基于近地传感光谱协同的土壤重金属含量空间分布预测方法

来源：农业机械学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：李硕，王雅晋，覃卫林，莫晓明，胡碧峰，郭燕

单位：华中师范大学;农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室,华中师范大学,长阳土家族自治县农业综合开发服务中心,来凤县农业农村局,农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室;江西财经大学,农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室;河南省农业科学院,

摘要：土壤重金属采样、分析与污染评价耗费大量人力和物力，借助易获取环境协变量信息对提高土壤重金属污染监测效率意义重大。近地光谱是土壤属性综合响应，在反映土壤重金属信息方面有着巨大的研究潜力。为考察近地光谱辅助预测土壤重金属含量的能力，测量了109个表层土样的近红外光谱，并提取与土壤镍密切相关的光谱信息；再以土壤机械组成及其与光谱信息的组合作为辅助变量建立协同克里格模型，并比较土壤镍空间预测制图精度。结果表明：以粉粒含量和光谱2 380 nm波段吸收率共同作为辅助变量的模型结果优于只以粉粒含量作为辅助变量的模型，交叉验证决定系数R2CV由0.49提高到0.68，交叉验证均方根误差(RMSECV)由11.3 mg/kg降至9.5 mg/kg。这说明近红外光谱作为一种易获取的辅助信息，可协同土壤机械组成构建空间预测模型以提高区域土壤重金属的调查精度。研究结果可为土壤重金属含量空间分布预测提供一种经济高效的解决方案。

关键词：土壤重金属;近地传感;土壤光谱;近红外;协同克里格;辅助变量

基金资助：国家自然科学基金项目（41601370）、农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室开放基金项目（202305、202410）、河南省农业科学院自主创新项目（2024ZC068）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（CCNU22JC022）