探地雷达结合钻孔探测采煤塌陷区土壤剖面层次及含水率

为分析煤层开采对地层结构及含水率的影响,利用探地雷达对西部煤矿开采区开采前后地表浅层土壤剖面、土壤含水率分布特征进行了探测研究。通过钻孔地质编录对雷达探测地层分布进行了矫正,并利用实验室实测含水率验证了雷达探测含水率精度。结果表明:1)雷达探测钻探结果显示,煤矿开采区浅层(10 m)土壤介质结构从上之下主要包含砂层、黏土层和风化层3类。2)探地雷达探测含水率与实测含水率随深度变化规律相似,4个钻孔两种方法探测所得含水率相关系数分别为0.875、0.88、0.94和0.84,表明探地雷达反演浅部地层含水率的可行性,黏土、含砂黏土的含水率远远大于砂层含水率。3)煤矿开采对浅部地层土壤剖面具有一定影响,但土壤剖面整体不变。煤矿开采后浅层土壤含水率下降明显,第1、3次探测L1测线砂层和黏土层含水率损失率平均为28.26%、12.85%。这表明煤层开采对砂层结构土壤含水率影响较大。第二、四次探测砂层平均含水率分别为5.31%,7.44%,含水率增大2.11%,土壤含水率增大范围在5%～56%之间,平均增大范围为27.89%示。黏土层两次探测含水率分别为11.46%、11.96%,含水率增大0.5%,含水率增大范围在-19.13%～19.59%,平均增大范围为4.79%。即黏土类结构层含水量变化较小,砂层结构含水量变化较大,说明黏土类地层受降雨影响较小,砂层结构地层含水量受降雨影响较大,表明浅部地层土壤水分主要受降雨影响。     

基于无人机可见光遥感的夏玉米氮素营养动态诊断参数研究

【目的】 近年来应用无人机进行作物生长、营养和植保信息的快速提取受到广泛关注,但其对作物全生育期营养状况的动态诊断需要明确适宜的色彩参数。本研究通过田间氮水平试验,以无人机为平台利用可见光光谱对夏玉米不同生育期的冠层氮素营养进行监测,对基于可见光RGB图像的色彩参数与传统氮素诊断指标的相关性进行分析,并比较色彩参数的变异系数以探明夏玉米不同生育时期氮素营养诊断的最佳色彩参数。 【方法】 于2015年6—10月,在河北省中国农业大学曲周试验基地设置不同氮水平田间试验,以夏玉米郑单958为供试作物,设5个施氮水平:0、102、145、189和250 kg/hm2 (分别以CK、70%OptN、OptN、130%OptN、ConN表示),4次重复。分别在夏玉米六叶期 (V6)、十叶期 (V10)、吐丝期 (VT)、籽粒建成期 (R2)、乳熟期 (R4) 应用无人机可见光遥感技术获取夏玉米冠层图像,采用Adobe Photoshop软件经过一些图像处理后选用直方图程序提取图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B、亮度值L,研究由此计算的12个色彩参数与传统氮素诊断指标 (植株氮浓度、生物量和吸氮量) 的相关性,结合相关系数和变异系数的大小综合分析筛选夏玉米不同生育时期氮素营养诊断的最佳色彩参数。 【结果】 红光值 (R)、绿光值 (G)、亮度值 (L)、绿光标准化值[G/(R + G + B)]、蓝光标准化值[B/(R + G + B)]、绿光与红光的比值 (G/R)、绿光与蓝光的比值 (G/B)、绿光与亮度的比值 (G/L)、红绿蓝植被指数 (RGBVI) 等在不同生育时期均与夏玉米的植株氮浓度、生物量和吸氮量有很好且一致的相关性,结合图像色彩参数的变异系数综合分析后,G/(R + G + B)、G/L在各生育时期与夏玉米常规的氮营养诊断指标有极显著的相关性 (P < 0.01),相关系数介于0.641～0.944之间,且变异系数小而稳定,介于0.93%～4.30%之间,优于其他光谱参数,可作为基于无人机可见光技术用于各时期氮素营养动态诊断的最佳色彩参数。 【结论】 应用无人机可见光遥感进行夏玉米氮素营养动态诊断具有结果可靠、便捷、高效、非破坏性的优点,本研究结果对应用该技术进行较大区域的作物氮素营养动态诊断提供了科学依据。      

