这些因素的相互作用导致了土壤在350-2500nm范围内复杂而多样的反射光谱特征。

研究土壤反射光谱可以帮助科学家更好地了解土壤的性质，支持土地管理、农业生产和环境监测等应用。

土壤重金属元素的测定能量色散X射线荧光光谱法地方标土壤中的重金属元素是指相对原子质量较重且相对稳定的金属元素，如铜、铅、锌、镉、铬、镍等。

这些重金属元素在土壤中的含量通常很低，但由于其毒性较强，可能对生态系统和人类健康造成不良影响。

因此，准确测定土壤中重金属元素的含量是非常重要的。

目前，能量色散X射线荧光光谱法（EDXRF）是一种常用的测定土壤中重金属元素含量的方法。

该方法通过测量荧光X射线的能量和强度，可以定量分析样品中不同元素的含量，包括重金属元素。

下面将详细介绍EDXRF在土壤重金属元素测定中的应用。

首先，EDXRF测定土壤中重金属元素的原理是利用样品被入射X射线激发发射X射线的特性。

当入射X射线能量足够大时，样品中的电子被激发至高能级状态，然后返回低能级时会发射荧光X射线。

不同元素的原子核结构不同，发射的荧光X射线的能量也不同，因此可以通过测量荧光X射线的能量来判断样品中的元素种类和含量。

为了保证测定结果的准确性，需要地方标准样品作为参照物。

地方标准样品是由国家或地方认可的实验室制备的，其元素含量已经被认证和确认。

通过与地方标准样品的对比，可以确定所测样品中的重金属元素的含量。

在进行EDXRF测定前，需要对土壤样品进行前处理。

通常包括样品的干燥、研磨和筛分等步骤。

干燥的目的是去除样品中的水分，以免对测定结果造成影响。

研磨和筛分能够使土壤样品更加均匀，确保测定结果的准确性。

在实际测定中，首先需要根据地方标准样品制备EDXRF分析所需的参考曲线。

参考曲线是一种使用一系列已知浓度的标准样品绘制的曲线，可以将不同元素的荧光X射线强度与元素浓度之间的关系表示出来。

通过测量标准样品的荧光X射线强度，并与其浓度进行对比，可以获得测定元素浓度与荧光X射线强度之间的关系。

在进行土壤样品的测定时，将已经进行前处理的样品放置在EDXRF仪器中进行测量。

仪器将发射一束X射线，并测量荧光X射线的能量和强度。

通过测量出的荧光X射线能量和强度，可以使用参考曲线进行反演计算，得到土壤样品中各种元素的含量。

氧化铁红外光谱
氧化铁：外观为红棕色粉末，俗称烧褐铁矿、烧赭土、铁丹、铁红、红粉等。

酸碱性
为碱性。

易溶于强酸，中强酸，其红棕色粉末为一种低级颜料，工业上称氧化铁红，用于
油漆、油墨、橡胶等工业中，可作为催化剂，玻璃、宝石、金属的抛光剂，可用作炼铁原料。

颜料领域
氧化铁做为颜料广为用作高档汽车涂料、建筑涂料、防腐涂料、粉末涂料，就是较好
的环保涂料，全世界氧化铁系则颜料的年用量少于万t，仅次于钛白，位居无机颜料的第
二位。

用氧化铁做为颜料，既维持了通常无机颜料较好的耐热性、耐候性和稀释紫外线等
优点，又能够较好地集中在油性载体中，用它调制的涂料或油墨具备令人满意的透明度。

利用具备半导体特性的氧化铁等制成涂料，由于具备较低的导电特性，能够起著静电屏蔽
促进作用。

氧化铁是玻璃生产中常用的着色剂。

氧化铁着色的玻璃既能吸收紫外线又吸收红外线，因而广泛用于制造吸热玻璃、太阳镜玻璃、工业防护眼镜玻璃以及军用防红外涂料。

同时
具有价格低廉，吸收热线以及紫外线的功能。

此外，国外也大量采用氧化铁颜料并作木材配色的着色剂及保护剂。

采用透明化氧化
铁颜料替代传统颜料可以留存木材准确的木纹，而本身很高的耐光性又并使家具颜色经久
维持不变。

阳光中的紫外线能够并使木材的木质素水解而毁坏细胞结构，引致木材老化，
而纳米氧化铁颜料由于颗粒细小、原产光滑，不能散射光线，且稀释紫外线电磁辐射，因
而可以起著维护木材的促进作用。

