不同氮营养水平与夏玉米光谱特性关系初报

【目的】揭示关中地区夏玉米叶面光谱特性与施氮量间的相关性,探索不同施氮水平下夏玉米叶片含氮量与叶绿素等生化指标及其光谱反射率特征。【方法】在田间设置不同施氮水平(纯氮施用量分为0,120和240kg/hm2)的试验小区,分别于喇叭期、抽穗期、吐丝期和乳熟期,采用FieldSpec光谱仪于室内标准光源下测定夏玉米叶片的光谱反射率,采用H2SO4-H2O2消煮,连续流动注射分析仪测定叶片氮含量,采用叶绿素仪测定穗位叶片的叶绿素含量,并对所得数据进行相关性分析。【结果】夏玉米叶片含氮量与叶绿素含量之间呈显著相关性,作物施氮水平对叶片的叶绿素含量及含氮量有直接影响;不同施氮水平下夏玉米叶面的反射波谱曲线趋势大致相同,均明显在绿波段(550 nm左右)有1个反射峰,在近红外波段(760~1 070 nm)有1个较高的反射率平台,在近红外波段(760~1 070 nm)处的反射率随氮肥用量的增加而提高,在可见光波段(400~760 nm)处的反射率则正好相反;在可见光波段,不同生长期玉米的叶面光谱反射率表现为乳熟期>抽雄期>喇叭口期>吐丝期,而在近红外波段其光谱反射率表现为乳熟期>喇叭口期>抽雄期>吐丝期;在可见光(400~760 nm)波段处,夏玉米不同生育期叶片的反射率与叶片含氮量及叶绿素含量呈负相关,而在近红外(760~1070 nm)波段处,除抽雄期外,其余生育期叶片的反射率与叶片含氮量及叶绿素含量均呈正相关,且相关性较为显著;高光谱遥感监测显示,关中地区夏玉米氮素营养水平的敏感时期分别是喇叭口期、吐丝期及乳熟期,敏感波段为可见光波段的500~720 nm和近红外区的760~1 070 nm。【结论】夏玉米的氮营养水平与叶面光谱反射率存在显著的相关性,利用高光谱遥感数据监测关中地区夏玉米的营养状况是可行的。     

陕西省南部地区土壤粘粒特性研究

陕西南部土壤粘粒特性的研究发现,陕西省南部北亚热带湿润地区,发育在第四纪下蜀黄土母质上的土壤粘粒含量高,粘化层不明显,粘土矿物以伊利石和蒙脱石为主,粘粒铁富集明显;发育在基岩风化物母质上的土壤粘化层明显,粘土矿物以蒙脱石、蛭石为主,且有一定量的高岭石,粘粒中铝富集强烈。中山区暖温带湿润地区的土壤,粘粒含量较低,粘土矿物以伊利石、绿泥石为主,粘粒中铁、铝富集均不明显,元素的淋溶迁移较弱。     

陕西省南部地区土壤粘粒特性研究

陕西南部土壤粘粒特性的研究发现,陕西省南部北亚热带湿润地区,发育在第四纪下蜀黄土母质上的土壤粘粒含量高,粘化层不明显,粘土矿物以伊利石和蒙脱石为主,粘粒铁富集明显;发育在基岩风化物母质上的土壤粘化层明显,粘土矿物以蒙脱石、蛭石为主,且有一定量的高岭石,粘粒中铝富集强烈。中山区暖温带湿润地区的土壤,粘粒含量较低,粘土矿物以伊利石、绿泥石为主,粘粒中铁、铝富集均不明显,元素的淋溶迁移较弱。     

黄土高原降雨因素对土壤侵蚀的影响

根据调查和模拟降雨试验资料分析,黄土高原地区降雨是影响土壤侵蚀的最重要因素之一。水土流失主要是由少数几次大雨或暴雨所引起,大多数的降雨一般不产生地表径流;能够引起水土流失的土壤侵蚀暴雨标准随雨强和历时而异;ＥＩ３０是较适用的降雨侵蚀力指标,各种降雨特征值具有明显的空间分布规律。     

乾县枣子沟流域土地类型研究

在黄土高原综合治理试区研究工作中,通过对枣子沟流域土地形成的自然环境条件和分异特点的分析,探讨了本区土地类型划分的原则、指标和分类体系,阐述了各种类型的形成条件、分异原因、属性特须、利用现状和土地类型的空间组合结构,并对本区土地资源进行了适宜性评价,提出今后合理利用的方向和途径。     

