ỨNG DỤNG QUANG PHỔ ĐẤT (SOIL SPECTROSCOPY) TRONG ƯỚC ĐOÁN MỘT SỐ ĐẶC TÍNH ĐẤT

ỨNG DỤNG QUANG PHỔ ĐẤT (SOIL SPECTROSCOPY) TRONG ƯỚC ĐOÁN MỘT SỐ ĐẶC TÍNH ĐẤT

Đoàn Văn Sê Ra1, Huỳnh Thị Thu Hương1*, Võ Quang Minh1, Phạm Cẩm Đang1, Nguyễn Cẩm Tiên1

[1] Khoa Môi trường và TNTN, Đại học Cần Thơ

* Email: htthuong@ctu.edu.vn

TÓM TẮT

Nghiên cứu đánh giá khả năng ứng dụng của quang phổ đất vùng cận hồng ngoại và hồng ngoại trung (NIR-MIR) kết hợp với các thuật toán học máy để ước đoán nhanh 23 chỉ tiêu đặc tính lý – hóa – sinh học đất tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long. Sử dụng bộ dữ liệu gồm 108 mẫu đất, nghiên cứu áp dụng các phương pháp tiền xử lý tiên tiến (Savitzky-Golay, SNV) và so sánh hiệu quả của bốn thuật toán: PLSR, Random Forest, Cubist và SVR. Tính mới của bài báo nằm ở việc xác định được các mô hình tối ưu đạt độ chính xác rất cao cho các chỉ tiêu cốt lõi, tạo ra giải pháp thay thế tiềm năng, hiệu quả cho các phương pháp phân tích truyền thống tốn kém. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự vượt trội của các mô hình đối với các chỉ tiêu quan trọng: C hữu cơ đạt R² = 0,91, RPD = 3,21; chất hữu cơ đạt R² = 0,91, RPD = 3,14; N dự trữ đạt R² = 0,90, RPD = 3,05; dung trọng đạt R² = 0,84, RPD = 2,50. Nghiên cứu khẳng định quang phổ đất là công cụ đột phá, cung cấp giải pháp quan trắc đất nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và thân thiện với môi trường, tạo nền tảng vững chắc cho phát triển nông nghiệp chính xác tại khu vực.

Từ khóa: quang phổ đất, NIR-MIR, PLSR-RF-Cubist-SVR, chỉ tiêu đất, nông nghiệp chính xác.

SUMMARY

Application of soil spectroscopy in estimating selected soil properties

Doan Van Se Ra1, Huynh Thi Thu Huong1, Vo Quang Minh1, Pham Cam Dang1, Nguyen Cam Tien1

¹ Department of Land Resources, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University

This study evaluates the applicability of Near-Infrared and Mid-Infrared (NIR-MIR) soil spectroscopy combined with machine learning algorithms for the rapid estimation of 23 physical, chemical, and biological soil properties in the Mekong Delta. Utilizing a dataset of 108 soil samples, the research applies advanced preprocessing methods, including the Savitzky-Golay filter and Standard Normal Variate (SNV) normalization, and compares the performance of four algorithms: PLSR, Random Forest, Cubist, and SVR. The novelty of this paper lies in identifying optimal models that achieve very high accuracy for core soil properties, providing a potential and efficient alternative to costly traditional wet chemistry analysis. Experimental results demonstrate the superiority of these models for key indicators: Organic Carbon: R² = 0,91, RPD = 3,21; Organic Matter: R² = 0,91, RPD = 3,14; Total Nitrogen: R² = 0,90, RPD = 3,05; Bulk Density: R² = 0,84, RPD = 2,50. The study confirms that soil spectroscopy is a breakthrough tool, offering a rapid, cost-effective, and environmentally friendly soil monitoring solution, establishing a solid foundation for the development of precision agriculture in the region

Keywords: soil spectroscopy, NIR-MIR, PLSR-RF-Cubist-SVR, soil properties, precision agriculture.

 

Người phản biện: PGS.TS. Trần Thị Phượng
Email: tranthiphuong@huaf.edu.vn

Ngày nhận bài: 30/4/2026

Ngày phản biện: 08/5/2026

Ngày duyệt đăng: 23/6/2026