本书系统阐述了计量土壤学的理论体系、方法论框架与应用实践，是国内外首部全面涵盖该新兴交叉学科的教材和参考书。全书共10章，首先阐明了计量土壤学的概念、科学体系与发展历程；进而围绕“数据获取—空间分析—统计建模—过程模拟—可视化”的完整链条，系统介绍了土壤采样设计、土壤近地传感、土壤遥感调查、土壤空间异质性、土壤时空尺度、数字土壤制图技术、土壤过程模型、土壤大数据与信息挖掘等核心内容，并通过独立的上机实习章节提供可操作的实践指导。本书注重原理讲解、案例分析与技术落地的有机结合，反映了该领域国际前沿与国内最新研究成果。
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第一章 绪论 1
1.1 计量土壤学的概念与科学体系 1
1.1.1 计量土壤学的概念 1
1.1.2 计量土壤学的科学体系 1
1.2 计量土壤学遵循的原则 3
1.2.1 一般原则 3
1.2.2 特定原则 3
1.3 计量土壤学的发展背景 3
1.4 计量土壤学研究进展 4
1.4.1 计量土壤学研究主题 4
1.4.2 传统土壤学与计量土壤学的发展 4
1.4.3 国际计量土壤学研究进展 5
1.4.4 中国计量土壤学研究进展 7
1.5 计量土壤学的应用目标及应用实例 9
1.5.1 计量土壤学的应用目标 9
1.5.2 计量土壤学的应用实例 9
1.6 计量土壤学的挑战与展望 11
1.6.1 挑战 11
1.6.2 展望 12
1.7 计量土壤学与教学 12
课后习题 13
主要参考文献 13
第二章 土壤采样设计 17
2.1 导读 17
2.2 基于概率理论的采样方法 18
2.2.1 简单随机采样 18
2.2.2 分层随机采样 19
2.2.3 系统采样 20
2.3 基于样点空间自相关的采样方法 21
2.3.1 基于地统计学的采样 21
2.3.2 基于空间自相关模型的采样 24
2.4 基于环境因子辅助的采样方法 24
2.4.1 基于专家知识的目的性采样 24
2.4.2 基于环境因子分层的拉丁超立方采样 24
2.4.3 基于环境因子相似性的代表性采样 26
课后习题 28
主要参考文献 29
第三章 土壤近地传感 30
3.1 土壤近地传感的概念和发展历程 30
3.2 土壤近地传感方法、原理及技术设备 31
3.2.1 方法和原理 31
3.2.2 土壤近地传感技术及设备 33
3.3 地面高光谱技术 42
3.3.1 土壤光谱特征与光谱预处理 42
3.3.2 土壤属性的光谱预测 52
3.3.3 土壤光谱库 57
3.3.4 土壤水分影响去除算法 60
3.4 土壤近地传感融合 63
3.4.1 概念及发展 63
3.4.2 土壤近地传感融合平台 64
3.4.3 土壤近地传感数据融合 66
课后习题 68
主要参考文献 68
第四章 土壤遥感调查 74
4.1 导读 74
4.2 土壤遥感理论基础与发展历程 75
4.2.1 土壤遥感理论基础 75
4.2.2 土壤遥感发展历程 77
4.3 土壤有机碳遥感调查 82
4.3.1 土壤有机碳调查的理论基础 82
4.3.2 土壤有机碳遥感反演方法 84
4.4 土壤水分遥感调查 87
4.4.1 土壤水分含量的光学遥感监测 88
4.4.2 土壤水分含量的微波遥感监测 92
4.4.3 土壤干旱度的遥感监测 99
4.5 土壤盐渍化遥感调查 104
4.5.1 理论依据 105
4.5.2 土壤盐渍化分级的遥感监测 106
4.5.3 指数指示法估算土壤盐分 107
4.5.4 环境协变量反演法估算土壤盐分 109
4.6 土壤类型遥感调查 111
4.6.1 理论依据与发展历程 111
4.6.2 土壤遥感解译方法 113
4.6.3 土壤特征数据的变换与选择 113
4.6.4 土壤遥感分类方法 114
课后习题 116
主要参考文献 116
第五章 土壤空间异质性 131
5.1 导读 131
5.2 地统计学概述与基础理论 133
5.2.1 区域化变量 133
5.2.2 概率分布与平稳假设 134
5.2.3 本征假设 135
5.2.4 协方差函数与变异函数 135
5.3 半方差函数及其结构分析 136
5.3.1 半方差云图 136
5.3.2 经验半方差函数 137
5.3.3 理论半方差函数 139
5.3.4 半方差函数的结构分析 144
5.4 克里金插值 147
5.4.1 克里金法概述 147
5.4.2 线性预测克里金法 147
5.4.3 非线性预测克里金法 152
