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Issue
Ann. For. Sci.
Volume 49, Number 5, 1992
Page(s) 481 - 488
DOI http://dx.doi.org/10.1051/forest:19920504
Ann. For. Sci. 49 (1992) 481-488
DOI: 10.1051/forest:19920504

The use of near-infrared reflectance spectroscopy in litter decomposition studies

R Joffrea, D Gillona, P Dardenneb, R Agneessensb and R Bistonb

a  Centre d'Écologie Fonctionnelle et Évolutive, CNRS, BP 5051, 34033 Montpellier Cedex, France
b  CRA Gembloux, Station de Haute Belgique, 100 rue de Serpont, 6800 Libramont-Chevigny, Belgium

Abstract - The biochemical nature of leaf litter is a key factor in regulation of its decomposition. Conventional wet chemical analysis of samples is destructive, time-consuming and expensive. The objective of this study was to evaluate the potentiality of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for determining litter chemistry during the decomposition process using a wide range of species and decomposition stages. The litter of 8 species of evergreen and deciduous broad-leaved trees, conifers and shrubs were used in both laboratory and field experiments. Near-infrared reflectance measurements were made with an NIRS Systems 5000 spectrophotometer over the range 1100-2500 nm. Calibration samples were analysed for ash, carbon and nitrogen. Acid-detergent fiber (ADF) and acid-detergent lignin (ADL) were determined using Van Soest procedures. Stepwise regression (SR) calibrations and partial least squares (PLSR) calibrations were developed and compared as well as the effect of scatter correction. The PLS algorithm was used to create the predictive models using all the information in the spectrum to determine the chemical concentration. Using scatter correction always gave better results. Both regression methods provided acceptable validation statistics for C, N and ash. The PLSR had better prediction accuracy for ADF and ADL. For these two constituents, the improvement of SECV was 34 and 25% respectively. Our results showed that NIRS is an effective tool to predict nitrogen, ash and proximate carbon fractions in decomposition studies and that PSLR method improves calibration compared with SR method.


Résumé - Utilisation de la spectroscopie proche infrarouge dans les études de décomposition de litières. La composition biochimique des litières est un des facteurs clés de la régulation de leur décomposition. Les méthodes d'analyse chimique par voie humide sont destructives, longues et coûteuses et ces contraintes sont rapidement limitantes dans les études en milieux hétérogènes et plurispécifiques, comme le sont les milieux forestiers spontanés méditerranéens. L'objectif de cette étude est d'évaluer les potentialités de la spectrométrie de réflexion dans le proche infrarouge (SPIR) pour l'étude et le suivi de la décomposition des litières forestières. Les échantillons utilisés proviennent d'expériences menées sur le terrain et en laboratoire sur 8 espèces méditerranéennes : feuillus caducifoliés et sempervirents, et résineux. Les spectres des litières, obtenues à différents stades de décomposition, ont été enregistrés entre 1100 et 2500 nm avec un spectrophotomètre NIRS 5000. Un tiers des échantillons a été analysé par voie humide : cendres totales, carbone, azote, ligno-cellulose et lignine (ADF et ADL méthode Van Soest). À partir de ces analyses, des modèles prédictifs de concentration de chaque composé chimique ont été établis, avec et sans correction de tendance, par deux méthodes de régression : i) régression multiple pas à pas (stepwise) et ii) au moyen d'un algorithme d'ajustement par la méthode des moindres carrés PLS (partial least squares). À la différence des méthodes de régression multiples basées sur un petit nombre de longueurs d'ondes, cette méthode utilise l'ensemble de l'information spectrale. La correction de tendance améliore toujours les résultats de calibration. Les deux méthodes de régression donnent des résultats comparables pour le carbone, l'azote et les cendres. Pour la ligno-cellulose et la lignine, les erreurs standards de validation obtenues par la méthode de calibration PLS sont inférieures de 25 et 34% à celles obtenues par la méthode de régression multiple. Ces résultats montrent que la SPIR peut être utilisée dans les études de décomposition et que la méthode de calibration basée sur l'ensemble du spectre (PLS) est plus performante pour la prédiction des fractions carbonées complexes. Par sa rapidité et sa fiabilité, cette méthode réduit les contraintes analytiques et permet d'aborder les études de décomposition en milieu hétérogène.


Key words: decomposition / leaf chemistry / litter / NIRS

Mots clés : décomposition / litière / chimie du feuillage / SPIR