Ước tính chính xác hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất (SOC) có ý nghĩa quan trọng đối với đánh giá độ phì, sức khỏe và tiềm năng cố định cacbon của đất. Không giống như phương pháp truyền thống sử dụng các phân tích hoá học để đo đạc lượng SOC, quang phổ cận hồng ngoại và khả kiến (Vis-NIR) thu được từ mẫu đất đang thể hiện như là một phương pháp tiềm năng để ước tính SOC một cách nhanh chóng, chi phí thấp và thân thiện với môi trường. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay không có sự thống nhất trong việc ứng dụng dữ liệu quang phổ cho mô hình ước lượng SOC; các nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu phổ và các mô hình hồi quy khác nhau cho các tập dữ liệu và các vùng địa lý khác nhau. Có rất ít các nghiên cứu đánh một cách toàn diện việc tối ưu hoá tổ hợp các kỹ thuật tiền xử lý phổ, thuật toán hồi quy và kiểm định chéo. Trong nghiên cứu này, chúng tôi lần đầu tiên thành công trong việc ước tính được SOC từ dữ liệu Vis-NIR cho Việt Nam từ dữ liệu mẫu đất thu thập ở đồng bằng sông Hồng. Để tìm ra chiến lược ước tính SOC chính xác nhất cho vùng nghiên cứu, các tác giả đánh giá hiệu quả mô hình tính toán của tổ hợp 15 kỹ thuật tiền xử lý phổ, 4 mô hình hồi quy và 3 phương pháp kiểm định chéo. Kết quả của chúng tôi cho thấy SNV (Standard Normal Variate) là kỹ thuật tiền xử lý phổ hiệu quả nhất cho dữ liệu mẫu đất của nghiên cứu. Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu từng phần (PLSR) vượt qua các mô hình hồi quy thành phần chính (PCA) và các mô hình học máy (Machine Learning) mang lại kết quả ước tính SOC có độ chính xác cao nhất. Thêm vào đó kết quả cũng cho thấy phương pháp kiểm định chéo lặp lại (repeatedcv) cải thiện tốt nhất các các mô hình ước lượng SOC. Kiểm định chéo đơn giản (cv) với gia tăng tốc độ tính toán cũng có thể xem xét như phương pháp thay thế. Kết quả của chúng chỉ ra rằng tổ hợp SNV, PLSR và repeatedcv cho kết quả ước tính SOC chính xác nhất từ dữ liệu quang phổ đất cho vùng đồng bằng sông Hồng, Việt Nam. Các thông số thống kê với R² = 0,740, RMSE = 0,166, RPD = 2,337, and RPIQ = 2,321 thể hiện mô hình ước tính có độ chính xác và tin cậy cao. Kết quả của bài báo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa các kỹ thuật tiền xử lý phổ, mô hình hồi quy và phương pháp kiểm định để ước tính chính xác hàm lượng SOC bằng phương pháp quang phổ cận hồng ngoại và khả kiến.
Nguồn trích dẫn tài liệu: Nguyen-Xuan Hau, Nguyen-Thanh Tuan, Lai-Quang Trung, Tran-Thuy Chi (2024). Estimation of Soil Organic Carbon Content Using Visible and Near-Infrared Spectroscopy in the Red River Delta, Vietnam. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. www.elsevier.com/locate/chemometrics
Nguồn tin: Nguyễn Xuân Hậu, Bảo tàng Thiên nhiên Việt Nam, VAST