Synergetische Nutzung mobiler und laborbasierter spektroskopischer Verfahren (Vis-NIR, Labor- und hand-held MIR, hyperspektrale Framekamera) zur optimierten Bestimmung von zeitlich und räumlich variablen Bodeneigenschaften
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ziel des Projektes war die Überprüfung und Optimierung des Potenzials der Infrarotspektroskopie im sichtbaren und nahen Infrarot (Vis-NIR) und im mittleren Infrarot (MIR), um auf der Basis von Laborund von in situ-Messungen eine Reihe von chemischen, physikalischen und biologischen Bodeneigenschaften zu erfassen. Die Analysen und Optimierungen erfolgten hinsichtlich (i) der einzusetzenden Algorithmen, (ii) des Umgangs mit den Störgrößen Wassergehalt und Bodenrauigkeit bei in situ-Messungen, (iii) der Datenfusionen der Vis-NIR- und MIR-Bereiche (low-level- und high-level-Datenfusion) und (iv) der Eignung von Spektralbibliotheken zur Erstellung von Kalibrationsmodellen einschließlich der Bedeutung des Spiking. Im Vergleich zu Vis-NIR wiesen die Ergebnisse für Labor-MIR-Spektroskopie eine größere Robustheit und Güte der Abschätzungen für spektral aktive Konstituenten (organische Bodensubstanz SOC, N, Ton und Sand) auch in der Validierung (d.h. für Böden, die nicht im Kalibrationsdatensatz vorhanden waren) auf. Support Vector Machine Regression führte zu geringfügig verbesserten Abschätzungsgenauigkeiten im Vergleich zur Standardmethode der Partial Least Squares-Regression. Die Schätzgenauigkeiten mit in situ-Messungen bei vorhandenen variablen Bodeneigenschaften waren geringer als für getrocknete und gemahlene Böden, erreichten aber je nach betrachtetem Probenkollektiv insbesondere für SOC und N zufriedenstellende bis gute Ergebnisse (RPIQ > 1.89 mit MIR-Daten bzw. > 2.1 für SOC bei erfolgter Datenfusion). Untersuchungen über die Bedeutung der Fusion von Vis-NIR und MIR-Daten bzw. Modellen wurden für verschiedene Skalen ausgehend von der Feldskala bis zur regionalen Skala auf nationaler Ebene (Waldbodenarchiv Österreich) durchgeführt. Insbesondere bei heterogenen Probenkollektiven und bei in situ-Messungen ergab sich ein deutlicher Mehrwert im Sinne höherer Schätzgüten in der Validierung durch Datenfusion. Dieser Mehrwert konnte auch in einer experimentellen Studie unter systematischer Variation der Bodenfeuchtestufen für die Zielgrößen SOC und Ton gefunden werden. Uneinheitlich waren die erzielten Ergebnisse hinsichtlich der optimalen Fusionsmethode, die weitergehend und systematisch unter Einbeziehung von mid-level-Fusionsmethoden analysiert werden sollte. Für die Nutzung von Spektralbibliotheken bedeuten die erzielten Ergebnisse, dass neben den bereits vorhandenen umfangreichen Vis-NIR-Bibliotheken auch der Aufbau von MIR-Bibliotheken forciert werden sollte. Spiking erwies sich als effiziente Methode (sowohl mit Vis-NIR Labordaten als auch für MIR-in situ-Daten), um die Anwendbarkeit bzw. Übertragbarkeit der auf Basis der vorhandenen Referenzdaten erstellten Schätzmodelle auf bisher unberücksichtigte (lokale) Flächen zu verbessern. Der Mehrwert des Spiking relativiert sich, wenn bereits bei der Kalibrierung des Schätzmodells eine Optimierung für die lokale Anwendung erfolgt, z.B. durch eine angepasste Probenauswahl im Rahmen der Memory-Based Learning-Kalibrationsstrategie.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Strategies for the efficient estimation of soil organic carbon at the field scale with vis-NIR spectroscopy: Spectral libraries and spiking vs. local calibrations. Geoderma, 354, 113856.
Seidel, Michael; Hutengs, Christopher; Ludwig, Bernard; Thiele-Bruhn, Sören & Vohland, Michael
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Robustness of visible near‐infrared and mid‐infrared spectroscopic models to changes in the quantity and quality of crop residues in soil. Soil Science Society of America Journal, 84(3), 963-977.
Greenberg, Isabel; Linsler, Deborah; Vohland, Michael & Ludwig, Bernard
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Diffuse reflectance infrared spectroscopy estimates for soil properties using multiple partitions: Effects of the range of contents, sample size, and algorithms. Soil Science Society of America Journal, 85(3), 546-559.
Ludwig, Bernard; Greenberg, Isabel; Sawallisch, Anja & Vohland, Michael
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Performance of field‐scale lab vs in situ visible/near‐ and mid‐infrared spectroscopy for estimation of soil properties. European Journal of Soil Science, 73(1).
Greenberg, Isabel; Seidel, Michael; Vohland, Michael & Ludwig, Bernard
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Accuracy and Reproducibility of Laboratory Diffuse Reflectance Measurements with Portable VNIR and MIR Spectrometers for Predictive Soil Organic Carbon Modeling. Sensors, 22(7), 2749.
Semella, Sebastian; Hutengs, Christopher; Seidel, Michael; Ulrich, Mathias; Schneider, Birgit; Ortner, Malte; Thiele-Bruhn, Sören; Ludwig, Bernard & Vohland, Michael
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Kompensation von Rauigkeitseffekten in spektroskopischen in situ-Messungen zur verbesserten Ableitung von Bodenkenngrößen am Beispiel von bodenbürtigem organischem Kohlenstoff. Beitrag zur Tagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft. Trier 04.-08.09.2022 (Anlage 10)
Vohland, M., Ludwig, B., Hutengs, C., Semella, S. & Seidel, M.
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Performance of in situ vs laboratory mid-infrared soil spectroscopy using local and regional calibration strategies. Geoderma, 409, 115614.
Greenberg, Isabel; Seidel, Michael; Vohland, Michael; Koch, Heinz-Josef & Ludwig, Bernard
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Quantification of soil organic carbon at regional scale: Benefits of fusing vis-NIR and MIR diffuse reflectance data are greater for in situ than for laboratory-based modelling approaches. Geoderma, 405, 115426.
Vohland, Michael; Ludwig, Bernard; Seidel, Michael & Hutengs, Christopher
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Soil moisture effects on predictive VNIR and MIR modeling of soil organic carbon and clay content. Geoderma, 427, 116103.
Seidel, Michael; Vohland, Michael; Greenberg, Isabel; Ludwig, Bernard; Ortner, Malte; Thiele-Bruhn, Sören & Hutengs, Christopher
