2019, Vol. 56
土壤颜色是人对土壤的直观感觉之一，是土壤在可见光波段的反射光谱特性[1]，是土壤剖面特征描述的重要内容[2]。土壤系统分类中土壤颜色判别主要依据Munsell色空间绘制的土壤色卡[3]，将土壤颜色用色调（Hue，以下简称H）、明度（Value，以下简称V）、彩度（Chroma，以下简称C）进行解释，明确土壤颜色在土壤Munsell色卡中的位置[4-5]。利用色卡目测土壤颜色易受主客观条件影响，例如判别者色彩敏感度，判别土壤颜色时周围光线、空气湿度等环境条件[6-8]。
随着光学技术进步，测定土壤颜色的仪器设备已被陆续研发。光谱仪[9]、数码相机[10]及更便捷的手机[11]均可用于测定土壤颜色，却也存在部分问题，如光谱仪等较大型的设备便携性较差，价格昂贵；数码相机、手机这类便携式拍摄装置由于采用不同厂商的感光元件，且无校正，对同一土壤颜色还原程度仍有差距[12]。能提供准确的色彩信息的便携式测色仪逐渐应用于测定土壤颜色，冯力威等[13]利用分光测色计CM700d测定河南仰韶村遗址剖面色度指标，以反映该地区古气候变化特征；Stiglitz等[14]利用色彩色差计Nix测定土壤颜色，并利用色度指标预测土壤有机碳含量。目前正在开展的四川土系调查有大量土壤样品需测定土壤Munsell颜色，本实验利用2种原理不同、价格差距较大的便携式测色仪与利用色卡目测土壤Munsell颜色进行对比，比较二者间土壤颜色的差异，以实现对土壤颜色更准确、快捷的判别，为后续相关研究提供更精准的土壤颜色信息。
1 材料与方法 1.1 研究区概况供试土样采集于川中丘陵区（图 1）。川中丘陵属典型方山丘陵，位于四川盆地中东部，地跨103°15′至108°30′E，27°35′至32°52′N，地处长江以北，沱江、涪江、嘉陵江、渠江等中下游，属亚热带湿润季风气候，地貌以中、浅丘为主，丘陵出露地层主要为中生界侏罗系中上统的紫红色泥岩和砂岩，区域内主要土壤类型为雏形土、新成土等（发生分类的紫色土等类型）。
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图 1 土壤样点分布图 Fig. 1 Distribution of soil sampling sites |
2015至2016年间在川中丘陵区获取27个土壤剖面（图 1），依据发生层次自下而上采集分析样品，共97个土样，其中发生分类的紫色土共18个剖面53个土样。由于新鲜土样土块大小不一，色彩均一性较差；水分含量不等，可能发生含水量过饱和现象[15]，进而对颜色测定产生一定影响，因此对土样进行风干、过筛、混匀处理，即先将采集的土样平铺于干净牛皮纸，然后剔除动、植物残体和砖瓦等侵入体，置于阴凉处风干，最后将风干土碾碎，过2 mm尼龙筛，混合均匀，装袋备用。
1.3 土壤颜色测定土壤色卡目测（以下简称目测）。实验者均无色盲、色弱，有判别土壤颜色的基础。目测实验在实验室内利用《中国标准土壤色卡》（以下简称色卡）进行，比色时段控制在日出3h后至日落前3小时间，此时段为目测物体颜色的标准自然光，同时避免在阳光直接照射下比色。比色环境内无彩色面积过大物体，如红砖墙等。将供试土样平铺于白瓷盘内，淡色土使用灰色卡框，深色土采用黑色卡框遮蔽其余部分。对比色卡HV/C值，最接近者为目测土壤颜色，若明度、彩度位于二者之间，可取平均值。实验者同一实验室内判别3次，后再由另一实验者判别，无争议后确定土样最终目测颜色并记录。
加拿大的NixTMPRO测色仪测定（以下简称Nix）。该仪器属色彩色差计，价格较低，可测定土壤RGB、CMYK、CIEL*a*b*、CIEL*C*h、XYZ等色空间/色度指标。土样平铺于白纸，直径约4 cm，厚度在1至2 mm，将传感器放置于土样上，传感器底部完全覆盖于土壤表面且底部无缝隙，通过手机蓝牙与传感器进行连接，在传感器提供的手机软件界面进行测定，测定参数为观测角度2°、内置C光源（色温6774K正常日光），测色口径15 mm，仪器出厂前由厂商进行校正，测试前无需再进行校正，同一土样重复测定3次，获得XYZ数据，取平均值记录。
日本Konica Minolta的CM600d分光测色计测定（以下简称CM600d）。该仪器属分光测色计，价格较高，可测定土壤CIEL*a*b*、CIEL*C*h、Hunter Lab、Yxy、XYZ、Munsell等色空间/色度指标。将供试土样放置于配套的粉末测试装置，使土样略多于装置，拧紧装置盖，待测土样制备完成。测定参数为观测角度2°、内置C光源，选用8 mm测色稳定片，测试前进行1次零校正，5次白板校正，将CM600d测定端放置于粉末测试装置进行测定，同一土样重复测定3次，获取HV/C（Munsell色空间）及XYZ数据。
