土壤学报

作者：唐运，高维常，潘文杰，蔡凯，曾陨涛，杨静，姜超英，郑光辉，李德成，曾荣

单位：唐运，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；,高维常，贵州省烟草科学研究院, 贵阳 550081；,潘文杰，贵州省烟草科学研究院, 贵阳 550081；,蔡凯，贵州省烟草科学研究院, 贵阳 550081；,曾陨涛，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,杨静，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,姜超英，中国烟草总公司贵州省公司, 贵阳 550004；,郑光辉，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；,李德成，土壤与农业可持续发展全国重点实验室(中国科学院南京土壤研究所), 南京 211135；,曾荣，南京信息工程大学地理科学学院, 南京 210044；rzeng@nuist.edu.cn,

关键词：土壤铁;光谱技术;成本分析;精准农业

基金：国家自然科学基金项目(42577343)、中国烟草总公司贵州省公司项目(2023XM11)和中国烟草总公司项目(110202402016, 110202102038)共同资助

铁（Fe）是植物生长必需的微量营养元素，不同形态铁（全铁Total Fe、有效铁Available Fe、游离铁Free Fe）的精准监测对土壤健康管理和农业生产优化至关重要，全铁和游离铁也是某些土壤类型鉴定的必需指标。与传统土壤测定方法相比，光谱技术具有快速、经济、环保的优势，近年来逐渐成为土壤Fe测定的替代方案。但光谱技术在系统反演不同形态铁方面报道甚少，为此，本研究基于贵州省501个典型农田耕作层（0～20 cm）土壤样品的颜色参数（CP）、可见-近红外光谱（VNIR）、中红外光谱（MIR）及融合光谱（SF）数据，对光谱进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪处理，再用标准正态变量变换（SNV）方法进行基线校正，分别应用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）两种方法进行建模，系统比较了单一光谱与融合光谱对三种形态铁的预测性能，通过成本效率比（CER）和效率指数（EI）两个指标量化不同预测策略精度与成本的关系。结果表明：（1）单一光谱模型中，VNIR光谱在全铁预测中表现最优（决定系数R2=0.85，相对分析偏差RPD=2.59，均方根误差RMSE=5.48 g·kg-1），MIR光谱在游离铁预测中精度最高（R2=0.80，RPD=2.23，RMSE=4.15 g·kg-1）；决策级融合（SF3）光谱进一步提高了3种形态铁的预测精度，其中有效铁提升幅度最大，但仍难做到有效预测（RPD=1.37），因此不推荐使用光谱技术对土壤有效铁进行预测。（2）成本-精度分析显示，光谱技术可显著降低成本（降幅达40%～85%），其中VNIR和MIR技术在全铁和游离铁预测中兼具高精度和高经济性，适用于需综合考虑精度与成本的场景，而融合光谱（SF）精度提升有限且成本增加较多，适合精度要求更高场景。该研究表明光谱技术能在保证一定预测精度的基础上显著降低土壤铁含量测定成本，可替代传统方法实现全铁与游离铁的高效监测，从而为精准农业实施提供有效的技术支持。

来源：2026年第3期

《土壤学报》期刊编辑部

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