Drittmittelprojekt

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 (Variable Bodeneigenschaften)


Zusammenfassung

Für Untersuchungen des Bewirtschaftungseinflusses (z.B. Düngungen oder
Bodenbearbeitungen) auf die Bodenfruchtbarkeit eignen sich Gesamtgehalte
an bodenbürtigem organischen Kohlenstoff (SOC), Stickstoff (N) und
Phosphor (P) nur eingeschränkt; deutlich sensitiver reagieren
insbesondere SOC- und N- Fraktionen sowie bodenbiologische Kenngrößen.
Eine hohe räumliche und zeitliche Stichprobendichte kann aber nur über
nicht-destruktive Verfahren realisiert werden. Untersucht wird,
inwiefern die Genauigkeit spektroskopischer Verfahren zur Bestimmung
geeigneter Bodenkenngrößen (SOC, N, pH, SOC- und N-Fraktionen, P,
Schwefel, Kalium, Eisen, Kationenaustauschkapazität, Bodentextur und
mikrobielles und heißwasserlösliches C und N) durch die Kombination von
nicht-abbildender Messung im nahen und mittleren Infrarotbereich
(Vis-NIR und MIR) mit abbildender Hyperspektraltechnik optimiert werden
kann. Dabei steht neben der Laborskala die Feldskala (on-site Erhebung)
im Vordergrund, was aufgrund instrumenteller Neuentwicklungen (portables
MIR, portable hyperspektrale Framekamera) möglich ist. Der MIR-Bereich
erscheint für die Detektion essenziell, da in diesem Spektralbereich
Grundschwingungen von chemischen Gruppen erfasst werden können (anders
als der NIR-Spektralbereich, in dem lediglich Ober- und
Kombinationsschwingungen gemessen werden). Für acht Ackerstandorte
unterschiedlicher Textur in unterschiedlichen Regionen Deutschlands soll
daher für Oberböden und Bodenprofile untersucht werden, welche
Schätzgenauigkeiten im Labor und im Vergleich dazu auf der Basis von
on-site Messungen für die Bodenkenngrößen aus der kombinierten Anwendung
der unterschiedlichen spektroskopischen Techniken realisiert werden
können. Dazu gehören methodische Optimierungen im Bereich der
multivariaten Kalibration wie die Anwendung verschiedener
Kalibrationstechniken (z.B. PLSR, Support Vector Machines, Random
Forest), Verfahren der Spektralvariablenselektion, die Definition
lokaler Kalibrationssets oder auch das Spiking zur lokalen Anpassung von
Kalibrationsmodellen. Die genannten Verfahren werden nach Optimierung
an existierenden Datensätzen validiert. Zudem wird systematisch
untersucht, ob und inwiefern Störgrößen wie unterschiedliche Rauigkeiten
der Bodenoberfläche und verschiedene Wassergehalte kompensiert werden
können. Existierende Boden-Spektralbibliotheken (LUCAS, ICRAF-ISRIC)
werden ausgewertet, um Schätzmodelle mit geeigneten Proben zu etablieren
bzw. zu optimieren. Detailliert analysiert werden die spektralen
Wirkmechanismen, die zur Vorhersage der untersuchten Konstituenten
relevant sind (z.B. durch 2D-Korrelationsspektroskopie), um unter
anderem die Frage der direkten oder indirekten Korrelation der einzelnen
Bodengrößen mit Spektraldaten zu beantworten, da dies entscheidend ist
für die grundsätzliche Generalisierbarkeit der jeweiligen Schätzmodelle.


Zuletzt aktualisiert 2018-22-11 um 13:36