1.4 土壤颜色转化目测与CM600d可直接获取土壤颜色在Munsell色空间HV/C值，而Nix无法直接获取HV/C数据。因此，须利用色系转化公式，将Nix获取的XYZ值转化为Munsell色卡中的HV/C值；为便于分析比较，将CM600d获取的XYZ值也转化为Munsell色卡中的HV/C值。Miyahara和Yoshida[16]于1988年拟定了CIEXYZ转化为MunsellHV/C数值公式，Rossel等[17]进一步将其公式精度提升，具体转化过程如下：
首先，对XYZ三原色刺激量进行校正，如式(1)~式(3)所示：
| $ {X_{\rm{C}}} = 1.020{\rm{ \times }}X $ | (1) |
| $ {Y_{\rm{C}}} = 1.000{\rm{ \times }}Z $ | (2) |
| $ {Z_{\rm{C}}} = 0.847{\rm{ \times }}Z $ | (3) |
式(1)~式(3)中X、Y、Z分别为红、绿、蓝原色刺激量，XC、YC、ZC为校正值。然后进行两种色度指标转换，由于视觉感知颜色存在非均匀性，需进行非线性转换，转换过程如式(4)~式(5)所示：
| $ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;{M_1} = \left[{{{\left( {11.559{\rm{ \times }}{X_{\rm{C}}}} \right)}^{1/3}} - 1.695} \right] - \left[{\left( {11.396} \right.} \right.\\ \left. {{{\left. {{\rm{ \times }}{Y_{\rm{C}}}} \right)}^{1/3}} - 1.610} \right] \end{array} $ | (4) |
| $ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;{M_2} = 0.4{\rm{ \times }}\left[{{{\left( {11.510{\rm{ \times }}{Z_{\rm{C}}}} \right)}^{1/3}} - 1.691} \right] - \left[{\left( {11.396} \right.} \right.\\ \left. {{{\left. {{\rm{ \times }}{Y_{\rm{C}}}} \right)}^{1/3}} - 1.610} \right] \end{array} $ | (5) |
式(4)，式(5)中，M1、M2为等明度平面坐标上坐标值。转换完成后，再次对空间颜色组成均匀性进行校正，校正过程如式(6)~式(7)所示，S1、S2分别为校正值：
| $ {S_1} = \{ 8.398 + 0.832{\rm{ \times }}\cos \left[{{{\tan }^{ - 1}}\left( {{M_2}/{M_1}} \right)} \right]\} {\rm{ \times }}{M_1} $ | (6) |
| $ {S_2} = \{ - 6.102 - 1.323{\rm{ \times }}\cos \left[{{{\tan }^{ - 1}}\left( {{M_2}/{M_1}} \right)} \right]\} {\rm{ \times }}{M_2} $ | (7) |
最后计算色调值H，明度值V，彩度值C，计算过程如式(8)~式(10)所示：
| $ H = \left| {{{\tan }^{ - 1}}\left( {{S_2}/{S_1}} \right){\rm{ \times }}\left( {100/2{\rm{ \mathsf{ π} }}} \right)} \right| $ | (8) |
| $ V = {\left( {11.396{\rm{ \times }}{Y_{\rm{C}}}} \right)^{1/3}} - 1.610 $ | (9) |
| $ C = {\left( {{S_1}^2 + {S_2}^2} \right)^{1/2}} $ | (10) |
