最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类

为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。     

四川山丘区不同利用方式土壤磷吸附特性

[目的]研究四川山丘区11种不同利用方式土壤磷的吸附特性,为生态沟渠底质的选择提供科学依据。[方法]针对生态沟渠中的底质,选取四川山丘区11种不同利用方式的土壤为研究对象,对磷的吸附特性进行研究。[结果]等温吸附时,磷的最大吸附量Qm、吸附平衡常数K、最大缓冲容量MBC均与黏粉粒含量呈正相关,但K和MBC与p H呈负相关;适宜的淹水条件能增加土壤黏粉粒含量,促进非晶质氧化铁的形成,从而有利于土壤对磷的吸附。土壤磷吸附动力学试验表明,在接触时间2 h内吸附反应速率较快,这是磷向沟渠底质转移的主要阶段;去除水体中多余的磷素,应选取黏粉粒含量高的土壤作为生态沟渠的底质。[结论]该研究对生态沟渠底质的合理选择具有重要的实际应用价值。     

基于低空遥感与迁移学习的土地利用信息快速制图方法

为解决样本的手工获取和常规的目视解译难以适应目前农业土地资源信息自动化提取的需求问题,引入时空数据挖掘技术,运用关联知识迁移学习机制,提出了一种基于知识迁移学习的高分辨遥感影像土地利用信息分类制图方法(KTLC)。首先,运用改进的均值漂移算法对新的待分类制图影像进行分割获得影像对象,然后,将分割后对象的矢量边界与前时相土地利用矢量专题图进行配准、嵌套,通过叠加分析获取当前影像中的不变对象,并通过光谱、空间信息阈值筛选完成不变对象的提纯,进而将历史专题图中的地物类别知识迁移到新影像对象上,建立新的特征与地物类别映射关系,最后,运用决策树构建分类规则完成当前影像的快速分类制图,并将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行分类(EC)的结果进行对比。研究结果表明,对于2组实验影像,KTLC方法分类总体精度分别为88.61%、88.30%,EC方法分类的总体精度分别为89.87%、84.84%,2种方法分类制图精度相当,但在效率方面,KTLC方法优于EC方法。     

滴灌条件下水肥耦合对土壤物理性状的影响

通过2 a的连续滴灌试验,探究不同水肥耦合处理对土壤容重、含水率、水稳定性等物理性状的影响。结果显示,在本试验条件下,猕猴桃田0~5 cm土层中,各处理对土壤容重与土壤含水率无显著影响。在猕猴桃田0~10 cm土层土壤中:当肥料施用量为对照的85%或70%时,对照(CK)的水稳定性大团聚体平均质量直径(MWD)显著高于水分处理为CK 80%的处理;当水分处理为CK的80%时,CK的MWD显著高于肥料施用量为CK 85%的处理。