土壤近红外光谱检测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋海燕 著

图书标签:

• 近红外光谱
• 土壤分析
• 光谱检测
• 农业科学
• 环境科学
• 土壤化学
• 遥感技术
• 快速检测
• 无损检测
• 土壤质量

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122193414

版次：1

商品编码：11419005

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-12-01

页数：184

正文语种：中文

编辑推荐

宋海燕著的《土壤近红外光谱检测》一书，在介绍近红外光谱技术的基础上，对影响土壤近红外光谱检测的一些因素进行了分析，主要从检测方法、土壤粒径、土壤质地和土壤水分5个方面进行了详细介绍。图文并茂，理论性和学术性比较强。

内容简介

本书详细介绍了采用近红外光谱检测技术在土壤中对水分、有机质、氮、磷、钾和pH值所开展的一些检测工作，具体分析了过筛处理土壤样本和简单处理土壤样本的近红外光谱特性及定量预测模型的建立；为了能提高所建模型的预测精度，也为了能更进一步推动该项技术尽早进入田间实时检测，本书还分别从检测方法、土壤粒径、土壤质地和土壤水分这4方面分析了它们对土壤近红外光谱检测的影响，并根据这些影响有针对性地提出了一些措施；本书还对利用二维相关光谱理论开展的一些初步研究工作进行了介绍；最后对实验团队研制的土壤近红外光谱检测仪提出了一些改进意见，为今后研究工作的开展提供了参考依据。
本书可供从事近红外光谱检测、农田信息采集等相关领域科研工作的科技人员使用或参考，也可供高校相关专业的师生学习或参考。