需注意，在土壤Munsell色卡中，色调由2.5的整数倍与英文颜色缩写组合作为一个色调，如2.5YR、5YR、7.5YR等，实验将2.5R计为2.5，2.5YR计为12.5，2.5Y计为22.5[17]，以此类推。
1.5 土壤颜色差异比较测色仪与目测土壤颜色差异采用2种方式进行比较：
（1）用极值、极差、平均值、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等描述性统计参数进行比较，方法间极值、极差和平均值越接近，MSE、RMSE越接近于0，表明方法间差异越小[18]，测色仪测定越接近目测。
（2）根据相关研究[2-3]，采用土壤Munsell色卡差异等级，拟定土壤Munsell颜色差异等级如表 1所示。为统一HV/C差异，1个ΔH单位为2.5个H计算值，即2.5YR计算值为12.5，5YR计算值为15，两者计算差值2.5就是1个ΔH单位。差异等级越小，即越“微弱”，方法间差异越小，测色仪测值越接近目测。
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表 1 土壤Munsell颜色差异等级划分规则 Table 1 Rules for grading of difference in Munsell soil color |
描述性统计参数利用Excel2016计算，相关与回归显著性用SPSS22分析，图表用ArcGIS10.2及Excel2016制作。
2 结果 2.1 目测土壤Munsell颜色目测土壤Munsell颜色统计参数见表 2，频率分布见图 2。H值范围为12.50~22.50，即在2.5YR至2.5Y，共计5个色调，主要集中于YR色调，其中以5YR、10YR出现频率最高，分别为33和30次，发生分类的紫色土18个剖面53个土样，风干、过筛后均不显示系统分类中紫色砂、页岩岩性特征要求的RP色调；V值范围为4.00~8.00，C值范围为2.00~6.00，跨度不大。结合频率分布（图 2）中土壤“明度/彩度”组合情况可以看出，5/3、5/4、6/4、7/4出现频率较高，表明供试土壤总体表现为明度较高，彩度较低。
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表 2 目测土壤Munsell颜色 Table 2 Ocular estimation of Munsell soil color |
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图 2 目测土壤Munsell颜色频率分布 Fig. 2 Frequency distribution of Munsell soil color using the ocular estimation method |
CM600d测定土壤Munsell颜色统计参数如表 3所示。
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表 3 CM600d测定土壤Munsell颜色实测与转化结果 Table 3 Measured Munsell soil color by CM600d and converted one |
从实测结果来看，H值范围为13.50~21.60，极差较目测偏小1.90，测定范围较窄，平均值较目测偏黄0.98，但不足一个色调，MSE、RMSE分别为3.03和1.74，表明实测结果与目测差异较大。V值范围为3.89~6.72，极差较目测偏小1.17，平均值较目测偏暗0.83，不足一个明度，MSE、RMSE分别为0.96和0.98，与目测差异较小。C值范围为1.96~6.03，极差较目测偏大0.07，平均值偏小0.10，与目测较一致，MSE、RMSE分别为0.62和0.79，较H、V值更接近目测。
从用XYZ的转化结果来看，H值范围为16.08~24.66，极差较目测偏小1.42，略大于实测值，平均值较目测和实测分别偏黄3.55、2.57，即偏黄1.42、1.03个色调，MSE、RMSE分别为15.10和3.89，较实测偏大12.07、2.15，即转化后色调偏黄程度大于实测值。V值范围为3.43~6.03，极差较目测偏小1.40，平均值偏暗1.37，与实测值相比，转化值测定土壤Munsell颜色明度更暗。C值范围为1.69~5.18，极差较目测偏小0.21，平均值偏小0.58，MSE、RMSE分别为0.90、0.95，但与实测值相比，仍与目测差异较大。
