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公开(公告)号：CN112782385A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011471133.9
申请日：2020-12-14
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种土壤有机碳密度和储量估算方法，属于计量土壤学技术领域，包括如下步骤：设置土壤样点位置，采集土体的剖面样本，同时测量各土层的厚度；测试各土层有机碳含量、大于2mm石砾所占的体积百分比和容重指标；计算各土层样本的单位厘米深度土壤有机碳密度，建立单位厘米深度土壤有机碳密度与土壤有机碳含量的线性回归模型；基于建立的线性回归模型，分别建立土壤有机碳密度与有机碳含量、有机碳储量与有机碳含量的函数关系。本发明通过有机碳含量直接、快速、精确地估算土壤碳密度和碳储量，提高了土壤有机碳储量数据的可获取性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112782096A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011487737.2
申请日：2020-12-16
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于反射光谱数据的土壤有机碳密度估算方法，属于计量土壤学技术领域，包括步骤：土壤样品采集和预处理，获取土壤样品的物理化学属性，计算每个土样的单位厘米厚度土壤有机碳密度；测量预处理后的土壤样品反射率，得到反射光谱数据；反射光谱数据预处理，包括断点校正，以及对光谱曲线进行平滑处理；构建单位厘米厚度土壤有机碳密度的反射光谱估算模型；建立土壤有机碳密度与反射光谱数据的函数关系。本发明通过土壤反射光谱数据直接、快速、精确估算土壤碳密度，提高了土壤有机碳储量数据的可获取性。
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公开(公告)号：CN113420412A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110577260.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G01N21/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于成像光谱的土壤有机碳含量连续深度分布提取方法，涉及计量土壤学技术领域，通过对目标区域采样点中的土壤完整剖面样品和剖面条带样品的采集、处理，得到土壤有机碳含量的范围、完整剖面样品成像的行平均光谱数据、以及剖面条带样品土壤的光谱数据，获得土壤有机碳含量预测模型，进一步提取土壤样品中有机碳含量连续深度分布曲线，进一步得到土壤有机碳含量的分布。通过本发明的技术方案实现了土壤点状反射光谱向面状图像光谱的转变，避免了采样深度间隔较大带来的不足，提供了高空间、高光谱分辨率的土壤剖面精细化数据，为获取土壤有机碳垂直方向连续深度变化特征提供技术支持，极大提高数据的获取能力。
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公开(公告)号：CN112782385B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011471133.9
申请日：2020-12-14
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种土壤有机碳密度和储量估算方法，属于计量土壤学技术领域，包括如下步骤：设置土壤样点位置，采集土体的剖面样本，同时测量各土层的厚度；测试各土层有机碳含量、大于2mm石砾所占的体积百分比和容重指标；计算各土层样本的单位厘米深度土壤有机碳密度，建立单位厘米深度土壤有机碳密度与土壤有机碳含量的线性回归模型；基于建立的线性回归模型，分别建立土壤有机碳密度与有机碳含量、有机碳储量与有机碳含量的函数关系。本发明通过有机碳含量直接、快速、精确地估算土壤碳密度和碳储量，提高了土壤有机碳储量数据的可获取性。
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公开(公告)号：CN113420412B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110577260.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G01N21/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于成像光谱的土壤有机碳含量连续深度分布提取方法，涉及计量土壤学技术领域，通过对目标区域采样点中的土壤完整剖面样品和剖面条带样品的采集、处理，得到土壤有机碳含量的范围、完整剖面样品成像的行平均光谱数据、以及剖面条带样品土壤的光谱数据，获得土壤有机碳含量预测模型，进一步提取土壤样品中有机碳含量连续深度分布曲线，进一步得到土壤有机碳含量的分布。通过本发明的技术方案实现了土壤点状反射光谱向面状图像光谱的转变，避免了采样深度间隔较大带来的不足，提供了高空间、高光谱分辨率的土壤剖面精细化数据，为获取土壤有机碳垂直方向连续深度变化特征提供技术支持，极大提高数据的获取能力。
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公开(公告)号：CN120028276A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510518516.3
申请日：2025-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于室内高光谱和线性回归的土壤碳酸钙含量预测方法，包括：采集土壤样本并进行预处理；测定土壤样本2000‑2400nm波段的光谱反射率数据；测定土壤样本的碳酸钙含量；对土壤样本2000‑2400nm波段的光谱反射率数据进行断点校正、去趋势和连续统去除处理；在处理后的数据中选取2330‑2360nm波段的光谱反射率数据，计算其最大吸收深度；基于碳酸钙含量和最大吸收深度，建立线性回归模型；基于线性回归模型和目标地区土壤样本的光谱反射率数据，预测目标地区土壤样本的碳酸钙含量。本发明具有高效精确、成本低廉、环境友好的特点，能够为土壤质量评估、精准农业和生态环境保护等领域提供支持。
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