基于SPA-MLR方法的土壤含水量光谱预测模型研究

以人工调配的不同含水量土壤的高光谱数据为基础,运用11种常规的变换方法对原始光谱反射率进行变换,使用连续投影算法(SPA)提取特征波段,然后建立多元线性回归(MLR)模型,并对不同模型进行评价比较,旨在选择监测土壤含水量的最佳高光谱模型,实现土壤含水量高光谱监测。结果表明,随着土壤含水量的增加光谱反射率先升高后降低;使用SPA提取的特征波段为3~5个,且不同变换处理后提取的特征波段存在差异。利用特征波段建立MLR回归模型,表明原始光谱经一定数学变换处理可以提高土壤含水量高光谱监测精度,其中对数的一阶微分变换处理(T_8)后建立的SPA-MLR模型监测精度最高,其校正模型表现为R~2=0.957,RMSE=2.16,RPD=4.74,验证模型表现为R~2=0.903,RMSE=3.41,RPD=2.95。故基于反射率对数一阶微分变换处理所建立的SPA-MLR模型可以更好地实现土壤含水量的高光谱监测。     

基于冬小麦冠层高光谱的干生物量监测

冬小麦地上干生物量(AGB)能够表征麦田生态系统生产力的大小,提取AGB光谱特征信息和实现其准确估算,对于掌握冬小麦长势情况具有重要的作用。基于连续2 a的氮运筹试验,利用连续投影算法(SPA)提取原始光谱和一阶微分光谱的重要波段,并基于所提取的光谱特征利用多元线性回归(MLR)方法构建AGB的光谱监测模型。结果表明,利用SPA算法可有效降低光谱维度,基于原始光谱所筛选的重要波段分别为528,671,734,910,1 235 nm,而基于一阶微分光谱所筛选的波段为530,669,740,817,1 209 nm;基于一阶微分处理所建立的模型校正集与验证集模型均达到了较高的精度,Y=-5.01+2 043.86R530-7 772.11R669+348.54R740+14 462.04R817+14 196.13R1209,其R2,RMSE和RPD分别为0.72,1.92 t/hm2和2.53;验证集R2和RMSE分别为0.67,2.25 t/hm2。研究表明,结合SPA和MLR可以实现冬小麦AGB的实时估算,研究结果对冬小麦生长状况监测具有一定的参考价值。     

基于高光谱遥感的玉米叶片SPAD值估算模型研究

灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经网络模型,并进行了比较分析。结果表明：基于全谱构建的PLSR模型SPAD值拟合效果最好（R ²=0.910,RMSE=2.071）,而基于光谱特征参数所建立的PLSR模型拟合效果可达到与全谱PLSR模型相近的水平。但后者的实测值与预测值拟合效果（R ²=0.867,RMSE=2.581,RPD=2.628）优于全谱PLSR模型,且建模时间短,模型复杂程度降低。BP神经网络模型相较于两种PLSR模型预测效果略差,但优于传统回归模型。综合来看,基于光谱特征参数建立的PLSR模型估测效果最好。     

不同肥料配比对荞麦产量和品质的影响

采用盆栽试验,初步研究了不同肥料配施对荞麦产量和品质的影响。结果表明,氮肥、磷肥、钾肥、有机肥以及适宜配合施用可显著提高荞麦的产量。氮磷肥、有机肥可提高荞麦蛋白质、脂肪和赖氨酸的含量,氮磷钾配施可显著提高淀粉和赖氨酸含量,全肥可以极显著地提高赖氨酸的含量。有机肥、全肥的配合施用是保证荞麦产量和品质的关键。     

黄土坡地不同利用方式土壤侵蚀模型研究

利用土壤侵蚀定位土芯Eu示踪新方法所获得的大量的侵蚀及其因子实测数据 ,建立黄土坡地不同土地利用方式下土壤侵蚀空间分异和坡面侵蚀预测模型。模型可操作性强 ,所需因子数据用常规方法即可获得 ,因而可用来预测不同土地利用方式下土壤侵蚀的空间分布和坡面侵蚀。     