地物反射率光谱特征曲线地物反射率光谱特征曲线是指在不同波长下地物对太阳辐射所反射的光的强度的变化。

通过分析地物反射率光谱特征曲线，可以获取有关地物组成、结构和性质的信息，从而在科学研究、遥感监测和环境保护等领域中发挥重要作用。

地物反射率光谱特征曲线的形状和特点是由地物类型和组成决定的。

不同地物具有不同的反射特性，因此其光谱曲线也会有很大的差异。

植被是地表最常见的地物之一，其反射率光谱特征曲线呈现出明显的特征。

在可见光波段（400-700nm），植被的反射率较高，主要是由于叶片的叶绿素吸收太阳光造成。

在红光波段（约650-700nm），植被的反射率特别高，这一段被称为"红光高谷"。

而在近红外光波段（700-1300nm），植被的反射率则相对较低，这主要是由于植被的叶绿素吸收光能的能力较弱。

土壤是地表另一个重要的地物，其反射率光谱特征曲线也有其独特之处。

在可见光波段，土壤的反射率较低，主要是由于土壤中的颜色成分（如氧化铁）吸收了部分能量。

而在近红外光波段，土壤的反射率会有所增加，这是因为土壤中存在一些具有较高反射率的矿物质，如黏土和白云石。

水体是另一种常见的地物类型，其反射率光谱特征曲线也具有独特的特征。

在可见光波段，清澈的水体的反射率较低；而在近红外光波段，水体的反射率会急剧增加。

这是因为水体中的吸收和散射现象导致部分光线无法透过水体，反而被反射回来。

除了以上提到的几种地物类型外，还有许多其他地物也具有特征明显的反射率光谱特征曲线，如岩石、建筑物、云等。

通过对这些地物的光谱特征进行解析，可以帮助我们识别和区分不同的地物类型，进而对地表进行准确的遥感监测和研究。

总而言之，地物反射率光谱特征曲线是一种重要的遥感分析工具，能够提供地物组成和性质的有关信息。

通过研究不同地物在不同波长下的反射率变化，我们能够更好地了解地球表面的特征和变化，为科学研究和环境保护提供有力支持。

分光光度法测定土壤中的铁摘要铁元素对于农作物的生长十分重要，植物主要是从土壤中吸收氧化态的铁。

采用原子吸收分光光度法测定土壤中的铁有着灵敏度高、干扰少、准确、快速等优点，所以被广泛应用。

土壤样品经预处理后，采用DTPA-TEA消解法提取土壤中有效态的铁元素，通过火焰原子吸收分光光度法，在最佳测定条件下利用标准曲线法，完成对土壤中有效铁元素的测定。

测定方法操作简便，线性范围大，同一浸取液可分别测定土壤中4种植物微量元素。

关键词土壤；铁；原子吸收分光光度法；DTPA-TEA消解法土壤作为人类生存的根本，现代农业发展的基础，其必须含有充足的水分和养分。

土壤中的养分包括氮、磷、钾、碳、氢及多种微量元素，土壤中的微量元素虽然含量不高，但对于农作物的生长不可或缺，如铁。

植物从土壤中吸收的铁主要是二价或三价的氧化态铁，其中二价氧化态铁是主要形式[1-2]。

铁有以下几个方面的功能：一是某些酶和辅酶的重要组成部分；二是对于叶绿素和叶绿体蛋白的合成有重要的调节作用；三是铁是氧化还原体系中的血红蛋白（细胞色素和细胞色素氧化酶）和铁硫蛋白的组分[3-5]。

