土壤是十分复杂的物质, 有机物和无机物共存, 土壤所含的信息量巨大。 近红外光谱技术具有检测速度快、 分析效率高、 成本低、 操作简单的特点, 并且能同时检测多种土壤成分。 介绍了近红外光谱技术检测土壤的基本流程和光谱数据处理方法, 建模方法。 重点是概括近年来近红外技术测定土壤成分的最新研究进展及土壤成分便携式近红外仪器的发展情况, 并针对NIR在数字化农业方面的意义和未来发展方向进行了讨论。

选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象, 探讨在4 000～7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性。 采集的近红外光谱采用多元散射校正、 一阶微分、 二阶微分、 七点平滑等多种预处理对比分析, 分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型。 实验得出全氮预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用七点平滑（SG）进行预处理模型较为理想, 校正集相关系数(rc)为0.802, 校正均方根误差(RMSEC)为2.754, 预测集相关系数(rp)为0.715, 预测均方根误差(RMSEP)为3.077; 有机质预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想, rc为0.848, RMSEC为0.128, rp为0.790, RMSEP为0.152。 研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测。