目录

第一章近红外光谱概述
第一节近红外光谱的产生1
第二节近红外光谱检测方法4
一、漫反射检测4
二、透射检测7
第三节主要近红外谱带的归属10
一、C—H键的近红外吸收10
二、O—H键的近红外吸收11
三、N—H键的近红外吸收12
第四节近红外光谱分析技术12
一、定性分析12
二、定量分析13
三、模型判别标准14
第五节近红外光谱检测的特点16
第六节土壤近红外光谱检测机理18
本章小结19
第二章土壤水分的近红外光谱检测
第一节土壤水分概述21
一、土壤水分21
二、不同含水率土壤的配制22
第二节基于主成分�采窬�网络的土壤水分近红外光谱定量分析22
一、实验材料与仪器22
二、谱图预处理方法的选取23
三、定量分析方法的选取24
四、数据分析及结论30
第三节土壤水分近红外光谱差谱图分析35
本章小结38
第三章土壤有机质的近红外光谱检测
第一节土壤有机质概述40
一、土壤有机质40
二、土壤有机质标准测定方法41
第二节过筛处理土壤样本后有机质的近红外光谱检测42
一、实验材料与仪器42
二、谱图预处理方法的选取44
三、定量分析方法的选取46
四、数据分析及结论49
五、土壤有机质空间分布分析51
第三节简单处理土壤样本后有机质的近红外光谱检测54
一、实验材料与仪器54
二、谱图预处理方法的选取56
三、定量分析方法的选取58
四、数据分析及结论58
本章小结62
第四章土壤氮的近红外光谱检测
第一节土壤氮概述64
一、土壤氮64
二、土壤氮标准测定方法65
第二节过筛处理土壤样本后全氮含量的近红外光谱检测67
一、实验材料与仪器67
二、谱图预处理方法的选取68
三、定量分析方法的选取68
四、数据分析及结论68
五、土壤氮的空间分布分析69
第三节简单处理土壤样本后氮含量的近红外光谱检测71
一、实验材料与仪器71
二、谱图预处理方法的选取71
三、定量分析方法的选取76
四、数据分析及结论77
本章小结80
第五章土壤磷、钾的近红外光谱检测
第一节土壤磷概述83
一、土壤磷83
二、土壤磷标准测定方法85
第二节土壤钾概述85
一、土壤钾85
二、土壤速效钾标准测定方法86
第三节过筛处理土壤样本后土壤磷、钾含量的近红外光谱检测87
一、实验材料与仪器87
二、谱图预处理方法的选取88
三、定量分析方法的选取88
四、数据分析及结论88
第四节简单处理土壤样本后土壤磷、钾含量的近红外光谱检测91
一、实验材料与仪器91
二、谱图预处理方法的选取91
三、定量分析方法的选取92
四、数据分析及结论92
本章小结94
第六章土壤酸碱度的近红外光谱检测
第一节土壤酸碱度概述97
一、土壤酸碱度97
二、土壤酸碱度标准测定方法98
第二节过筛处理土壤样本后土壤酸碱度的近红外光谱检测98
一、实验材料与仪器98
二、谱图预处理方法的选取99
三、定量分析方法的选取99
四、数据分析及结论99
第三节简单处理土壤样本后土壤酸碱度的近红外光谱检测102
一、实验材料与仪器102
二、谱图预处理方法的选取102
三、定量分析方法的选取106
四、数据分析及结论106
本章小结109
第七章影响土壤近红外光谱检测的因素
第一节测量方法的影响111
一、测量范围对测量结果的影响112
二、测量方式对测量结果的影响116
三、土壤预处理方法对测量结果的影响118
第二节土壤粒径的影响122
一、土壤粒径对土壤全氮含量预测的影响122
二、土壤粒径对土壤碱解氮含量预测的影响125
第三节土壤质地的影响128
一、土壤质地对土壤有机质定量预测的影响128
二、减少土壤质地对土壤近红外光谱检测的措施131
第四节土壤水分的影响134
一、土壤水分对土壤全氮预测的影响135
二、土壤水分对土壤有机质预测的影响137
本章小结142
第八章二维相关光谱技术在土壤近红外光谱检测中的应用
第一节二维相关光谱概述144
一、二维相关光谱分析技术的背景144
二、二维相关光谱的数学理论145
三、二维相关光谱的性质147
四、二维相关近红外光谱的应用发展149
第二节水分对土壤近红外光谱
检测影响的二维光谱解析151
一、实验材料与方法151
二、结果与分析152
三、结论156
第三节基于二维光谱解析的
水分对土壤有机质的影响156
一、实验材料与方法156
二、结果与分析157
本章小结160
第九章土壤近红外光谱检测仪的研制
第一节近红外光谱仪器的基本结构162
一、光源系统162
二、分光系统163
三、检测器164
四、测样器件165
五、数据处理及显示系统165
第二节近红外光谱仪器的性能指标166
一、范围166
二、分辨率167
三、采样间隔167
四、扫描速度167
五、重现性168
六、准确性168
七、信噪比168
八、杂散光169
九、软件功能169
第三节土壤近红外光谱仪器的研制169
一、系统结构170
二、系统改进171
本章小结173
参考文献