将CM600d实测值与目测值进行相关分析（图 3），结果表明，CM600d实测H、V、C值与目测值均在P < 0.01水平上相关，即呈极显著相关；CM600d实测H、V值与目测值决定系数R2均大于0.7，而C值R2小于0.4，偏小。综合1:1线，CM600d测定土壤色调总体上较目测偏黄，主要表现在10YR以下色调；明度偏暗，彩度较为一致，与统计参数分析结果一致。
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图 3 目测与CM600d实测土壤Munsell颜色相关分析 Fig. 3 Correlation analysis of visual and measured Munsell soil color by CM600d |
将CM600d实测HV/C值与用XYZ转化的HV/C值进行相关分析（图 4），可以看出，转化值与实测值之间存在极显著相关关系，色系转化公式存在色调偏黄、明度偏暗、彩度偏低现象，与Rossel等[19]研究结果一致。
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图 4 CM600d测定土壤Munsell颜色实测值与转化值相关分析 Fig. 4 Correlation analysis of measured and converted Munsell soil color by CM600d |
Nix获取的XYZ值转化成HV/C值后，其统计参数如表 4。根据CM600d实测HV/C值与用XYZ转化的HV/C值的相关关系（图 4），再将转化的HV/C值进行校正，结果列于表 4。
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表 4 Nix测定土壤Munsell颜色校正前后结果 Table 4 Measurement of Munsell soil color by Nix before and after calibration |
从表 4可知，校正前，H值范围为16.40~24.76，极差较目测小1.64，平均值偏黄3.82，即1.53个色调，MSE、RMSE分别为17.17和4.14，色调整体偏离程度大。V值范围为3.91~6.82，极差较目测偏小1.09，平均值偏暗0.83，不足1个明度，与Rossel等[19]研究结果一致，MSE、RMSE分别为0.97和0.98，与目测值差异较小。C值范围为2.02~5.77，极差较目测偏小0.25，平均值偏小0.12，MSE、RMSE分别为0.56和0.75，与目测较一致。
将校正前Nix测定值与目测值进行相关分析（图 5a），结果表明，校正前Nix测定值与目测值呈极显著相关，H值决定系数R2为0.701 4，回归线在1:1线上方，表明Nix测定结果较目测偏黄；V值决定系数R2为0.706 5，回归线位于1:1线下方，表明Nix测定明度值较目测偏暗；C值R2偏低，为0.401 2，回归线与1:1线交叉，这是由Nix测定C值较目测值上下偏移造成的。综上，校正前Nix测定土壤Munsell颜色与目测差异较大。
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图 5 目测与Nix测定土壤Munsell颜色校正前（a）后（b）相关分析 Fig. 5 Correlation analysis of Munsell soil color between visual and Nix before (a), after (b) calibration |
经校正，Nix测定H值范围为14.60~24.76，极差较目测偏小2.91，平均值偏黄1.24，不足1个色调，MSE、RMSE分别为4.16和2.04，与校准前相比减少13.01、2.10。V值范围为4.39~7.62，极差较目测偏小0.77，平均值偏暗0.24，MSE、RMSE仅为0.33和0.57，与校准前相比减少0.64、0.41，与目测结果较一致。C值范围为2.35~6.60，极差较目测偏大0.25，平均值偏大0.42，校正后Nix测定彩度更鲜明、丰富，MSE、RMSE分别为0.78和0.88，与校准前相比，增加0.22、0.13。
校正后Nix测值与目测值的相关分析（图 5b）可发现，校正后，H值回归线向下移动，更接近1:1线，偏黄现象得到改善。V值回归线对比校正前向上移动，偏暗现象得到改善。C值回归线对比校正前向上移动，彩度更鲜明、丰富。R2校正前后变化不大，差值均小于0.01。
