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Brochure全球土壤实验室网络
投资统一土壤实验室方法及可靠的数据进行可持续土壤管理
2021GLOSOLAN是一个全球土壤实验室网络，其旨在统一土壤分析方法和数据，以使土壤信息在实验室、国家和地区之间具有可比性和可解释性。 以证据为基础的决策对于实现可持续土壤管理（SSM），粮食安全和营养以及《 2030年议程》至关重要。尽管土壤数据的数量和质量至关重要，但土壤信息也必须统一并在全球范围内保持一致，以产生影响。GLOSOLAN成立于2017年，在全球土壤伙伴关系（GSP）支柱5的框架内，通过不同经验水平的土壤实验室之间的合作和信息共享，来协调实验室网络和促进能力建设。 -
Manual / guide土壤测试方法手册 — 土壤医生全球计划，农民对农民培训计划 2021
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《土壤测试方法手册》（Soil Testing Methods Manual，STMM）旨在为土壤研究人员和农民提供土壤健康关键参数评价的一系列方法，以期为土壤研究 人员和农民提供初步的土壤数据。在本手册中还包含一节利用视觉土壤评估 （Visual Soil Assessments, VSA）提供土壤健康信息的内容。《土壤测试方法手 册》是由全球土壤研究项目开发的土壤测试工具箱（Soil Testing Kit, STK)中的一部分。 -
Manual / guide面向土壤分析的红外光谱技术及应用数据分析课程 2025本资料为土壤光谱建模提供了从数据获取到解译的全面指导，着重介绍了如何利用R语言进行分析建模。内容涵盖了由光谱数据实现可靠土壤属性预测的整套流程，具体包括光谱数据预处理、探索性分析、校准、模型训练及验证。基于R语言的练习实例贯穿全文，涉及光谱预处理、主成分分析及多元回归建模技术等关键步骤。这些步骤有助于将原始光谱数据转化为可执行信息，使用户能够估算有机碳、黏粒含量和矿物组成等土壤属性。本文介绍了几种典型的用于关联光谱波长与土壤理化属性的函数模型，并说明如何结合常规实验室分析结果对这些模型进行校准。此外，还探讨了复杂红外光谱数据解译的挑战，尤其是可见-近红外的重叠吸收区，并提供了克服这些困难的策略。本文强调了化学计量学工具（如偏最小二乘回归）在提取光谱特征与土壤属性之间有效关系中的重要作用。本文是土壤vis-NIR和MIR光谱学的初级、中级和高级三个阶段中的第二部，旨在为科研人员、技术服务人员以及土壤实验室技术人员提供实用的土壤光谱分析知识与工具，重点介绍如何使用R语言实现光谱建模的实际应用。
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