AgricultureAgronomySoil SciencesSoil ChemistrySoil PhysicsSoil ScienceNutrient AvailabilitySoil Chemical PropertiesSoil EvaluationSoil Fertility EvaluationSoil Nutrient AvailabilitySoil PhSoil Nutrient DiagnosticsSoil Ph Effects On Nutrient AvailabilitySoil Ph MeasurementSoil Ph Monitoring
监视的土壤质量在精确农业是重要的。这研究试图检验用分光镜的方法在成长苹果的区域估计土壤参数的可能性。111 件土壤样品的一个总数从包围他们的苹果果园，和农田的 11 个典型地点被收集。在红外线附近(NIR ) 并且中间红外线(米尔) 系列，与部分最不方形的回归结合了，被用来预言土壤参数，包括的有机物(OM ) 内容， pH，和内容作为， Cu， Zn， Pb，和 Cr。有机物和 pH 密切被相关与作为并且重金属。NIR 模型为 OM 的决心显示出高预言精确性， pH，并且作为与 0.89， 0.89，和 0.90 的关联系数(r) ，分别地。由米尔的这三个参数的预言分别地显示出减少的精确性，与 0.77， 0.84，和 0.92 的 r 值。重金属能被光谱学也由于他们与有机物的关联测量。NIR 和米尔分别地为 Cu， Zn，和 Cr 的决心有高关联系数，与为 NIR 的 2.95， 10.48，和 9.49 mg kg1 和为米尔的 3.69， 5.84，和 6.94 mg kg1 的预言的标准错误。Pb 内容从另外的参数不同地表现了。NIR 和米尔分别地低估了 Pb 内容，与 0.67 和 0.56 的 r 价值和 3.46 和 2.99 的预言的标准错误。Cu 和 Zn 与 OM 和 pH 有更高的关联并且更好比 Pb 和 Cr 被预言。因此， NIR 系列能精确地预言几个土壤参数，金属性、非金属，同时并且是比在在学习区域分析土壤参数的米尔更可行的。