对比CM600d实测值与校正后Nix测定值。2种测色仪与目测之间虽存在一定差异，但均与目测存在极显著相关关系，CM600d实测土壤Munsell颜色HV/C值MSE、RMSE分别为3.03、0.96、0.62和1.74、0.98、0.79，Nix校正土壤Munsell颜色HV/C值MSE、RMSE分别为4.16、0.33、0.78和2.04、0.57、0.88，CM600d在测定色调和彩度方面较Nix更接近目测，Nix测定明度较CM600d更接近目测。
同时对比图 3~图 5可以看出，测色仪与目测土壤Munsell颜色之间决定系数R2均不高，C值最为突出，主要表现在横坐标点重合度高。由于使用色卡进行目测时，Munsell色卡色调均为2.5的整数倍，明度和彩度最小精度为0.5，使用测色仪时，其转化值、测定值最小精度达0.01，测色仪在测定土壤Munsell颜色时较目测精度更高。
2.4 土壤颜色差异等级从表 1所示土壤Munsell颜色差异等级划分规则可以看出，不同方式测定土壤Munsell颜色若差异等级为“微弱”，其限制性条件为方法间彩度必须满足“ΔC < 1.5”，而色调与明度要求方法间差距（ΔH与ΔV）允许在一定条件下大于1.5。因此，当色调、明度、彩度差值均满足小于1.5时，方法间差异等级一定为“微弱”。
统计方法间色调、明度、彩度单项差值小于1.5和同时满足3项差值小于1.5的数量，如表 5所示。可以看出，以目测值为参照，CM600d转化值与Nix未校正值的4项指标分别为67.01%、63.92%、94.85%、38.14%和55.67%、90.72%、96.91%、49.48%，表明2种测色仪使用色系转化公式测定色调均与目测差异较大，满足条件“ΔH < 1.5”的数量仅为67.01%和55.67%，与Rossel等[19]研究结果一致。
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表 5 不同方式测定土壤Munsell颜色差异数量 Table 5 Difference between the methods in measured Munsell soil color |
采用实测值，或校正后，CM600d、Nix对比目测4项指标的数量分别增加28.87%、22.99%、2.06%、44.33%和40.21%、8.25%、-9.28%、32.99%，CM600d实测值较转化值更接近目测，Nix经校正，除“ΔC < 1.5”数量略有下降，其余指标较校正前更接近目测。
对比CM600d实测值与Nix校正值可知，2种测色仪与目测满足“ΔH < 1.5”数量均为95.88%，CM600d满足“ΔV < 1.5”数量较Nix校正值少12.06%，满足“ΔC < 1.5”数量较Nix校正值多9.28%，满足“ΔHV/C < 1.5”数量均为82.47%。
利用表 1所示土壤Munsell颜色差异等级，对不同方法测定的97个土样HV/C值进行对比并划分差异等级如表 6所示。使用色系转化2测色仪与目测差异等级为“微弱”“明显”“强烈”的数量分别为39.18%、56.70%、4.12%和64.95%、26.80%、8.25%，未校正前，2种测色仪测定土壤Munsell颜色与目测差异较大。
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表 6 不同方式间测定土壤Munsell颜色差异等级 Table 6 Grading of differences between the methods in measured Munsell soil color |
采用实测值，或校正后，CM600d和Nix与目测差异等级为“微弱”“明显”“强烈”的数量分别为90.72%、8.25%、1.03%和84.54%、14.43%、1.03%，差异等级为“微弱”数量分别增加51.54%和19.59%，差异等级为“明显”数量分别减少48.45%和12.37%，“强烈”数量减少3.09%和7.22%。
对比CM600d实测值、Nix校正值与目测的差异等级，差异等级“微弱”数量CM600d较Nix多6.18%，差异等级“明显”数量CM600d较Nix减少6.18%，“强烈”数量持平。因此，CM600d较Nix更接近目测，但是Nix经校正，与目测差异为“微弱”数量仍能保持在84%以上，效果良好。
