土壤学报 57卷 微波遥感 卫星 光学遥感 MS4000 HYMAPr高光谱 航空 航空成像 VIS-NIR UAV 车载 MS-6I Veris车载 测仪 Vis-NIR 探地雷 EM3 田间 XRE 野外光谱仪 VIs-NIR Y射线X射线紫外可见光红外微波射频电磁感应 图2现代土壤调查数据获取平台特征 Fig. 2 The characteristics of data acquisition 化法( Direct Standardization,DS)、外部参数正交系统分类(ST)和国际土壤分类参比基础(WRB) His( External Parameter Orthogonalization, EPO 我国近代土壤分类始于20世纪30年代,先后 等方法直接进行光谱曲线的转换3;二是从预测经历了马伯特分类、土壤地理发生分类和土壤系统 样本中挑选有代表性的子集,从而提高模型对预测分类三个时期。土壤发生分类在我国土壤科学发展 样本的预测精度13213;三是通过导数等预处理来提和生产应用方面发挥了重要作用,以其为基础编制 高野外光谱预测精度。 了大量的大、中比例尺图,而且还编制了全国1 土壤近地传感是利用田间传感器获取土壤近地400万土壤图和1:1200万土壤图。中国土壤系统 面或土体内信息的一种科学技术围自1920年代以分类研究始于20世纪80年代初,经过近四十年的 来,传感技术不断进步,1960年代出现了最早的土发展,出版的 Chinese soil taxonomy经过国际土壤 壤光谱辐射能研究,以及Ⅹ射线荧光光谱技术的应学会的介绍后,已经传播到20多个国家。关于基层 用( X ray fluorescence spectroscopy,XRF),1970分类的研究与系统分类高级单元的原则和方法呼 年代出现了盐碱土电磁感应技术( Electromagnetic应,目前已取得了阶段性的进展H。最近10多年来 duction,EMI)1。近年来可见-近红外光谱“我国土系调查和《中国土系志》编制”工作基于中 ( ViS-NIR)发展迅速,2006年, Brown等开始建立国土壤系统分类建立了土族和土系划分标准{2,并 全球土壤光谱库,此后各国也陆续开展了国家尺度在广泛调查的基础上,陆续出版了系列《土系志》 的土壤光谱库建设工作悶。此外,探地雷达和地专著,将土壤分类工作推向了新的前沿46 震仪在土壤调查中能够更有效地获取到表下层土壤 土壤分类方法正在由基于专家经验的人工判 的特征信息,已逐步成为现代土壤调查的重要手段别逐步走向数值化自动分类114。受益于星地遥 之一。总之,以技术进步为标志的现代土壤信息感和近地传感等技术的飞速发展,用于分类的属性 获取为土壤时空变化研究提供了极其有力的工具,逐步从基于实验室测定的物理、化学属性向传感获 无疑为业已发端的土壤信息学奠定了技术基础 得的信号信息过渡。土壤光谱获取相对简单、快速 2.4土壤分类:不断精细并与数值融合 信息量大,能够反映土壤的多种关键属性,已成为 土壤分类是科学认识和区分土壤类型的实践,也数值分类体系中重要的数据来源n;同时现代地理 是建立土壤属性与功能之间联系的桥梁。随着科学的信息系统技术和计算机技术的发展,为数值土壤分 进步,土壤分类也在迅速发展。目前国际上土壤分类类提供了更强大的工具。传统的土壤分类只能将目 仍然是以土壤形态学为基础的诊断分类,如美国土壤标土壤剖面划分为一个非此即彼的具体类型,而数 http://pedologica.issas.ac.cn1064 土 壤 学 报 57 卷 http://pedologica.issas.ac.cn 图 2 现代土壤调查数据获取平台特征 Fig. 2 The characteristics of data acquisition for modern soil survey 化法（Direct Standardization，DS）、外部参数正交 化法（External Parameter Orthogonalization，EPO） 等方法直接进行光谱曲线的转换[29][31]；二是从预测 样本中挑选有代表性的子集，从而提高模型对预测 样本的预测精度[32][33]；三是通过导数等预处理来提 高野外光谱预测精度[34]。 土壤近地传感是利用田间传感器获取土壤近地 面或土体内信息的一种科学技术[35]。自 1920 年代以 来，传感技术不断进步，1960 年代出现了最早的土 壤光谱辐射能研究，以及 X 射线荧光光谱技术的应 用（X ray fluorescence spectroscopy，XRF），1970 年代出现了盐碱土电磁感应技术（Electromagnetic induction，EMI）[36][37]。近年来可见-近红外光谱 （Vis-NIR）发展迅速，2006 年，Brown 等开始建立 全球土壤光谱库，此后各国也陆续开展了国家尺度 的土壤光谱库建设工作[38][39]。此外，探地雷达和地 震仪在土壤调查中能够更有效地获取到表下层土壤 的特征信息，已逐步成为现代土壤调查的重要手段 之一[40]。总之，以技术进步为标志的现代土壤信息 获取为土壤时空变化研究提供了极其有力的工具， 无疑为业已发端的土壤信息学奠定了技术基础。 2.4 土壤分类：不断精细并与数值融合 土壤分类是科学认识和区分土壤类型的实践，也 是建立土壤属性与功能之间联系的桥梁。随着科学的 进步，土壤分类也在迅速发展。目前国际上土壤分类 仍然是以土壤形态学为基础的诊断分类，如美国土壤 系统分类（ST）和国际土壤分类参比基础（WRB）[4]。 我国近代土壤分类始于 20 世纪 30 年代，先后 经历了马伯特分类、土壤地理发生分类和土壤系统 分类三个时期。土壤发生分类在我国土壤科学发展 和生产应用方面发挥了重要作用，以其为基础编制 了大量的大、中比例尺图，而且还编制了全国 1︰ 400 万土壤图和 1︰1200 万土壤图。中国土壤系统 分类研究始于 20 世纪 80 年代初，经过近四十年的 发展，出版的 Chinese Soil Taxonomy 经过国际土壤 学会的介绍后，已经传播到 20 多个国家。关于基层 分类的研究与系统分类高级单元的原则和方法呼 应，目前已取得了阶段性的进展[41]。最近 10 多年来， “我国土系调查和《中国土系志》编制”工作基于中 国土壤系统分类建立了土族和土系划分标准[42]，并 在广泛调查的基础上，陆续出版了系列《土系志》 专著，将土壤分类工作推向了新的前沿[43][46]。 土壤分类方法正在由基于专家经验的人工判 别逐步走向数值化自动分类[47][48]。受益于星地遥 感和近地传感等技术的飞速发展，用于分类的属性 逐步从基于实验室测定的物理、化学属性向传感获 得的信号信息过渡。土壤光谱获取相对简单、快速、 信息量大，能够反映土壤的多种关键属性，已成为 数值分类体系中重要的数据来源[47]；同时现代地理 信息系统技术和计算机技术的发展，为数值土壤分 类提供了更强大的工具。传统的土壤分类只能将目 标土壤剖面划分为一个非此即彼的具体类型，而数