Reflectance spectroscopy for soil property prediction is a non-invasive, fast, and cost-effective alternative to the standard laboratory analytical procedures. Soil spectroscopy has been under study for decades now with limited application outside research. The recent advancement in precision agriculture and the need for the spatial assessment of soil properties have raised interest in this technique. The performance of soil spectroscopy differs from one site to another depending on the soil’s physical composition and chemical properties but it also depends on the instrumentation, mode of use (in-situ/laboratory), spectral range, and data analysis methods used to correlate reflectance data to soil properties. This paper uses the systematic review procedure developed by the Centre for Evidence-Based Conservation (CEBC) for an evidence-based search of soil property prediction using Visible (V) and Near-InfraRed (NIR) reflectance spectroscopy. Constrained by inclusion criteria and defined methods for literature search and data extraction, a meta-analysis is conducted on 115 articles collated from 30 countries. In addition to the soil properties, findings are also categorized and reported by different aspects like date of publication, journals, countries, employed regression methods, laboratory or in-field conditions, spectra preprocessing methods, samples drying methods, spectroscopy devices, wavelengths, number of sites and samples, and data division into calibration and validation sets. The arithmetic means of the coefficient of determination (R²) over all the reports for different properties ranged from 0.68 to 0.87, with better predictions for carbon and nitrogen content and lower performance for silt and clay. After over 30 years of research on using V-NIR spectroscopy to predict soil properties, this systematic review reveals solid evidence from a literature search that this technology can be relied on as a low-cost and fast alternative for standard methods of soil properties prediction with acceptable accuracy.

中文翻译：

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可见光和近红外光谱法对精准农业土壤性质的预测：系统评价和荟萃分析

用于土壤性质预测的反射光谱法是标准实验室分析程序的一种非侵入性，快速且经济高效的替代方法。土壤光谱学已经研究了数十年，但在外部研究中应用有限。精准农业的最新进展以及对土壤特性进行空间评估的需求引起了人们对该技术的兴趣。土壤光谱学的性能因土壤的物理组成和化学性质而在一个地点与另一个地点之间有所不同，但也取决于仪器，使用模式（原位/实验室），光谱范围以及用于关联反射率的数据分析方法数据到土壤性质。本文使用循证保护中心（CEBC）开发的系统性审查程序，使用可见（V）和近红外（NIR）反射光谱法对土壤性质预测进行基于证据的搜索。受纳入标准和文献检索及数据提取方法的限制，对30个国家/地区的115篇文章进行了荟萃分析。除土壤特性外，还按不同方面对发现进行分类和报告，例如出版日期，期刊，国家，采用的回归方法，实验室或现场条件，光谱预处理方法，样品干燥方法，光谱仪，波长，数量站点和样本，并将数据划分为校准和验证集。测定系数的算术平均值（受纳入标准和文献检索和数据提取定义方法的限制，对来自30个国家/地区的115篇文章进行了荟萃分析。除土壤性质外，还按不同方面对发现进行分类和报告，例如出版日期，期刊，国家，采用的回归方法，实验室或现场条件，光谱预处理方法，样品干燥方法，光谱仪，波长，数量站点和样本，并将数据划分为校准和验证集。测定系数的算术平均值（受纳入标准和文献检索和数据提取定义方法的限制，对来自30个国家/地区的115篇文章进行了荟萃分析。除土壤特性外，还按不同方面对发现进行分类和报告，例如出版日期，期刊，国家，采用的回归方法，实验室或现场条件，光谱预处理方法，样品干燥方法，光谱仪，波长，数量站点和样本，并将数据划分为校准和验证集。测定系数的算术平均值（研究结果也按不同方面进行分类和报告，例如出版日期，期刊，国家/地区，采用的回归方法，实验室或现场条件，光谱预处理方法，样品干燥方法，光谱仪，波长，站点和样品数量以及数据分为校准和验证集。测定系数的算术平均值（研究结果也按不同方面进行分类和报告，例如出版日期，期刊，国家/地区，采用的回归方法，实验室或现场条件，光谱预处理方法，样品干燥方法，光谱仪，波长，站点和样品数量以及数据分为校准和验证集。测定系数的算术平均值（在所有报告中，R ²）的不同性质介于0.68至0.87之间，碳和氮含量的预测值更好，而粉砂和粘土的性能则更低。经过30多年使用V-NIR光谱法预测土壤性质的研究，这项系统的综述揭示了来自文献搜索的确凿证据，该技术可作为低成本，快速替代土壤性质预测的标准方法的依据。可接受的精度。