对比2种测色仪实测值、校正后值的单项差值可以看出，测色仪间差异在色调、明度、彩度差异均小于1.5，2种测色仪间差异等级均为“微弱”，无“明显”“强烈”差异等级出现，表明2种测色仪测定土壤颜色结果较一致，使用测色仪可助提高测定土壤Munsell颜色的精度。
3 讨论土壤颜色是土壤理化性质的集中体现，是土壤系统分类一项重要指标。土壤系统分类判别土壤颜色目前主要采用Munsell色空间下的土壤色卡，采用目视判别[20]。随土壤颜色与土壤理化性质之间的深入研究发现，采用Munsell色卡目测存在较大主观性，且为定性结果，难区别细微色差，数学分析较难[21]。实验中发现采用Munsell色卡目测较测色仪精度更低，主要表现在图 3、图 5中横坐标点重合度高，沈星诚等[22]利用色卡目测和测色仪对“日本红枫”叶片色彩进行测定，结果也表明色卡精度较测色仪更低。采用测色仪对土壤颜色进行判别，能避免目测判别中的主观误差，利用测色仪内置标准光源等设置减少环境造成的客观误差。目前土壤颜色描述以HV/C色度指标为主，应用则多为L*、a*、b*[23-25]等色度指标，采用能获取多种色空间、色度指标的测色仪，更利于提升研究土壤颜色的数据种类、数量。
目前土壤颜色色系转化公式之一，XYZ三刺激值向HV/C色度指标转化公式存在一定误差，主要表现在色调偏黄明显[18]，实验通过能直接获取土壤HV/C的CM600d将XYZ转化为HV/C，将转化值与实测值进行相关分析，利用其回归方程校正Nix转化值，以降低公式误差造成的影响。目前，色空间之间的相互转化方式众多，CIEYxy[26]、CIEL*a*b*[27]等色空间均不断更新向Munsell色空间HV/C色度指标转化方式与精度[28]，因此，下一步研究将选取合适色空间及色度指标，以明确其向土壤Munsell色空间转化过程，以提升土壤颜色判别精度。
测色仪逐渐应用于土壤Munsell颜色测定，各类测色仪之间虽存在一定差距，但均能与目测保持较好的一致性。Islam等[9]使用Cary 5 000紫外-可见-近红外分光光度计中可见光波段测定土壤Munsell颜色，其测定结果与目测值决定系数R2均保持在0.84以上，具有良好相关关系。Stiglitz等[12]对比了Nix与CR400色彩色差计，表明2种测色仪均能较好测定土壤Munsell颜色，且价格较低的Nix在测定干、润2种状态土壤均优于CR400。实验选用Nix和CM600d与目测进行比较，结果表明，CM600d与目测差异在“微弱”等级的数量保持在90%以上，Nix略少，但也能保持在84%以上，且Nix测定土壤Munsell颜色明度优于CM600d。综合两者价格，CM600d售价在人民币10万左右，Nix官方售价为349美元（人民币2 300元左右），土壤Munsell色卡价格在人民币4 000元左右，因此，选用Nix辅助土壤颜色测定，有助于降低工作强度，增加数据精度；若对光谱数据要求更高，且对光源、色空间多样性等有更多要求，价格较高、功能更丰富的分光测色计CM600d更能满足研究需求。
4 结论通过2种原理不一样、价格差距较大的测色仪与目测对风干土壤Munsell颜色进行测定，除H值偏黄外，V、C均有较一致的测定范围，且不同方法间测定值均有极显著相关关系。通过测色仪与目测差值划分差异等级，使用CM600d和Nix测定土壤Munsell颜色与目测差异等级为“微弱”数量分别为90.72%和84.54%，Nix在判别土壤Munsell颜色明度方面更接近，且更具价格优势。建议在研究者使用土壤Munsell色卡测定土壤颜色时，同时选用合适的测色仪进行辅助，以确保实验数据精度，减少土壤颜色偏离问题产生。
| [1] |
徐彬彬, 戴昌达. 土壤颜色的分光光度计算法. 土壤学报, 1979, 16(4): 397-408. Xu B B, Dai C D. Computation of soil color by reflectospectomter analysis (In Chinese). Acta Pedologica Sinica, 1979, 16(4): 397-408. (  0) |
| [2] |
Schoeneberger P J, Wysocki D A, Benham E C, et al. Field book for describing and sampling soils, Version 3. 0 . Lincoln: Natural Resources Conservation Service, Nationl Soil Survey Centr, 2012.