冬小麦产量与籽粒蛋白质含量协同变化特点及水肥调控

【目的】揭示冬小麦产量与籽粒蛋白质含量协同变化特点，为小麦高产优质栽培决策提供依据。【方法】根据盆栽水肥和田间肥料试验数据建立冬小麦产量和籽粒蛋白质含量关于土壤水分含量及氮磷肥的单因素和两因素效应函数，通过对函数曲线变化状态及其特点的分析，揭示小麦产量和蛋白质含量在不同水肥条件下的协同变化特点及其条件，并据此确定各种条件下高产优质的水肥管理方案。【结果】低肥和中肥（或土壤水分含量为田间最大持水量的50%和60%）条件下，产量和籽粒蛋白质含量随土壤水分含量（或施氮量）增加的曲线分别为凸型和凹型。蛋白质含量最低值和产量最高值之间对应的施氮量为产量和蛋白质含量在土壤水分含量为田间最大持水量的50%和60%条件下协同变化的施氮量区间。在高肥和土壤水分含量为田间最大持水量的70%和80%条件下，产量和蛋白质含量曲线均为凸型，蛋白质含量达到最大值之前对应的土壤水分含量为高肥条件下产量和蛋白质含量协同变化区间；产量达到最大值之前对应的施氮量为土壤水分含量为田间最大持水量的70%和80%条件下产量和蛋白质含量协同变化区间。【结论】在一定的水肥条件下，小麦产量和蛋白质含量协同变化是可能的。用极差变换将产量和蛋白质含量理论值标准化，其标准值曲线的交点即为二者的最佳结合点。用等值线图描述产量和蛋白质含量的水氮和氮磷两因素效应，分析产量和蛋白质含量变化规律及其关系，确定实现一定生产目标的水肥管理方案。这为小麦高产优质水肥调控提供了一种行之有效的方法。     

不同施肥决策对冬小麦生长影响的高光谱监测及对比分析

为了明确不同变量施肥算法下的冬小麦冠层光谱特征,以及确定适宜我国气候条件的变量施肥算法,于2006年通过田间试验,分别测量了六种不同施肥决策下的冬小麦冠层光谱和产量,对这六种施肥算法进行了对比分析.结果表明,通过对施肥后冬小麦冠层光谱反射率、施肥前后反射率变化量以及不同时期的归一化植被指数的分析,得知不同施肥处理的冬小麦冠层光谱反射率存在差异,可以反映出冬小麦长势的强弱,其中基于光谱指数和作物生长模型相结合的算法(Z)进行施肥的冬小麦长势最佳.与均一施肥(W)和不施肥(CK)处理相比,变量施肥处理均显著提高小麦产量;除基于土壤养分变量施肥处理(T)外,产量变异系数明显降低,其中基于归一化SPAD值变量施肥处理(S)的变异系数最小.Z变量施肥算法综合效果最佳,S变量施肥算法在降低产量变异度方面效果最佳.拔节期施肥对开花期或灌浆初期小麦生长影响最大;并且这两时期的植被指数与产量的相关性也最好,尤其红边三角光谱指数(RTVI)最好(相关系数达到0.700),可见采用RTVI指数进行产量预测效果更优.     

转Bt基因棉叶对土壤微生物多样性的影响

应用Biolog方法研究了转Bt基因棉粉碎叶腐解对土壤微生物群落结构功能多样性的影响。取腐解10d、25d、40d、55d、70d土样分析土壤微生物群落多样性指数及土壤微生物对聚合物、胺类、氨基酸、糖、羧酸和其他类碳源利用情况。结果表明:在腐解过程中,转Bt基因棉粉碎叶土壤微生物群落丰富度下降,群落多样性显著降低,而群落优势集中性明显提高;转Bt基因棉粉碎叶影响了土壤微生物群落对碳源的利用程度,表现为可显著增加对糖类、胺类和氨基酸类碳源的利用,初期显著降低对羧酸类碳源的利用,对聚合物类和其他类碳源的利用率无显著影响;主成分分析表明转Bt基因棉粉碎叶对土壤微生物群落原有结构功能影响具有持续性。     

红壤坡地不同利用方式土壤侵蚀模型研究

利用土壤侵蚀定位土芯Eu示踪新方法所获得的大量侵蚀及其因子实测数据,建立了红壤坡地不同土地利用方式下土壤侵蚀空间分异和坡面侵蚀预测模型,模型的可操作性强,所需因子数据用常规方法即可获得,因而可用来预测不同土地利用方式下土壤侵蚀的空间分布和坡面侵蚀。