准格尔盆地不同程度人类干扰下土壤盐分及离子组成特征

以新疆受不同程度干扰土壤的盐分及离子含量为研究对象,采用统计分析、相关性分析、聚类分析和空间分析的方法,探究人类干扰对土壤盐分和离子的含量及相关性的影响。结果表明:研究区土壤随着人为干扰的增强,土壤盐渍化程度加深;无论何种人为干扰程度下,土壤中Cl-和Na+均为含量最高的阴、阳离子,其含量均随着人为干扰的加剧逐渐增大,其中Cl-含量变化最显著,其在中、重度人为干扰区比无人干扰区分别增加了67%和234%,Na+分别增加34%和86%;土壤盐分含量与Cl-含量的相关性呈极显著正相关,相关系数随着人为干扰程度的加深分别增大51%和77%;离子间的相关系数最大的为重度人为干扰区的Cl-和Na+,达到0.98;土壤盐分与Cl-、Na+、SO42-的空间分布对应度随着人为干扰的增强而增大,其中与Cl-对应度最高,在无、中、重度分别达到53%、66%、89%,Cl-与Na+在重度人为干扰区对应度达到96%。综上,人类对土地的利用方式不同,从而使土壤所受干扰方式(灌溉、翻耕)与频率有差异,导致土壤受到的干扰程度不同,盐分和离子变化情况各异,因此对新疆干旱地区的土壤盐渍化修复时应进行有针对性地精确改良。     

采用探地雷达频谱分析的复垦土壤含水率反演

快速、准确、无损获取采煤塌陷区复垦土壤含水率分布情况是实现精准灌溉的基础和关键。该研究以安徽省淮北市某塌陷复垦区土壤为研究对象,借助探地雷达系统对试验区土壤进行探测,并对周围未复垦区域设置对照组,通过线性调频Z变换频域细化法(Chirp-Z-Transform,CZT)寻找特征频率,结合瑞利散射原理分析不同土壤体积含水率(Volumetric Water Content,VWC)下雷达信号特征频谱响应关系,并分别采用不同回归方法建立了VWC反演模型。结果表明:频谱峰值频率分量(FrequencyofPeak,FP)与复垦土壤VWC具有很强的相关性;基于CZT算法可以在不改变原有频谱的基础上,有效的寻找到特征频率,FP与VWC的相关系数较快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)从0.77提高到0.93;对比复垦与非复垦区域雷达信号频谱发现,复垦区频谱信号较非复垦区"漂移"现象明显,采用不同回归方法所建立的模型中,指数回归模型精度最高,验证集R2达到0.84,RMSE达到1.97%,表明采用频谱分析方法可以有效地反演复垦土壤VWC,研究结果以期为复垦土壤质量快速监测以及复垦区农业精准灌溉提供理论依据与技术支撑。     

基于可见/近红外光谱生鲜肉多品质参数检测装置研发

为了解决生鲜肉多个品质参数快速、无损、同时检测的问题,该文利用双波段(350~1 100 nm和1 000~2 500 nm)可见/近红外光谱技术,结合硬件单元和编写的软件控制程序,研发了多品质参数同时检测装置,实现对双波段光谱信息的同时采集、实时处理、显示以及保存。基于该检测装置,采集覆盖生鲜肉多个品质参数的可见/近红外光谱信息(350~2 500 nm),经过平滑和标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)预处理后,分别基于单波段和双波段光谱数据,与国家标准方法测定的猪肉颜色(L*、a*、b*)、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)、含水率、蒸煮损失和嫩度建立偏最小二乘(partial least square,PLS)预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选特征变量,建立简化的PLS模型,对各个品质参数的预测集相关系数分别为0.962 5、0.933 6、0.938 9、0.941 5、0.936 3、0.912 3、0.920 0和0.901 9,预测误差为0.628 7、0.757 6、0.547 1、0.078 2、2.835 4 mg/(100 g)、0.380 9%、2.560 0%和6.896 7 N。结果表明,该装置可以实现生鲜肉多个品质参数的同时检测,研究结果可为实时获取肉品品质信息,实现肉品评定和分级提供参考。     

基于探地雷达的农田地埋管管径探测

为探求农田地埋管管径的探测技术,满足现有大量农田地埋管工程验收的需求,研究了采用探地雷达探测农田土壤中地埋管管径的方法。通过地埋管线目标的雷达图像的能量梯度,提取管线目标顶点和双曲线边缘,并运用最小二乘原理,对地埋管管径进行计算。研究表明:采用探地雷达探测农田中地埋管管径是可行的,该技术可探测出埋深0.5m,管径在75～110mm的聚氯乙烯(polyvinyl chloride,PVC)地埋管管径,为农田水利工程验收提供了新的参考。     