( 0) |
| [3] |
Thompson J A, Pollio A R, Turk P J. Comparison of Munsell soil color charts and the GLOBE soil color book . Soil Science Society of America Journal, 2013, 77(6): 2089-2093. DOI:10.2136/sssaj2013.03.0117n
( 0) |
| [4] |
龚子同. 中国土壤系统分类:理论·方法·实践. 北京: 科学出版社, 1999. Gong Z T. Chinese soil taxonomy:Theory, methodology, practice (In Chinese). Beijing: Science Press, 1999. ( 0) |
| [5] |
GómezRobledo L, LópezRuiz N, Melgosa M, et al. Using the mobile phone as Munsell soil-colour sensor:An experiment under controlled illumination conditions . Computers & Electronics in Agriculture, 2013, 99(7): 200-208.
( 0) |
| [6] |
Mauk L. Billmeyer and Saltzman's principles of color technology . Color Research & Application, 2001, 26(4): 322-324.
( 0) |
| [7] |
Kirillova N P, Vodyanitskii Y N, Sileva T M. Conversion of soil color parameters from the Munsell system to the CIE-L*a*b* system . Eurasian Soil Science, 2015, 48(5): 468-475. DOI:10.1134/S1064229315050026
( 0) |
| [8] |
吴才武, 杨越, 夏建新. 基于RGB的黑土有机质快速测定方法研究. 土壤通报, 2016, 47(4): 853-859. Wu C W, Yang Y, Xia J X. Rapid method for estimating organic matter of black soil based on RGB (In Chinese). Chinese Journal of Soil Science, 2016, 47(4): 853-859. ( 0) |
| [9] |
Islam K, McBratney A B, Singh B. Estimation of soil colour from visible reflectance spectra. Super Soil 2004: 3rd Australian New Zealand Soils Conference, Sydney, 2004
( 0) |
| [10] |
Levin N, BenâDor E, Singer A. A digital camera as a tool to measure colour indices and related properties of sandy soils in semi-arid environments . International Journal of Remote Sensing, 2005, 26(24): 5475-5492. DOI:10.1080/01431160500099444
( 0) |
| [11] |
Fan Z, Herrick J E, Saltzman R, et al. Measurement of soil color:A comparison between smartphone camera and the Munsell color charts . Soil Science Society of America Journal, 2017, 81(5): 1139-1146. DOI:10.2136/sssaj2017.01.0009
( 0) |
| [12] |
Stiglitz R, Mikhailova E, Post C, et al. Evaluation of an inexpensive sensor to measure soil color . Computers & Electronics in Agriculture, 2016, 121(C): 141-148.
( 0) |
| [13] |
冯力威, 吴克宁, 查理思, 等. 仰韶文化遗址区古土壤色度特征及其气候意义. 生态环境学报, 2015, 24(5): 892-897. Feng L W, Wu K N, Zha L S, et al. Chroma characteristics and its climatic significance of Yangshao Cultural Relic (In Chinese). Ecology and Environmnet, 2015, 24(5): 892-897. ( 0) |
| [14] |
Stiglitz R, Mikhailova E, Post C, et al. Using an inexpensive color sensor for rapid assessment of soil organic carbon . Geoderma, 2017, 286: 98-103. DOI:10.1016/j.geoderma.2016.10.027
( 0) |
| [15] |
刘洋, 丁潇, 刘焕军, 等. 黑土土壤水分反射光谱特征定量分析与预测. 土壤学报, 2014, 51(5): 1021-1026. Liu Y, Ding X, Liu H J, et al. Quantitative analysis of reflectance spectrum of black soil as affected by soil moisture for prediction of soil moisture in black soil (In Chinese). Acta Pedologica Sinica, 2014, 51(5): 1021-1026. ( 0) |
| [16] |
Miyahara M, Yoshida Y. Mathematical transform of(R, G, B)color data to Munsell(H, V, C)color data . Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 1988, 1001(3): 650-657.
( 0) |
| [17] |
Rossel R A V, Minasny B, Roudier P, et al. Colour space models for soil science . Geoderma, 2006, 133(3): 320-337.