铁还是固氮酶中铁蛋白和钼铁蛋白的金属成分，在生物固氮中起着非常重要的作用，对于植物的光合作用和呼吸作用均有重要影响。

原子吸收分光光度法是于20世纪50年代中期出现并逐渐发展起来的一种新型仪器分析方法，其原理是基于蒸气相中被测元素的基态原子对其原子共振辐射的吸收强度来确定试样中被测元素含量的一种方法。

原子吸收光谱于20世纪50年代中期开始，1953年澳大利亚的瓦尔西（A.Walsh）博士发明锐性光源（空心阴极灯），1954年全球第一台原子吸收在澳大利亚由他指导诞生，在1955年瓦尔西（A. Walsh）博士的著名论文“原子吸收光谱在化学中的应用”奠定了原子吸收光谱法的基础。

20世纪50年代末期一些公司先后推出原子吸收光谱商品仪器，发展了Walsh的设计思想。

到了60年代中期，原子吸收光谱开始进入迅速发展的时期土壤中铁元素测定的主要方法是火焰原子吸收分光光度法，其非常适用于土壤提取液的测定，提取液可直接喷雾，灵敏度高，选择性好，抗干扰能力强，元素之间的干扰较小，可不经分离在同一溶液中直接测定多种元素，有良好的稳定性和重现性，仪器操作简便，应用广泛。

高光谱遥感在土壤质地识别中的应用研究概述：土壤是地球上非常重要的资源之一，对于农业生产、生态环境和水资源管理具有重要的意义。

而土壤的质地是土壤的基本特性之一，对于农业生产和土地利用规划起着至关重要的作用。

传统的土壤质地识别方法需要进行大量的野外调查和实验室测试，耗时耗力且成本高昂。

而高光谱遥感技术能够获取土壤光谱信息，可通过对光谱数据的分析，实现对土壤质地的自动、快速、准确识别。

一、高光谱遥感技术简介高光谱遥感是指利用遥感卫星或航空遥感平台获取地物连续光谱的技术。

与传统遥感技术相比，高光谱遥感能够提供地物更丰富、更准确的光谱信息，有效地提高了对地物的识别能力。

高光谱遥感数据通常包含了成百上千个窄带的光谱波段，覆盖了可见光、近红外和短波红外等范围。

二、高光谱遥感在土壤质地识别中的应用1. 土壤光谱特征分析高光谱遥感技术通过获取土壤的光谱特征，能够发现土壤质地与光谱之间的关系。

对土壤光谱数据进行分析可以获得不同波段对土壤质地的敏感性信息。

例如，通过对可见光和近红外波段的反射率进行分析，可以发现不同质地土壤在光谱曲线形状上的差异，从而实现对土壤质地的初步区分。

2. 光谱指数方法光谱指数是一种通过计算光谱波段间的比值或差值来表征地物特征的方法。

在土壤质地识别中，常用的光谱指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、土壤调查等级指数（SCI）等。

这些指数通过光谱数据进行计算，能够从土壤光谱中提取出与土壤质地相关的特征，达到快速准确识别土壤质地的目的。

3. 光谱分类方法光谱分类方法是利用计算机算法对高光谱遥感数据进行处理和分析，将地物进行分类。

其中最常用的方法是基于支持向量机（SVM）算法的分类。

该方法通过训练样本对土壤质地进行分类器的训练，然后使用训练好的分类器对未知样本进行分类，即可以对土壤质地进行自动识别。

光谱分类方法能够在较高的精度下对土壤质地进行分析，实现了对大规模土地的快速识别。

三、高光谱遥感在土壤质地识别中的优势与挑战1. 优势（1）高光谱遥感技术可以快速获取大面积土地的光谱信息，提供了便捷的数据来源。