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VIS-NIR土壤光谱电导勘测系统
·商品编号： 020.050.017
当一定波长的光照射含有O-H、C-H、N-H键的分子时，会引起分子的特异性振动，进而改变反射光的性质。所以土壤的VIS-NIR光谱特性与土壤水、碳及氮含量有关，也反映了土壤钙镁含量及PH值、粘土含量。VIS-NIR土壤光谱电导勘测系统由可见光－近红外光谱仪与车载式采样装置组成，同时配备土壤电导传感器（双层EC测量系统），通过GPS定位和数据处理测绘软件，对区域范围的土壤反射光谱及土壤电导进行高密度自动抽样测量并绘制分布图，全面分析反映土壤质地、盐碱度、持水能力、阳离子交换能力（CEC）乃至土壤碳氮等的含量分布，可用于土壤调查测绘、土壤碳汇评估、碳汇农业（土壤碳储量估算）、土地复垦监测及精准农业的研究示范等领域。
配置方案：
VIS-NIR土壤光谱电导勘测系统由可见光－近红外光谱仪（可单独使用）、地面近红外光获取模块、可移动传感器平台以及可选的土壤电导模块组成。
VIS-NIR土壤光谱电导勘测系统由可见光－近红外光谱仪（可单独使用）、地面近红外光获取模块、可移动传感器平台以及可选的土壤电导模块组成。
技术指标：
1. 光谱响应范围：350nm～2200nm；
2. 像素数量/波长：384；
3. 采样频率：20 spectra/s；
4. 光谱分辨率：8nm；
5. A/D转换器分辨率：16比特；
6. 检测器：3648像素东芝TCD1304AP 线性CCD阵列，256像素InGaAs 线性成像传感器G9206-02；
7. 校准：可追溯至美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）和美国国家科学研究委员会（National Research Council，NRC）；
8. VIS-NIR光谱仪操作温度：-6.7～46°C；
9. 外壳：辅助电子设备和光谱仪，温湿度监控，自动冷却至25°C；
10. 通讯端口：USB 1.1、2.0；
11. 软件：数据采集、聚类分析、样点选择及导航；
12. 地面近红外光获取模块：自动快门、蓝宝石样品窗及土壤温度传感器；
13. 可移动传感器平台：高密度自动取样测量，每英亩可取样测量10个点（相当于每400平方米测一个点），在车速每小时10公里的情况下，每小时可以测绘20公顷；
14. 电导测量：双层深度同时测量，0～30cm表层土壤和90cm深层土壤；
15. 系统总尺寸：396×203×152cm；总重：约635kg；
16. 轮胎型号：P20 R75 高速公路轮胎；
17. 测量速度：高于10 km/hr。
1. 光谱响应范围：350nm～2200nm；
2. 像素数量/波长：384；
3. 采样频率：20 spectra/s；
4. 光谱分辨率：8nm；
5. A/D转换器分辨率：16比特；
6. 检测器：3648像素东芝TCD1304AP 线性CCD阵列，256像素InGaAs 线性成像传感器G9206-02；
7. 校准：可追溯至美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）和美国国家科学研究委员会（National Research Council，NRC）；
8. VIS-NIR光谱仪操作温度：-6.7～46°C；
9. 外壳：辅助电子设备和光谱仪，温湿度监控，自动冷却至25°C；
10. 通讯端口：USB 1.1、2.0；
11. 软件：数据采集、聚类分析、样点选择及导航；
12. 地面近红外光获取模块：自动快门、蓝宝石样品窗及土壤温度传感器；
13. 可移动传感器平台：高密度自动取样测量，每英亩可取样测量10个点（相当于每400平方米测一个点），在车速每小时10公里的情况下，每小时可以测绘20公顷；
14. 电导测量：双层深度同时测量，0～30cm表层土壤和90cm深层土壤；
15. 系统总尺寸：396×203×152cm；总重：约635kg；
16. 轮胎型号：P20 R75 高速公路轮胎；
17. 测量速度：高于10 km/hr。
应用案例：
上图为根据VIS-NIR土壤光谱勘测绘制的美国Illinois州的碳分布情况，并与实验室采样分析做对比（Lund，2008）
上图为Nebraska大学应用VIS-NIR土壤光谱勘测绘制的土壤有机质和土壤N分布图
上左图为实验室C分析与VIS-NIR测绘C的相关性分析，两者有很强的相关关系；上右图为VIS-NIR土壤光谱特性与土壤C、CEC、K、Mg、N、P、PH等指标的相关系数（R2）。
上左图为土壤质地与电导的关系，土壤电导能够全面客观地反映土壤质地（粘土、粉土、沙土组成）；上右图为土壤浅层电导与深层电导的测绘图，两者之间有一定差别，说明在表层土壤质地相同的情况下，深层土壤质地可能有较大的差异（如含有更多的沙砾等）。
发表文献(仅为近三年部分文献)：
1. M Bechtold, B Tiemeyer, A Don, Revealing spatial distribution of soil organic carbon contents and stocks of a disturbed bog relict by in-situ NIR and apparent EC mapping, EGU General Assembly, 2013, EGU2013-13874
2. T Grau, U Werban, S Zacharias, Estimation of soil parameters using VIS-NIR spectroscopy-Challenges and Chances, EGU General Assembly, 2013, EGU2013-9624
3. G Kweon, E Lund, C Maxton, Soil organic matter and cation-exchange capacity sensing with on-the-go electrical conductivity and optical sensors, Geoderma, 2013, 199:80–89
4. WL Eiserhardt, JC Svenning, Separating environmental and geographical determinants of phylogenetic community structure in Amazonian palms (Arecaceae), Botanical Journal of the Linnean Society, 2013, 171(1):244–259
5. G Kweon, E Lund, C Maxton, D Kenton, Comparison of In-Field Measurements of Nitrogen and Other Soil Properties with Core Samples, Journal of Biosystems Engineering, 2011, 36(2) : 96-108
6. M Knadel, A Thomsen, MH Greve, Multisensor on-the-go mapping of soil organic carbon content, 2011, Soil Science Society of America Journal, 75 (5):1799-1806.
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