這是真的，而且不是“玄學”，而是有明確的光譜物理基礎和實際應用驗證的。我們來系統(tǒng)地解釋一下，為什么地物光譜儀真的能看出土壤肥不肥。

一、先說原理：土壤“養(yǎng)分”在光譜上真的有跡可循

地物光譜儀的工作方式，是獲取地物(比如土壤)在不同波段的反射率。不同類型的土壤，其有機質(zhì)含量、含水量、氮磷鉀比例、鹽堿程度、質(zhì)地(黏土、壤土、砂土)等差異，都會在近紅外、短波紅外等波段產(chǎn)生不同的光譜特征。.

舉幾個常見的例子：

土壤有機質(zhì)含量高 → 吸收能力強，反射率低，尤其在可見光和近紅外段;

氮素、磷素含量高 → 會影響部分短波紅外吸收谷;

干旱貧瘠土壤 → 反射率普遍偏高，光譜曲線較“平”;

含鹽量高的土壤 → 在特定波段(如2100–2300nm)有典型的吸收峰;

也就是說，土壤的“肥不肥”，可以轉(zhuǎn)化為是否具有一定有機質(zhì)、礦物、養(yǎng)分儲備，這些都能從光譜中“看出來”。

二、怎么“看”？不是靠肉眼，而是靠模型

土壤的光譜數(shù)據(jù)不是直接告訴你“這塊地有多少磷”，而是要通過反演模型來解析。

典型流程如下：

1.實地采集光譜數(shù)據(jù)(用地物光譜儀對不同樣地測量)

2.采集土樣并實驗室化驗(獲取真實的養(yǎng)分、有機質(zhì)、水分等數(shù)據(jù))

3.建立光譜與理化性質(zhì)的回歸模型(如多元線性回歸、主成分回歸、機器學習算法等)

4.以后再采光譜數(shù)據(jù)時，就可直接預測土壤指標

所以，高校和研究所經(jīng)常用這種方法建立本地“土壤光譜庫”或者“土壤養(yǎng)分預測模型”，農(nóng)業(yè)公司或種植基地也可以自己訓練模型用于管理。

三、實際應用在哪些地方？

1.農(nóng)業(yè)耕地質(zhì)量評估

精準施肥前，先用光譜儀掃一遍，了解哪個區(qū)域的地貧、哪個區(qū)該增施鉀肥。

2.鹽堿地、退化地監(jiān)測

光譜曲線對土壤鹽分和結構劣化非常敏感，可輔助荒漠化、土地退化治理。

3.土壤分類和質(zhì)地識別

區(qū)分沙性土、壤土、粘性土，有助于判斷適合種什么作物。

4.農(nóng)田修復前后對比

比如重金屬污染地塊治理后，借助光譜監(jiān)測其養(yǎng)分恢復和土壤結構變化。

四、一句話總結

地物光譜儀確實可以識別土壤是否“肥沃”，但它并不是像探照燈一樣直接告訴你“這塊地肥”，而是通過科學的數(shù)據(jù)模型，把土壤的光譜特征轉(zhuǎn)化為可量化的肥力指標。

只要方法得當，結合實測數(shù)據(jù)建立模型，它就能成為農(nóng)田管理和土壤監(jiān)測的高效工具。

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審核編輯 黃宇