( 0) |
| [18] |
谢文, 赵小敏, 郭熙, 等. 基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究. 土壤学报, 2017, 54(3): 601-612. Xie W, Zhao X M, Guo X, et al. Composite-Model-Based indirect reversion of soil available iron spectrum of forest soil in Lushan (In Chinese). Acta Pedologica Sinica, 2017, 54(3): 601-612. ( 0) |
| [19] |
Rossel R A V, Cattle S R, Ortega A, et al. In situ measurements of soil colour, mineral composition and clay content by vis-NIR spectroscopy . Geoderma, 2009, 150(3): 253-266.
( 0) |
| [20] |
余建军, 陈沅, 白晓梅, 等. 《中国标准土壤色卡》中芒塞尔颜色系统的建立. 土壤, 1997, 29(4): 212-214. Yu J J, Chen Y, Bai X M, et al. The establishment of Munsell color system in Chinese Standard Soil Color Card (In Chinese). Soils, 1997, 29(4): 212-214. ( 0) |
| [21] |
付旭东, 周广胜, 张新时. 浑善达克沙地沙丘剖面颜色变化的古气候意义. 沉积学报, 2016, 34(1): 70-78. Fu X D, Zhou G S, Zhang X S. Color variations of paleosol-sand profiles across Otindag Sandy Land and its paleoclimatic implications (In Chinese). Acta Sedimentologica Sinica, 2016, 34(1): 70-78. ( 0) |
| [22] |
沈星诚, 周婷, 范俊俊, 等. "日本红枫"春季叶片色彩评价. 南京林业大学学报(自然科学版), 2017, 1-9. Shen X C, Zhou T, Fan J J, et al. Evaluation of leaf color of Japanese Maple in spring (In Chinese). Journal of Nanjing Forestry University(Natural Sciences Edition), 2017, 1-9. ( 0) |
| [23] |
石培宏, 杨太保, 田庆春, 等. 靖远黄土-古土壤色度变化特征分析及古气候意义. 兰州大学学报(自然科学版), 2012, 48(2): 15-23. Shi P H, Yang T B, Tian Q C, et al. Chroma characteristics in the loess-paleosol at Jingyuan section and its signification to paleoclimate (In Chinese). Journal of Lanzhou University(Natural Science), 2012, 48(2): 15-23. DOI:10.3969/j.issn.0455-2059.2012.02.004 ( 0) |
| [24] |
高鹏坤, 庞奖励, 黄春长, 等. 陕南丹凤茶房村黄土-古土壤剖面色度参数特征. 沉积学报, 2015, 33(3): 537-542. Gao P K, Pang J L, Huang C C, et al. Chroma characteristics and its significances of the Chafangcun loess-paleosol profile in southeast Shaanxi, China (In Chinese). Acta Sedimentologica Sinica, 2015, 33(3): 537-542. ( 0) |
| [25] |
Baumann K, Schöning I, Schrumpf M, et al. Rapid assessment of soil organic matter:Soil color analysis and Fourier transform infrared spectroscopy . Geoderma, 2016, 278: 49-57. DOI:10.1016/j.geoderma.2016.05.012
( 0) |
| [26] |
徐芙姗, 徐海松, 王勇. 孟塞尔色序系统与CIE1931标准色度系统转换新算法. 光子学报, 2007, 36(4): 650-654. Xu F S, Xu H S, Wang Y. A new conversion algorithm between Munsell color order system and CIE1931 standard colorimetric system (In Chinese). Acta Photonica Sinica, 2007, 36(4): 650-654. ( 0) |
| [27] |
叶程, 刘真, 吴光远, 等. 基于结构相似的CIE L*a*b*颜色信号向孟塞尔色序系统分级转换. 液晶与显示, 2016, 31(6): 626-633. Ye C, Liu Z, Wu G Y, et al. Hierarchical conversion algorithm of signal from CIELAB space to Munsell system which based on structure correlation analysis (In Chinese). Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2016, 31(6): 626-633. ( 0) |
| [28] |
Mahyar F, Cheung V, Westland S. Different transformation methods between CIELAB coordinates and Munsell hue . Coloration Technology, 2010, 126(1): 31-36. DOI:10.1111/(ISSN)1478-4408
( 0) |