利用遥感和GIS技术监测城镇用地的扩展

采用基于主成分分析的假彩色合成、IHS融合及其关键技术、差值比值综合处理和缓冲区分析等遥感与GIS技术 ,对南京市城镇用地扩展进行了动态监测。充分利用了TM多光谱影像和SPOT全色光影像的光谱信息。在利用多源遥感影像实现计算机自动解译方面作了有益的探索。发现南京城镇的扩展速度加快与道路建设的发展具有同向性。研究结果对南京市的建设规划将有参考价值     

我国南方第四纪红色粘土低丘红壤的保水性能研究初报

南方第四纪红色粘土丘陵红壤,分布广,面积大,具有很大的开发潜力。然而,红壤存在着严重的季节性干旱。伏旱、秋旱可以导致减产数成,甚至颗粒无收。它制约着红壤开发的成败。因此,开发利用红壤,必须首先解决水的问题。本文对该土壤的保水性能作了初步探讨。     

红色粘土丘陵土壤侵蚀的地理信息系统研究——以江西省临川县小华山地区为例

在对土壤侵蚀影响因素进行调查研究的基础上，建立起综合土地利用类型、土壤类型、地面高程和坡度、至村庄的最小距离等因素的地理信息系统土壤侵蚀研究模型。通过模型处理，利用电子计算机绘制出属第四纪红色粘土丘陵的小华山地区的土壤侵蚀等级图。     

红色粘土丘陵土壤侵蚀的地理信息系统研究：以江西省临川县小华山地区…

在对土壤侵蚀影响因素进行调查研究的基础上，建立起综合土地利用类型土壤类型地面高程和坡度，至村庄的最小距离等因素的地理信息系统土壤侵蚀研究模型。通过模型处理，利用电子计算机绘制出属第四纪红色粘土丘陵的小华山地区的土壤侵蚀等级图。     

温度条件对TDR测定土壤水分的影响

时域反射仪(TDR)法是速测土壤水分常用的方法之一，该方法具有快速、使用方便等优点。而土钻法(又称质量法或烘干法)则被认为是测定土壤水分的经典方法。本试验通过这两种方法测定了黄土高原沟壑区王东沟流域的土壤不同层次的水分，结果发现，两者存在一定的差异。在通常温度(23—31℃)下，对黄土高原土壤用TDR所测土壤含水量比土钻法所测值偏高；温度低于23℃或高于31℃，TDR所测土壤含水量比土钻法所测值偏低。所以，与土钻法相比，TDR法具有一定温度条件的限制性。     

基于可见光-近红外漫反射光谱的红壤有机质预测及其最优波段选择

有机质是土壤肥力、土壤质量的重要指标,同时也是土壤碳库的重要组成部分。传统的土壤有机质测试方法费时、繁琐,难以满足快速监测土壤有机质含量的需求。近年来,具有无损、快速、简便等优点的可见-近红外光谱技术的应用为土壤有机质的快速监测提供了有效途径。     

山东省耕地变化与人口增长及经济发展间的关系初探

选择GDP增长率、人口增长率和耕地面积减少率作为主要分析指标,分析了1978—2000年山东经济增长,人口增长和耕地面积减少之间的关系,并选用1991—2000年的数据以市为单位探讨了区域差异。发现改革开放以来的20多年,耕地面积大量减少的时间和经济过热的增长阶段基本同步,具体受固定资产投资规模的牵动。认为经济增长是耕地面积减少的主要宏观驱动因子。     

不同土地利用方式下土壤有机碳矿化及其温度敏感性

通过土壤样品的室内培养,分析不同温度(5℃,15℃,25℃和35℃)培养下不同土地利用类型(水田、旱地、茶园、果园和人工林)的土壤有机碳矿化速率的变化规律,并运用双指数模型对土壤有机碳矿化过程进行拟合,探讨土地利用方式对土壤有机碳矿化特征及温度敏感性的影响。结果表明:(1)相同温度下,不同土地利用类型的土壤有机碳矿化累积释放量大小为人工林果园水田茶园旱地;(2)随着温度的升高,土壤有机碳矿化速率增大,其中活性碳分解速率变化无规律,但缓效碳分解速率呈指数增长(R20.98);(3)不同土地利用方式土壤有机碳矿化速率对温度变化的敏感程度(Q10)不同,其大小顺序为水田茶园果园旱地人工林。综上所述,土地利用方式的改变将会导致土壤有机碳矿化速率的变化,从而影响土壤有机质含量;另外,根据Q10值可预测水田土壤有机碳矿化速率对全球变暖反应更明显。     

长三角地区农用地土壤肥力特征及综合评价——以朱林镇为例

为了解长江三角洲地区农用地土壤肥力特征,以常州市金坛区朱林镇为例,利用模糊综合评价模型与地统计学及GIS技术相结合的方法,分析朱林镇的土壤肥力特征并对其进行综合评价。结果表明:pH为中性,有机质、全氮、阳离子交换量适中,速效钾含量较低,有效磷含量丰富;除有效磷具有中等程度的空间相关性外其他肥力指标均具有强烈的空间相关性;Kriging插值结果显示的各土壤肥力指标空间分布图能够很好的反映肥力指标的空间分布及丰缺状况;模糊综合评价结果表明朱林镇整体肥力处于中等水平,且东部肥力高于西部,南部肥力达到一等水平,与土壤质地、土地经营方式、肥力科学管理及境内地势多为圩田有关。其结果可为镇域尺度土壤肥力的空间内插、制图和取样设计提供参考,也为长江三角洲土壤可持续利用、肥力的科学管理提供依据。     

小波包-局部最相关算法提高土壤有机碳含量高光谱预测精度

高光谱遥感可以实现水稻土排水期有机碳含量的快速预测,但土壤反射率受多种噪声的影响,有机碳光谱信号探测受阻,预测模型性能低下,如何在去除噪声的同时最大限度地保持有机碳光谱信号十分重要。以原状新鲜水稻土为研究对象,采用Bior1.3小波系对反射光谱进行1~7层小波包变换,通过相关分析确定最大分解层;将原始反射率至最大分解层以内的各层光谱相关系数组成相关系数集,采用局部最相关算法(local correlation maximization,LCM)构造土壤有机碳最优光谱;最后基于最优光谱建立有机碳含量偏最小二乘预测模型并进行分析。结果显示:1)随着小波包分解层数的增加,土壤反射率与有机碳含量的相关性不断增强,到第6层达到最高,确定为小波包最大分解层;2)基于LCM构造的最优光谱比未去噪光谱平滑,比小波包去噪光谱保留了更多光谱细节;3)未去噪光谱、小波包去噪光谱和LCM最优光谱有机碳预测模型的验证决定系数分别为0.693、0.727和0.781,均方根误差为1.952、1.840和1.679 g/kg,残留预测偏差为1.85、1.97和2.17。小波包-局部最相关算法在去噪同时有效保持了土壤有机碳光谱信号,可提高水稻土有机碳含量高光谱预测精度。