利用GPR多频天线振幅包络平均值法估算滴灌棉田土壤盐分含量

土壤盐渍化问题严重制约着农业经济发展,快速准确地掌握农田土壤的盐渍化信息是盐渍化防治的前提。为准确快速地了解滴灌棉田土壤盐分含量情况,该研究采用探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)多频天线(250 MHz和1 000 MHz)对典型滴灌棉田土壤进行探测,通过GPR振幅包络平均值法(Average Envelope Amplitude,AEA)获取土壤视在介电常数,以Dobson盐渍土介电模型(Dobson dielectric model of saline soil,Dobson)为理论工具,估算滴灌棉田土壤的盐分含量。同时,将视在介电常数、土壤容重、含水率和土壤黏粒含量5个参数设置为模型输入变量,采用多元线性回归方法(Multiple Linear Regression,MLR),建立膜下滴灌棉田土壤盐分反演模型,并使用BP神经网络(Back Propagation neural network,BP)进行模拟预测。最终,以实测盐分为基准,评价MLR模型、BP模型和Dobson模型反演盐分含量的效果。结果表明:1)探地雷达250 MHz和1 000 MHz频率天线AEA法探测的有效深度均为0～30 cm。2)1 000MHz频率天线AEA法获取的介电常数与实测含水量有较好的多项式关系,且实测含水量和反演含水量拟合效果和精度较好,决定系数R~2为0.96,均方根误差RMSE为1.61%,平均误差率MER为7.25%。3)3种盐分反演模型中,Dobson盐渍土介电模型反演精度明显高于其他2种方法,R~2达到0.91,RMSE为0.313 g/kg。因此,利用GPR多频天线AEA法估算滴灌棉田土壤盐分含量是可行且可靠的。该法为反演土壤盐分含量提供新途径,丰富了盐分含量探测的方法及手段。     

探地雷达在土层厚度调查中的试验研究

土层厚度是评价土壤质量的一个重要指标,如何快捷、准确获取土层厚度及相关特性一直是土壤、土地、水利、农学等领域专家关注的问题之一。早在20世纪70年代末期,美国的佛罗里达州就开始用探地雷达(Ground Penetrating Radar,简称GPR)等地球物理技术来研究农业土壤性质的变异性。GPR监测可分直接和间接应用两种情形。     

额济纳旗东北区戈壁面粗糙度分形特征与雷达遥感实证分析

反映地表粗糙状况特征量的地表粗糙度是非线性的 ,可以用分形去刻划。雷达遥感具有对地表粗糙度敏感的特性 ,故利用美国航天飞机 3号 ( SIR- C/ X- SAR)雷达遥感数据 ,选择干燥的内蒙古额济纳旗东北区作为雷达回波与地表粗糙度分形测量研究实验区。实测的计算结果表明 ,在 2～ 10 cm无标度区间 ,此处的戈壁面为具有分形特征的粗糙地形面 ,从雷达遥感的后向散射系数分析表明 ,该区对 C波段 (λ =5 .3 cm) HH极化回波贡献非常强烈 ,其原因是 2～ 10 cm区间尺度正好含盖航天飞机雷达波 C波段长度 ,而小于 L波段 (λ=2 3 .5 cm )长度 ,此结论实证了戈壁地貌表面在一定区间具有分形的特征 ,并可以为雷达遥感某一波段所强烈表现出来 ,这将为借助分数维对图像处理、地物分类以及表面侵蚀定量刻划提供重要的科学依据。     

基于探地雷达波振幅包络平均值确定土壤含水率

为了评估探地雷达探测地表土壤含水率的准确性,该研究使用雷达波振幅包络平均值(average envelope amplitude,AEA)方法在室内对含水率为0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的砂质土壤进行了探测,并与时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)所得土壤含水率进行了对比。结果表明,在实验室内,在0.05、0.15及0.25 cm3/cm3的土壤含水率条件下,使用AEA方法探测所得土壤含水率均比TDR所得含水率大,均方根误差分别为0.026、0.015及0.01 cm3/cm3,这3个含水率条件下,AEA方法探测土壤水分的有效深度分别为0.9、0.6和0.3 m。利用AEA方法在野外进行地表含水率探测,并与TDR和钻孔取样探测的地表含水率进行对比。野外探测结果表明,AEA方法所得含水率与TDR探测所得含水率的均方根误差为0.020 cm3/cm3,与取样实测所得含水率的均方根误差为0.031 cm3/cm3,使用AEA方法能够得到与TDR及钻孔取样精度相近的土壤含水率分布图。研究表明利用探地雷达AEA方法在探测浅部地层土壤含水率是可行的。     

