土壤是地球上大的活跃碳循环库，但近几个世纪以来，由于人类活动（如减少木本植被覆盖）对其造成了干扰。土壤有机质检测对评估土壤肥力、监测土壤污染、精 准农业等至关重要，高光谱成像技术结合了光谱分析和成像技术，能够在连续的光谱波段内获取目标物体的空间和光谱信息，能够显著提升检测效率及精度，有助于精 准地评估土壤健康和质量，管理土壤资源，维护生态平衡。
案例1：热带土壤中的有机碳和氮含量预估
芬兰赫尔辛基大学的Petri Pellikka等研究人员23年发表在《Science of the Total Environment》上的一篇文章，展示了便携式高光谱相机（VNIR）在估算土壤有机碳（SOC）和氮含量方面的实用性，以实现监测土壤属性。研究中利用Specim IQ便携式高光谱成像相机对不同海拔高度的5个典型土地类型（农林业、农田、森林、灌木林和剑麻种植园）共计191个土壤样本进行了光谱成像分析，并通过燃烧分析仪确定其SOC和氮含量。
图1：本研究的土壤采样点绘制在肯尼亚泰塔山的土地利用图(左上)，经实验室分析的不同海拔高度（800-2200m）的土壤样的地理位置及SOC含量(右上，下图为局部放大图)
图2：使用 Specim IQ 对土壤样本进行实验室成像的装置
基于高光谱图像，结合多种机器学习算法建立土壤光谱与土壤属性之间的定量关系模型，实现对土壤样本中SOC和氮含量的估算。结果显示，5种机器学习算法都能够准确的预测热带土壤的SOC和氮含量，误差精度在1%左右。实验证明，高光谱成像技术能够在短时间内获取土壤的光谱信息，能够快速、无损地分析土壤属性，还能提供高精度的定量分析，为全面评估土壤健康和质量提供有力依据。
图3：使用多种回归算法(PLSR、GPR、LR和RF)对土壤样本中SOC（左）和氮含量（右）的回归分析
案例2：不同深度的土壤有机质含量检测
巴西马林加州立大学农学系的研究人员提取巴拉那州8个不同深度的384个土壤样品，采用高光谱成像技术对土壤有机质含量进行预测分析，基于高光谱数据的预测结果与化学分析方法获取的土壤SOM（有机质）含量相关系数达到0.75。结果表明，高光谱成像技术能够通过光谱变化，有效区分不同深度的土壤有机质含量，验证了高光谱成像技术是准确检测土壤有机质的有力手段。
图4：高光谱成像扫描平台（左）及具不同SOM含量的土壤样品反射光谱曲线
图5：基于PLSR模型的土壤有机质预测结果图
此外，高光谱成像技术凭借其高通量、无损检测、非接触等特点，在土壤健康评估、污染监测和精准农业中表现突出，为土壤科学和农业可持续发展提供了重要的技术支持。随着技术的不断发展和成本的降低，高光谱成像技术将在土壤分析领域发挥更加重要的作用。
北京易科泰生态技术有限公司长期致力于生态-农业-健康领域仪器的研发、应用与推广，先后推出了FluorTron多功能高光谱成像技术、新一代农业传感器技术、易科泰SoilLab土壤呼吸实验测量技术（可用于评估土壤微生物活性）、LIBS元素分析技术、土壤样芯分析技术等，为土壤养分、污染、重金属检测、土壤-植物互作关系研究提供从实验室到野外，从地面到无人机遥感解决方案。
图6：从左至右、从上之下依次为：SisuROCK高光谱成像系统、SpectraScan? SWIR-LWIR地矿勘查高光谱成像分析系统、EasyChem 200全自动离子分析仪、FENIX高光谱成像系统检测土壤重金属（K. Y. Lee等）、iSCAN Multi-Sensor 多参数土壤理化性质测绘系统、Ecodrone?无人机高光谱遥感平台
参考文献：[1] Pellikka P, Luotamo M, S?dekoski N, et al. Tropical altitudinal gradient soil organic carbon and nitrogen estimation using Specim IQ portable imaging spectrometer[J]. Science of the Total Environment, 2023, 883: 163677.
[2] Reis A S, et al. Detection of soil organic matter using hyperspectral imaging sensor combined with multivariate regression modeling procedures[J]. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 2021.
