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J-GLOBAL ID：201802255086651245   整理番号：18A0509411

可視-近赤外反射分光法に基づいた中国土壌分類学に関連した重要な土壌特性の評価【Powered by NICT】

Assessment of important soil properties related to Chinese Soil Taxonomy based on vis-NIR reflectance spectroscopy

著者 (8件)： Xu Dongyun (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Ma Wanzhu (Institute of Digital Agriculture, Zhejiang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310058, China) ,  Chen Songchao (INRA, Unite Infosol, 45075 Orleans, France) ,  Chen Songchao (UMR SAS, INRA, Agrocampus Ouest, 35000 Rennes, France) ,  Jiang Qingsong (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Jiang Qingsong (College of Information Engineering, Tarim University, Alar 843300, China) ,  He Kang (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Shi Zhou (Institute of Applied Remote Sensing and Information Technology, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 144  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 迅速,安価で正確な解析手法として,可視-近赤外スペクトルは,多種多様な土壌特性,土壌有機物含量,無機質組成,含水量,粒子サイズおよび色などを決定するための大きな利点を示した。このように,この技術は土壌科学においてますます普及しつつある。中国土壌系統分類(CST)に重要であることを十八種類の土壌特性を推定するための可視-近赤外スペクトルを用いての適用性を評価することを目的とする。本研究では,可視-近赤外反射スペクトルを実験室条件下で測定した。最初に,部分最小二乗回帰(PLSR)を土壌分類:粗屑,砂,シルト,および粘土含有量,容積重(BD),pH(H_2O),pH(KCl),土壌有機物(SOM),全窒素(TN),全カリウム(TK),全リン(TP)含有量,陽イオン交換容量(CEC),遊離鉄(Fe_2O_3),可溶性塩(塩),可給態リン(AP),置換性アルミニウム(ExAl),アルミニウム飽和(AS),塩基飽和度(BS)に関連した,土壌特性を予測するために使用した。,これらの土壌特性をモデル化するための重要なバンドは,選択性比率(SR)に基づいて選択した。最後に,土壌のスペクトル発色団と土壌特性の相関を分析した。結果は,(1)PLSRアルゴリズムに基づく予測精度はpH,SOM,TN,Fe_2O_3,塩,AS及びBS(RPD>2.0,R~2~0.70と0.90の間)に適していることを示した。砂,シルト,粘土,BD,TP,TK,CEC,AP及びExAlでは,PLSRモデルは適切な推定値を得ることができた(1.4<RPD<2.0,R~2~0.56と0.72の間),粗屑,PLSRモデルは信頼性のある予測を行うことはできなかった(RPD<1.4,0.50以下R~2)であった。(2)発色団特性として,SOM,TN,Fe_2O_3,粘土と塩であり,分光法により予測することができる。に加えて,BD,pH,TK,TP,CEC,AP,ExAl,AS及びBSは発色団特性と有意な相関を有し,また可視-近赤外分光法により予測することができる。,粗屑を除いて,CSTにとって重要な土壌特性は,可視-近赤外反射分光法に基づくPLSRにより定量的に予測することができた。本研究では,CSTに有意であり,それは土壌分類のための迅速で効率的な方法を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 容積重 ,  発色団 ,  近赤外スペクトル ,  近赤外分光分析 ,  カリウム ,  *スペクトロスコピー ,  粘土 ,  *中華人民共和国 ,  含水量 ,  無機質 ,  *土壌特性 ,  *土壌分類 ,  アルミニウム ,  土壌有機物 ,  モデリング

著者キーワード (5件)： 可視-近赤外分光法 ,  土壌特性 ,  中国の土壌分類 ,  PLSR ,  選択性比

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近赤外反射分光法 ,  中国 ,  土壌分類 ,  土壌特性 ,  評価