Utilisation des méthodes spectrométriques appliquée aux sols

Résumé :

Utilisation des méthodes spectrométriques appliquées aux sols La spectrométrie dans les domaines du visible et infrarouge (300-2500 nm) est devenue une technique d’analyse performante. La vitesse des mesures, la capacité d’analyser plusieurs paramètres à la fois et les différents niveaux d’application au laboratoire, au champ, avec l’aéroporté et jusqu’aux satellites, sont ses plus importants atouts. Les exemples présentés se focalisent sur l’application au sein des laboratoires d’analyse agricole ainsi que le potentiel pour la cartographie à haute résolution de la matière organique.

Bas Van Wesemael est professeur à l’Université Catholique de Louvain (Belgique) et membre du Earth and Life Institute. Ce webinaire animé par C. Walter (Agrocampus ouest) a eu lieu le 8 février 2019. L’enregistrement comprend 55 minutes d’exposé introductif puis 35 minutes de discussion avec les auditeurs.

Les références citées dans la conférence sont listées ci-dessous :

Ben-Dor E, Irons JR, Epema GF (1999) Soil reflectance. Man Remote Sens Remote Sens Earth Science 3:111

Ben-Dor E, Patkin K, Banin A, Karnieli A (2002) Mapping of several soil properties using DAIS-7915 hyperspectral scanner data – A case study over clayey soils in Israel. International Journal of Remote Sensing 23:1043-1062

Castaldi F, Chabrillat S, Jones A, Vreys K, Bomans B, van Wesemael B (2018) Soil organic carbon estimation in croplands by hyperspectral remote APEX data using the LUCAS topsoil database, Remote Sensing 10, art. no. 153

Castaldi F, Hueni A, Chabrillat S, Ward K, Buttafuoco G, Bomans B, Vreys K, Brell M, van Wesemael B (2019) Evaluating the capability of the Sentinel 2 data for soil organic carbon prediction in croplands, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 147: 267-282

Genot V, Colinet G, Bock L, Vanvyve D, Reusen Y, Dardenne P (2011). Near infrared reflectance spectroscopy for estimating soil characteristics valuable in the diagnosis of soil fertility. Journal of Near Infrared Spectroscopy 19 : 117–138

Gómez C, Lagacherie P, Coulouma G (2012) Regional predictions of eight common soil properties and their spatial structures from hyperspectral Vis-NIR data. Geoderma 189-190:176-185

Jaconi A, Poeplau C, Ramirez-Lopez L, van Wesemael B, Don A (2019) Log-ratio transformation is the key to determining soil organic carbon fractions with near-infrared spectroscopy, European Journal of Soil Science 70: 127-139

Lagacherie P, Arrouays D, Bourennane H, Gomez C, Martin M, Saby NPA (2019) How far can the uncertainty on a Digital Soil Map be known? A numerical experiment using pseudo values of clay content obtained from Vis-SWIR hyperspectral imagery, Geoderma 337: 1320-1328

Nocita M, Stevens A, Toth G, Panagos P, van Wesemael B, Montanarella L (2014) Prediction of soil organic carbon content by diffuse reflectance spectroscopy using a local partial least square regression approach. Soil Biology and Biochemistry 68:337-347

Paustian K, Lehmann J, Ogle S, Reay D, Robertson GP, Smith P (2016) Climate-smart soils, Nature 532 (7597) : 49-57

Steinberg A, Chabrillat S, Stevens A, Segl K, Foerster S (2016) Prediction of common surface soil properties based on Vis-NIR airborne and simulated EnMAP imaging spectroscopy data: Prediction accuracy and influence of spatial resolution, Remote Sensing 8(7):613

Stenberg B, Viscarra Rossel RA, Mouazen AM, Wetterlind J (2010) Visible and Near Infrared Spectroscopy in Soil Science. In Donald L. Sparks, editor: Advances in Agronomy, Vol. 107, Burlington: Academic Press, pp. 163-215. doi:10.1016/S0065-2113(10)07005-7

Stevens F, Bogaert P, van Wesemael B (2015) Detecting and quantifying field-related spatial variation of soil organic carbon using mixed-effect models and airborne imagery. Geoderma 259-260: 93-103

van Wesemael B, Chartin C, Wiesmeier M, von Lützow M, Hobley E, Carnol M, Krüger I, Campion M, Roisin C, Hennart S, Kögel-Knabner I (2019) An indicator for organic matter dynamics in temperate agricultural soils, Agriculture, Ecosystems and Environment 274: 62-75

Viscarra Rossel RA, Behrens T (2010) Using data mining to model and interpret soil diffuse reflectance spectra. Geoderma 158: 46–54

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