5.4.4 协同克里金法 153
5.4.5 贝叶斯地统计学 155
5.4.6 不同克里金方法总结与比较 156
5.5 地理加权回归 157
5.5.1 地理加权回归理论模型 157
5.5.2 空间权函数 158
5.5.3 权函数带宽的优化方法 159
5.6 空间随机模拟 160
5.6.1 非条件高斯随机模拟 161
5.6.2 条件高斯随机模拟 162
课后习题 166
主要参考文献 167
第六章 土壤时空尺度 170
6.1 导读 170
6.2 土壤尺度的概念 171
6.2.1 尺度的概念 171
6.2.2 尺度的特征 174
6.2.3 尺度效应 175
6.3 土壤-环境多尺度关系 176
6.3.1 土壤环境影响因子 176
6.3.2 土壤空间变异尺度定量分析方法 176
6.3.3 案例分析 182
6.4 土壤属性时空尺度转换 184
6.4.1 尺度转换的概念 184
6.4.2 土壤时空尺度转换的必要性 185
6.4.3 土壤时空尺度转换方法 186
6.4.4 案例分析 188
课后习题 190
主要参考文献 190
第七章 数字土壤制图技术 192
7.1 导读 192
7.2 数字土壤制图的理论基础及发展历程 193
7.2.1 数字土壤制图的基本概念及发展历程 193
7.2.2 数字土壤制图的理论基础 196
7.3 数字土壤制图方法 197
7.3.1 基于空间自相关的模型 197
7.3.2 基于要素相关性的模型 198
7.3.3 基于要素相关性和空间自相关结合的模型 200
7.3.4 其他类型的模型 201
7.3.5 环境变量筛选 203
7.3.6 环境变量重要性分析 205
7.3.7 从二维模型到三维和四维模型 205
7.3.8 从数据驱动模型到机理模型结合数据驱动模型 207
7.4 数字土壤制图评价 208
7.4.1 精度验证方法 208
7.4.2 精度评价指标 208
7.4.3 不确定性分析 209
7.5 数字土壤制图应用 211
7.5.1 全球数字土壤制图计划（GlobalSoilMap） 211
7.5.2 中国国家土壤信息网格 214
7.5.3 SoilGrids 214
7.5.4 联合国粮食及农业组织（FAO） 214
7.5.5 不同国家和地区数字土壤制图应用 215
课后习题 216
主要参考文献 216
第八章 土壤过程模型 220
8.1 导读 220
8.2 土壤过程模型机制与发展 221
8.2.1 土壤关键要素及其生物地球化学循环过程 221
8.2.2 土壤过程模型概念与基本原理 223
8.2.3 典型过程模型的发展历程 224
8.3 土壤过程模型类型和结构 224
8.3.1 土壤过程模型分类 224
8.3.2 典型土壤碳循环过程模型简介 225
课后习题 231
主要参考文献 231
第九章 土壤大数据与信息挖掘 233
9.1 导读 233
9.2 土壤大数据技术 236
9.2.1 大数据采集技术 237
9.2.2 大数据预处理技术 239
9.2.3 大数据存储技术 241
9.2.4 大数据可视化技术 244
9.3 土壤大数据信息管理系统 249
9.3.1 大数据系统架构 249
9.3.2 大数据系统技术选型 250
9.3.3 工业园区水土污染信息管理系统 251
9.4 土壤大数据信息挖掘 254
9.4.1 关联规则分析 254
9.4.2 数据降维与聚类分析 258
9.4.3 分类与回归分析 263
9.4.4 时间序列分析 272
课后习题 282
主要参考文献 283
第十章 上机实习 285
10.1 土壤采样设计与土壤制图上机实习案例 285
10.1.1 土壤采样设计 285
10.1.2 数字土壤制图方法 291
10.1.3 数字土壤制图结果分析 292
10.2 土壤有机质空间变异多尺度分解上机实习案例 299
10.3 土壤属性遥感反演技术上机实习案例 304
10.3.1 土壤水分被动微波遥感反演 304
10.3.2 土壤盐分遥感估算 308
10.4 土壤有机碳时空模拟上机实习案例 311
10.5 土壤大数据挖掘技术 314
10.5.1 全球土壤剖面在气候变暖下土壤碳损失分析 314
10.5.2 土壤光谱降维聚类分析 315
10.5.3 土壤光谱有机质预测回归分析 318
主要参考文献 319
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