농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이
별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg,
Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한
토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모
델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에
도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친
스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙
트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정
식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과
를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스
펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항
목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이
분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다.
추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한
스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과
관련된 Fe에 의한 500-1200 nm 영역에서의 흡수 스
펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출
하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보
다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적
으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내
었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를
보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형
분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시·근적
외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시
에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을
것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대
해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지
역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원
격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로
사료된다.This study focused on establishing prediction models using visible-near infrared spectrum to simultaneously detect multiple components of soils and enhancing the performance quality by suitably transformed input spectra and classification of soil spectral types for prediction model input. The
continuum-removed spectra showed significant result for all cases in terms of soil properties and classified or bulk predictions. The prediction model using classified soil spectra at an absorption peak area around 500nm and 950nm efficiently indicating soil color showed slightly better performance. Especially, Ca and CEC were well estimated by the classified prediction model at R2 > 0.8. For organic carbon, both classified and bulk prediction model had a good performance with R2 > 0.8 and RPD> 2. This prediction model may
be applied in global soil mapping, soil classification, and remote sensing data analysis