Combined Application of Imaging Methods for Estimating Soil Physicochemical Properties


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Traditional techniques and methods for evaluation and detection of soil samples are tedious, laborious, expensive, and time-consuming. In comparison, spectroscopic techniques have successfully overcome some of these disadvantages and can supplement or replace them. As soil is a complex media, it is difficult to assign specifically spectral features for physicochemical properties of soil. This study discusses the combined application of Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR), and Scanning Electron Microscopy coupled to EDX microprobe (SEM/EDX) methods for estimating soil physicochemical properties. For this purpose, 30 topsoil samples were measured according to standard methods of soil analysis. All spectra were collected in the mid-infrared (MIR) from 4000 to 650 cm-1. Chemometric methods were used in the analysis of multivariate data using the Quant2 package in OPUS 7 software and improved the prediction of soil properties using partial least squares regression (PLSR). The results showed that specific surface area (SSA MB-titration) had the best predictions for the soil properties in ATR-FTIR study with a RPD of 2.08, RMSE of 13.50 m2 g–1, and R2 of 0.77 (very good); followed by cation exchange capacity, organic carbon, SSA (BET), Al, clay, and Ca (good); saturation, sand, silt/clay, electrical conductivity, saturated hydraulic conductivity, K, silt, Fe, C, and Si (fair); O, Mg, pH, bulk density, porosity, total pore volume, and particle density (poor). Also, we found that SEM-EDX is able to perform a rapid simultaneous multielement analysis without any special soil sample preparation. Consequently, modern techniques, such as ATR-FTIR and SEM-EDX can be used for such studies according to the information needed and the time required for the sample preparation.

Об авторах

F. Aghamir

Soil science, Faculty of Environmental sciences, Shahid Beheshti University

Автор, ответственный за переписку.
Email: aghamirsoil@gmail.com
Иран, Tehran, 16589-53571

S. Hamidi

Laser & Plasma Research Institute and Department of Physics, Shahid Beheshti University

Email: aghamirsoil@gmail.com
Иран, Tehran, 16589-53571

M. Tehranchi

Laser & Plasma Research Institute and Department of Physics, Shahid Beheshti University

Email: aghamirsoil@gmail.com
Иран, Tehran, 16589-53571

R. Mirzaiee

Department of Agroecology, Environmental Sciences Research Institute, Shahid Beheshti University

Email: aghamirsoil@gmail.com
Иран, Tehran, 16589-53571

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».