冬小麦叶片花青素相对含量高光谱监测

为探究冬小麦叶片花青素含量的高光谱监测方法,以陕西省关中地区冬小麦为研究对象,分析了叶片光谱反射率与花青素含量的相关性,建立以不同波段组合的RSI、DSI和NDSI光谱指数为自变量的一元回归模型以及利用偏最小二乘法构建的多元回归模型,并进行模型精度比较。结果表明,所有模型中,开花期的PLS模型精度最高,预测效果最好(建模r~2=0.872 3,RMSE=0.005 9;检验r~2=0.912 8,RMSE=0.004 8),是预测冬小麦花青素的最优模型;各生育时期中,开花期模型精度较高,表现稳定,是预测冬小麦花青素的最佳生育时期。     

县域农村居民点适宜性评价——以陕西省陇县为例

为优化农村居民点布局,促进城乡协调发展,运用层次分析法对农村居民点适宜性进行评价。选取西北地区地貌类型多样、地形破碎复杂的陇县作为研究区,基于县域特点和农村居民点用地特征,从自然因素和社会经济因素两个方面确定评价指标。将高程、坡度、坡向、水源影响度作为自然要素评价指标,将道路通达度、城镇中心可达性、用地规模作为社会经济要素评价指标,在ArcGIS 10.3软件支持下,利用多层分析加权求和的方法,以20 m×20 m的栅格像元大小作为评价单元,对陇县农村居民点进行多因素综合评价。将用地适宜性划分为适宜、较适宜、基本适宜和不适宜4个等级,分别占用地总规模的13.88%、42.84%、34.48%、8.80%。结果表明,适宜农村居民点用地自然条件优越,交通便捷,距离城镇中心较近且用地规模大,适合设施建设需要；较适宜农村居民点用地分布广泛,地势略有起伏,交通方便,城镇中心可达性较高且具有一定的规模；基本适宜农村居民点用地自然条件略差,道路通达度一般,城镇中心可达性和用地规模有限制；不适宜农村居民点用地地形条件差,交通不便,距离城镇中心远且多为零碎地块,不利于居民点发展。研究结果为农村居民点用地选择提供了理论基础。     

基于可见/近红外光谱的牡丹叶片花青素含量预测

以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大相关系数位于544 nm;以544 nm波长反射率及花青素反射指数(ARI)、调整花青素反射指数(MARI)为自变量建立的预测模型可以用于牡丹叶片花青素含量预测;以偏最小二乘回归(PLSR)构建的牡丹叶片花青素含量预测模型的建模和验模R2分别为0.873和0.811,RMSE为0.068μmol/g,RPD为2.352,是预测牡丹叶片花青素含量的最优模型。     

基于连续小波变换耦合CARS算法的冬小麦冠层叶片含水量估算

为实现干旱地区冬小麦冠层叶片含水量的快速测定，以陕西省乾县为研究区，基于野外冬小麦冠层高光谱数据和实测叶片含水量，对原始光谱进行连续小波变换（continuous wavelet transform，CWT）后得到的小波能量系数与实测含水量进行相关性分析；并通过竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）过滤冗余变量，筛选与叶片含水量相关性较好的波长变量，作为优选变量集；通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型进行优化，构建冠层叶片含水量预测模型并进行分析。结果表明，从尺度1到尺度10，小波系数与冬小麦叶片含水量整体相关性先升后降，中等分解尺度在光谱波段去除噪声、提高相关性方面最佳；基于CARS优选变量集所建的两种模型中，BP-PSO模型预测能力明显优于普通BP神经网络模型，其决定系数可达0.82，均方根误差为0.86%，相对误差为0.82%。这说明CWT-CARS-BP-PSO耦合算法在提升相关性、过滤冗余波段、提高模型预测精度方面效果显著，可用于冬小麦叶片含水量预测。     

陕北农牧交错带不同人工植被下的土壤质量研究

以陕北农牧交错带为研究对象，通过对不同人工植被下的土壤机械组成、土壤养分、土壤微生物、土壤酶活性的变化进行分析，得到不同植被对土壤质量的影响结果。结果表明：随着人工植被的建立与生长，土壤质量总体趋于好转．但不同样地随着植被盖度和植被种类的不同，土壤质量差异很大；多年生乔木林改良土壤质量的潜力最高．耕作粗放的农地土壤质量有所下降。