现代信息技术在害虫种群密度监测中的应用

害虫种群密度监测是害虫预测准确度关键，对农田生态系统中害虫综合管理有重要指导意义。该文从传统的害虫监测技术入手，分析了近年现代信息技术在害虫自动化监测中应用的进展，分析了计算机视觉、声音信号、传感器、雷达和遥感等信息技术在害虫密度估算中的优势和存在的问题，指出了计算机视觉技术和传感器技术是具有潜力的监测技术，阐述了现代信息技术在害虫自动化监测的主要方向和实现途径，对未来农田生态系统中害虫预测和综合管理具有重要意义。     

多极化多角度ASAR数据反演裸露和小麦地表土壤湿度

为了更好地监测地表土壤湿度,利用多极化、多角度ASAR-APP影像数据,研究了裸露和小麦地表土壤湿度反演方法。对裸露地表,基于AIEM（advance integral equation model）模型,建立多项式半经验模型反演土壤湿度;对小麦地表,小入射角HH极化ASAR数据与土壤湿度相关性更好,大入射角HH极化ASAR数据与小麦含水率相关性更好。基于水云模型,首先利用大入射角HH极化ASAR数据去除小麦冠层对雷达后向散射的影响,然后利用多角度ASAR数据推导建立小麦地表土壤湿度反演半经验模型;实测数据验证了裸露和小麦地表土壤湿度反演模型的适用性,利用验证数据反演裸露和小麦地表土壤湿度精度（RMSE）分别为3.55%、3.81%。结果表明,该文半经验模型具有较高的反演精度。     

河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演

目前中国西北干旱、半干旱地区的土壤盐渍化情况日益趋于严重,动态、快速而精确地监测与评价土壤盐渍化显得尤为重要。微波遥感所具有的优点使其成为探测土壤盐分分布的新兴而有潜力的方法。快速获取大范围地表土壤盐渍化的空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。该文目的是试验与评价 C 波段 RADARSAT-2 SAR（synthetic aperture radar）数据反演土壤盐渍化的性能。以受盐渍化影响较严重的内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,基于 SAR 后向散射系数和土壤盐分实测值,利用多元线性回归（multiple linear regress,MLR）、地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）和 BP 人工神经网络（back propagation artificial neural networks,BP ANN）方法建立土壤含盐量的定量反演模型,重点构建了8∶140∶1结构的3层 BP ANN 模型,经模型验证发现 MLR、GWR 模型均偏向于弱相关,其标准误差 SE 分别为0.55、0.47 mg/g,而 ANN（BP）模型的内部、外部检验标准误差 SE 分别为0.24、0.33 mg/g,优于前2种模型,其反演的盐渍化面积占比65.4%,与地面验证结果基本一致。该文建立的考虑土壤水分影响、组合雷达后向散射系数反演土壤盐分的人工智能模型,无需复杂的介电常数模型,能够在一定程度上满足土壤盐渍化监测的需要,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。     

湖南"5·31"特大暴雨山洪成因及对策

介绍了2005年5月31日湖南特大暴雨山洪的特点,对引发这次山洪的气象因素、地质地貌因素及人为因素作了逐一分析,特别对造成这次暴雨过程的天气系统的发展和演变作了详细分析总结,对提高山洪地质灾害的监测预报预警水平提出建议,为预报及防御同类自然灾害提供参考。     

利用探地雷达测定东北黑土层厚度在坡面的空间变化

准确掌握黑土层厚度分布信息对于黑土资源评价和保护具有重要意义。然而,传统土层厚度测定方法包括土壤剖面法、插钎法和钻孔法等对于大范围的土壤厚度测定效率较低且连续性较差。本研究利用探地雷达探测了东北黑土区直型、凸型和凹型3种坡型坡面的黑土层厚度。室内模拟试验对黑土及黄土母质土壤分别设置不同的容重和含水量,探究土壤含水量和容重对土壤介电常数的影响以及探地雷达测定黑土厚度的可行性。野外试验通过开挖剖面和预埋标识物,验证了探地雷达测量黑土厚度的准确性。结果表明：土壤介电常数随容重的增大而增大,随土壤含水量的增加而减小;黑土和黄土母质层土壤含水量、容重和介电常数之间的关系可以用两个对数方程来描述,其精确度为95.26%~99.66%。探地雷达测量黑土厚度与剖面实测厚度相比,精确度为87.05%~95.58%。3个坡面的黑土厚度空间分布不同,且坡脚发生沉积处的黑土厚度较大,坡肩和坡背土壤侵蚀较严重处的黑土厚度较薄。本研究可为进一步探明和保护黑土资源提供一种高效、准确的土壤厚度调查方法。