前言/序言

《透视地表之下：土壤养分与环境监测的现代方法》 本书并非聚焦于土壤近红外光谱检测这一特定技术，而是旨在为读者构建一个更为广阔的视角，深入探讨土壤在现代农业、生态保护以及环境保护中的多重角色，并由此引申出一系列与之相关的、多维度的数据采集、分析与应用技术。我们将目光投向土壤的内在奥秘，理解其作为生命支持系统的重要性，并以此为出发点，探寻提升土壤健康、优化农业生产、应对环境挑战的各种有效途径。 第一部分：土壤——生命的基石与环境的晴雨表 土壤的构成与功能： 本部分将从基础科学的角度出发，解析土壤的物理、化学和生物组成。我们将详细阐述土壤的结构，如团粒结构、孔隙度及其对水分、养分和空气流通的影响。探讨土壤中矿物质、有机质、水分、空气以及微生物的动态平衡，以及它们如何协同作用，为植物生长提供必需的养分和支撑。同时，我们也将深入分析土壤在水文循环、碳循环、氮循环等关键地球化学过程中的核心作用，揭示其作为“地球之肾”的巨大环境调节能力。 土壤健康：农业可持续发展的命脉： 我们将界定“土壤健康”的概念，并阐释其对农业生产力、农产品质量以及环境可持续性的决定性影响。土壤健康不仅仅是养分的充足，更包含其良好的物理结构、丰富的生物多样性、适宜的pH值以及较低的污染物含量。本书将深入剖析导致土壤退化的各种因素，包括不合理的耕作方式、过度施肥、化学品滥用、水土流失等，并从理论层面解释这些因素如何破坏土壤生态系统的稳定性，最终导致生产力下降和环境恶化。 土壤与环境互馈：一个复杂的耦合系统： 本部分将着重强调土壤与大气、水体、生物圈之间的紧密联系和相互影响。我们将探讨土壤对气候变化的影响，例如温室气体（如二氧化碳、甲烷、氧化亚氮）的排放与固存。分析土壤在水体污染净化中的作用，以及农业活动如何通过径流和渗漏影响地表水和地下水的水质。此外，还将审视土壤退化如何加剧自然灾害，如沙尘暴、洪水和滑坡的发生频率和强度。 第二部分：洞察土壤：多角度的探测与监测技术 在理解了土壤的重要性之后，本部分将转向如何有效地“读懂”土壤。我们将介绍一系列先进的、非侵入式或微创式的土壤监测技术，它们为我们提供了前所未有的洞察力。 传统土壤分析方法的回顾与局限： 我们将简要回顾实验室条件下常用的土壤化学和物理分析方法，如凯氏定氮法、重金属含量测定、粒度分析等。虽然这些方法能提供精确的数据，但其过程往往耗时、耗力，且样本的代表性问题限制了其大范围、高频次的监测能力。我们将以此为基础，引出对更高效、更便捷监测手段的需求。 遥感技术在土壤监测中的应用： 本部分将聚焦于遥感技术，特别是光学遥感和微波遥感，在区域性土壤信息获取中的潜力。我们将探讨不同波段的电磁波与土壤表层特性（如土壤水分、有机质含量、土壤类型、地表温度）的相互作用机理。例如，地表反射率在不同光谱区域的变化如何反映土壤的物理化学性质。我们将介绍多光谱和高光谱遥感数据如何用于绘制土壤养分分布图、识别土壤退化区域、监测土壤水分状况以及评估土壤有机质含量。同时，也将讨论合成孔径雷达（SAR）在穿透云层、获取高分辨率土壤水分信息方面的优势。 地理信息系统（GIS）与空间数据分析： 本部分将阐述GIS技术在整合、管理和分析地理空间数据中的关键作用。我们将演示如何将遥感数据、野外采样数据、地形数据、气象数据等多种信息源导入GIS平台，进行空间叠加分析、插值、聚类等操作，从而生成具有实际应用价值的土壤信息图件，例如土壤肥力等级图、土壤侵蚀风险图、土壤有机碳储量分布图等。GIS技术能够帮助我们理解土壤空间异质性，识别关键区域，并为精准农业和区域规划提供决策支持。 物联网（IoT）与传感器网络的应用： 我们将深入探讨物联网技术如何赋能土壤监测的智能化和实时化。介绍各类土壤传感器，如土壤水分传感器、土壤温度传感器、pH传感器、EC传感器、以及能够监测土壤呼吸、微生物活性等生物学指标的先进传感器。讨论如何构建基于无线通信技术的传感器网络，实现对大范围土壤环境参数的连续、实时监测，并将数据传输至云平台进行处理和分析。我们将重点关注其在精准灌溉、智能施肥、病虫害预警等方面的实际应用案例。 无人机（UAV）作为灵活的数据采集平台： 本部分将介绍无人机在土壤监测中的独特优势，如其高灵活性、高时效性和成本效益。我们将探讨如何为无人机搭载多光谱、高光谱相机，甚至激光雷达（LiDAR）等传感器，用于获取高分辨率的土壤表面信息，进行精细化的农田监测、土壤侵蚀评估、以及作物生长状况的早期诊断。无人机还可以用于快速、便捷地进行野外采样点的布设和指引。 第三部分：解锁土壤潜力：数据驱动的土壤管理与决策 掌握了多样的土壤监测技术后，关键在于如何将获取的海量数据转化为 actionable insights，以指导更科学、更可持续的土壤管理实践。 精准农业与土壤养分管理： 本部分将深入阐述精准农业的核心理念，即“因地制宜，精准施策”。