土壤有機碳（SOC）是一個(ge) 關(guan) 鍵的土壤質量指標，因為(wei) 它直接或間接地影響土壤的物理，化學，生物狀態和整體(ti) 肥力。維持和改善SOC對於(yu) 支持植物生長和作物產(chan) 量至關(guan) 重要。此外，SOC與(yu) q球碳循環密切相關(guan) ，因為(wei) 土壤有機碳在土地 - 大氣交換中起著核心作用。因此，在精準農(nong) 業(ye) 和q球變暖的背景下，監測SOC至關(guan) 重要。需要創新來建立新的傳(chuan) 感方法，以便以高采樣分辨率以成本和時間有效的方式定量估計SOC。我們(men) 使用瑞士ARCoptix傅裏葉紅外光譜儀(yi) 測出土壤的近紅外和中紅外光譜，從(cong) 而估算出土壤中的有機碳含量。
可見光到近紅外（VIS-NIR）和中紅外（MIR）光譜等光譜技術被認為(wei) 是確定土壤有機碳（SOC）的實驗室方法的有效替代方案。需要進行研究以探索VIS-NIR和MIR吸光度的融合對於(yu) 改善SOC預測的潛力，因為(wei) 每個(ge) 單獨的光譜範圍可能不包含足夠的信息來產(chan) 生合理的估計精度。在這裏，我們(men) 研究了兩(liang) 種在輸入數據中不同的數據融合策略，包括全光譜吸光度的直接串聯和通過較優(you) 波段組合（OBC）算法串聯所選預測因子。
土壤有機碳（SOC）是一個(ge) 關(guan) 鍵的土壤質量指標，因為(wei) 它直接或間接地影響土壤的物理，化學，生物狀態和整體(ti) 肥力。維持和改善SOC對於(yu) 支持植物生長和作物產(chan) 量至關(guan) 重要。此外，SOC與(yu) q球碳循環密切相關(guan) ，因為(wei) 土壤有機碳在土地 - 大氣交換中起著核心作用。因此，在精準農(nong) 業(ye) 和q球變暖的背景下，監測SOC至關(guan) 重要。需要創新來建立新的傳(chuan) 感方法，以便以高采樣分辨率以成本和時間有效的方式定量估計SOC。
憑借其易用性和快速測量，近端土壤傳(chuan) 感（PSS）越來越流行用於(yu) 表征土壤特性.常用的PSS技術包括X射線熒光光譜，激光誘導擊穿光譜，可見光到近紅外（VIS-NIR）和中紅外（MIR）光譜。在光譜預處理和多變量建模的幫助下，使用單個(ge) 傳(chuan) 感器成功估計了各種土壤特性，例如SOC。盡管使用單個(ge) 傳(chuan) 感器進行土壤研究的研究顯示出有希望的結果，但沒有一個(ge) 單獨的傳(chuan) 感器可以充分捕獲土壤的複雜性。因此，每種技術的單個(ge) 光譜範圍可能沒有足夠的信息來為(wei) 特定土壤性質提供合理的預測精度。提高預測元素準確性的一種可行方法是合並和整合來自多個(ge) 傳(chuan) 感器的數據，這稱為(wei) 數據融合。VIS-NIR和MIR光譜技術都顯示出確定SOC的巨大潛力，VIS-NIR和MIR光譜的數據融合在改善SOC估計方麵的潛力值得探索。已經提出並探索了不同級別的數據融合方法，包括低（例如，簡單串聯），中（例如，提取的特征的融合）和高（例如，多個(ge) 模型輸出的組合）水平.但是，到目前為(wei) 止，還沒有一種“一刀切”的數據融合方法適合處理所有數據集。因此，研究其他的數據融合解決(jue) 方案的努力仍在進行中，需要繼續。
在實驗室的幹燥，研磨和細篩土壤上進行光譜測量。 使用光譜分辨率為(wei) 1 nm的ARCoptix FT-NIR傅裏葉變換可見光-近紅外纖維光譜儀(yi) （瑞士東(dong) 北納沙泰爾的ARCoptix国产黄色在线观看）收集了400-2600 nm區域的漫反射-近紅外反射光譜。鹵素光源為(wei) 土壤樣品提供一致的照明，接觸式探頭附件以56°的視角測量反射率。將每個(ge) 樣品放入三個(ge) 培養(yang) 皿中（每個(ge) 培養(yang) 皿的深度為(wei) 2厘米，直徑為(wei) 5厘米）。用刮刀將培養(yang) 皿中的土壤輕輕地調平，形成光滑的土壤表麵，從(cong) 而保證了較大的光譜信噪比。在光譜采集之前和期間，儀(yi) 器由100%陶瓷參考麵板手動校準。每個(ge) 土壤樣品獲得30個(ge) 光譜，並將其平均成一個(ge) 光譜，用於(yu) 進一步的數據分析。獲得原始反射光譜，然後轉換為(wei) 吸光度單位（log10（1 / R），其中R代表反射率數據）。
MIR光譜收集在4000-650 cm–1光譜範圍，光譜分辨率和采樣間隔為(wei) 4 cm–1和 2 cm–1。
在對每個(ge) 樣品進行光譜掃描之前，使用鍍金參比帽來校準儀(yi) 器。記錄了原始吸光度單位。
在數據融合之前，以波數（cm–1）通過nm = 10，000，000 /波數的方程轉換為(wei) 波長單位（nm）（Knox等人，2015）。為(wei) 了排除每個(ge) 光譜兩(liang) 個(ge) 邊緣的噪聲部分，首先將VIS-NIR和MIR吸光度分別修剪為(wei) 450-2500 nm和2600–12，600 nm。可見-近紅外和MIR吸光度均經過薩維茨基-戈萊平滑處理（窗口尺寸：11;多項式階數：2），然後向下采樣到10 nm的間隔，以減少數據冗餘(yu) 並優(you) 化建模處理時間。隨後的數據分析，如CWT分解和數據融合，都是在上述預處理步驟之後進行的。
每個(ge) SOC類的可見光-NIR和MIR原始吸光度平均值。總體(ti) 而言，VIS–NIR和MIR吸光度與(yu) 文獻中報告的典型土壤光譜數據相當。一般而言，兩(liang) 組原始吸光度都表現出一個(ge) 共同的趨勢，即吸光度隨著SOC的降低而降低，盡管這種降低對於(yu) MIR吸光度不太明顯。這主要是因為(wei) 隨著SOC含量的降低，土壤變得更亮，並且光吸收更少。
ARCoptix国产黄色在线观看的傅裏葉紅外光譜儀(yi) 非常緊湊，集成度非常高。具有體(ti) 積小，性能強的獨特優(you) 勢。大小可以參考下圖:
FT-IR Rocket傅裏葉紅外光譜儀(yi) 具有高靈敏度、高分辨率。可選光譜範圍有2-6µm，1.5-8.5µm，2-12µm。更多詳細信息可詢：https://www.weilancj.com/details-979.html
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