Emerging paradigm in sensor based pedology: Advances, applications, challenges and future perspectives

由于现代传感器的采用，土壤学（pedology）经历了重大变革，这些传感器能够对土壤进行快速、非侵入式且高分辨率的测量。依赖野外工作和实验室分析的传统土壤调查虽然高效，但耗时、繁琐且空间分辨率较低。测量土壤光学、地球物理、元素、水分和遥感特征的传感器方面的现代进展，显著改善了對土壤物理、化学和形态特征的评估。本文详细概述了土壤学中新兴的基于传感器的技术，包括这些技术的原理、应用和局限性。该综述进一步考察了数字土壤制图（DSM）、近地土壤传感、地理信息系统（GIS）、机器学习和人工智能在增强土壤属性预测和空间建模方面的作用。本综述还强调了传感器校准与验证以及观测地面真值验证的重要性。它批判性地分析了与校准可迁移性、土壤异质性、水分效应和传感器成本相关的问题。近期在传感器融合、物联网（IoT）赋能的监测、高光谱成像和可解释人工智能方面的进展也作为未来土壤评估的有前景方向进行了讨论。此外，还识别了主要研究空白，包括对标准化校准协议、区域土壤光谱库、经济适用的传感技术和可解释机器学习模型的需求。总体而言，基于传感器的土壤学通过提供准确、高效且空间连续的土壤信息，补充了传统土壤调查方法，从而支持可持续土壤管理、精准农业、环境监测以及气候变化条件下基于证据的土地利用规划。