我们将结合前文提到的各种监测技术，展示如何基于土壤养分空间变异的真实情况，进行变层施肥、精准灌溉，最大限度地提高养分利用效率，减少化肥和农药的流失，降低对环境的负面影响，并最终提升作物产量和品质。讨论如何利用数据构建作物模型，预测不同区域的养分需求。 土壤退化防治与生态修复： 基于对土壤侵蚀、盐碱化、板结等退化现象的监测数据，本部分将探讨科学的土壤改良和生态修复策略。例如，如何根据土壤侵蚀模型选择适宜的覆盖作物、建设集水工程；如何通过增施有机肥、调整耕作制度来改善土壤结构，提高保水保肥能力；以及如何利用生物修复技术，如微生物改良，来治理土壤污染。 土壤碳汇与气候变化应对： 本部分将着重关注土壤在固碳减排中的巨大潜力。我们将介绍基于土壤有机碳监测和模型估算，如何通过推广保护性耕作、秸秆还田、种植固碳作物等措施，增加土壤有机质含量，从而提升土壤的碳汇能力，为应对全球气候变化做出贡献。讨论相关的政策和激励机制。 农业面源污染的监测与控制： 鉴于农业活动对水环境的潜在影响，本部分将重点关注如何利用土壤监测技术，识别和量化农业面源污染的来源和途径。例如，通过监测土壤养分淋溶情况，评估化肥和农药的使用是否合理，并据此制定控制措施，如优化施肥方案、改进灌溉方式、推广绿色防控技术等，以减轻对地表水和地下水的影响。 土壤质量评价与风险评估： 本部分将讨论如何整合多维度土壤数据，建立一套全面的土壤质量评价体系。这包括对土壤肥力、土壤结构、土壤生物多样性、以及土壤污染物含量等指标进行综合评估。同时，也将探讨如何基于土壤数据进行环境风险评估，例如评估土壤中污染物对农产品安全和人体健康的潜在风险，以及土壤退化对生态系统服务功能的影响。 结语：面向未来的土壤智慧 本书的最终目标是启发读者认识到，土壤并非简单的“泥土”，而是承载着生命、调节着环境、支撑着经济的复杂而动态的系统。通过掌握和应用多样的现代监测技术，我们能够更深入地理解土壤的语言，更精准地把握其需求，从而实现农业的可持续发展，守护我们共同的地球家园。未来的土壤管理将是数据驱动的、智能化的、精细化的，本书提供了一个全面而深入的视角，以期为这一美好未来的到来贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期从事土壤科学研究的视角来看，这本书最令人称赞的一点是其对“土壤异质性”挑战的深刻洞察和应对策略。土壤的复杂性是众所周知的，不同粒径、不同矿物组分、不同含水量的微小变化，都会导致光谱信号的剧烈波动。许多教材往往会轻描淡写地带过这个问题，但《土壤近红外光谱检测》却用了大量的篇幅来系统梳理各种影响因素，并分类探讨了针对性的解决方案。例如，对于含水量的影响，书中详细对比了烘干样品、自然风干样品与原位测量光谱之间的关系转换模型，这种细致入微的处理方式，体现了作者扎实的田间工作经验。它不回避现实中的难题，反而直面这些“脏数据”，并试图用科学的方法去驯服它们。这让我感觉到作者的真诚和专业性，这本书绝对是面向实际应用场景而非仅为理论探讨而写。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有格调，那种深沉的蓝色调搭配着一些抽象的线条纹理，一下子就抓住了我的眼球。我原本对这类专业书籍的封面通常不太抱有期待，但《土壤近红外光谱检测》的这个设计显然是下了功夫的。它没有那种直白的图表堆砌，反而营造出一种神秘而又科学的氛围，让人联想到地下的复杂结构和隐藏的奥秘。拿到手里掂了掂，感觉分量十足，装帧精良，纸张的质感也很好，翻阅起来非常舒适，这是阅读体验的良好开端。我立刻被书中引言部分对“非接触式快速分析”的论述所吸引，作者似乎在探讨一种超越传统化学湿法分析的未来趋势，这让我对接下来的内容充满了好奇和期待。特别是其中提到如何利用光谱的“指纹”来解读土壤的有机质含量和养分分布，那种将宏观现象与微观结构联系起来的叙述方式，非常具有启发性。整体而言，这本书的“外衣”和初步的“迎客之道”做得非常成功，让人愿意进一步探索其深邃的内涵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格相当地沉稳内敛，用词精准，几乎没有使用任何煽情的词汇，完全是以一种冷静、客观的态度在阐述科学事实和方法论。虽然整体偏向硬核技术，但其行文的组织逻辑却出人意料地清晰。章节之间的过渡非常自然，像是搭起了一个严密的脚手架，将复杂的知识点层层承载起来。特别是对不同类型官能团吸收峰的归属解析部分，作者运用了一种类似“侦探破案”的推理结构，从吸收峰的位置、强度出发，逐步锁定土壤中的特定组分，这种叙事上的“抽丝剥茧”方式，极大地降低了初学者理解光谱特征的难度。这本书的排版也值得称赞，图表清晰，关键术语的定义明确，确保了信息传递的效率最大化。对于希望系统学习和掌握这一分析技术的科研人员或高级学生来说，它提供了一个结构化、高密度的知识框架，是案头必备的参考佳作。

评分☆☆☆☆☆

我花了几个小时仔细研读了其中关于数据预处理和校正模型的章节，这部分内容简直是技术宅的福音。作者在描述如何去除背景噪音和仪器漂移时的那种严谨和细致，让我感到非常踏实。他们不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了每一步处理背后的物理或化学原理。比如，对于散射效应的处理，书中详细对比了标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）在不同土壤类型下的适用性差异，并配有详实的图示说明，这种对比分析极具实战价值。我特别欣赏作者在讲解如何选择最优波长子集时所采用的迭代算法描述，那种逻辑的层层递进，就像在解一个精密的数学谜题。对于那些需要在实验室或野外进行高通量数据分析的人来说，这本书提供了一套近乎“教科书级别”的操作范本，减少了试错成本。读完这部分，我感觉自己对于光谱数据的“清洗”和“提纯”技能又上了一个台阶，不再是盲目套用软件功能，而是真正理解了背后的“为什么”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格在技术论述之外，还穿插了一些对前沿研究动态的宏观展望，这一点是很多专业书籍所欠缺的。在介绍完基础的定量模型构建之后，作者话锋一转，开始探讨高光谱成像技术在空间尺度上对土壤污染扩散的实时监测潜力。这种从微观光谱点到宏观区域图像的跨越，让整个阅读体验变得立体起来。我被书中描述的“空间混叠问题”的解决方案所吸引，作者似乎提供了一种融合了机器学习和地理信息系统（GIS）的新思路来解决传统光谱方法的空间局限性。读到这里，我仿佛看到了未来精准农业和环境修复的蓝图，光谱技术不再是孤立的实验室工具，而是能够与遥感和物联网深度结合的强大引擎。这种前瞻性的视野，让这本书的价值超越了单纯的“技术手册”，更像是一部引领行业未来方向的思考录。它激发了我去探索更多跨学科合作的可能性。