基于TM影像的黄陵县土地利用变化动态监测

以1987年和2002年两期TM影像为信息源,应用计算机自动识别分类与GIS空间分析相结合的方法,提取了黄陵县不同时期的土地利用现状信息及其动态变化。结果表明:研究区森林覆盖率高,林地占区域土地总面积的70%以上;耕地面积较小,占地比例不到7%。1987年至2002年,耕地和草地面积明显减少,园地增加突出,林地、居民点及工矿用地略有增长,其中面积变化最大的是耕地,减少111.13 km2;变化率最大的是园地,达到329.44%。     

黄土高原丘陵沟壑区退耕还林生态效应评价

基于1986,2003年两期遥感影像解译获得的吴起县土地利用变化数据,采用生态系统价值衡量土地利用类型相对生态价值,对吴起县退耕还林的生态效应进行了综合评价.(1)1986-2003年间,吴起县土地利用类型发生了显著变化.林地、草地面积显著增加,耕地面积大幅度减少,其中,63.55%的耕地转换成林地和草地.(2)吴起县的生态环境指数从0.507上升到0.747,生态环境指数明显增加.其中,林地对区域生态环境指数增长贡献明显,从0.058增长到0.368.说明吴起县退耕还林还草带来了较好的生态效应,整体的生态环境质量得到了极大改善.     

平原区土壤质地的反射光谱预测与地统计制图

基于地统计方法的土壤属性制图通常需要大量的采样与实验室测定。本研究提出利用可见光近红外(visible-nearinfrared spectroscopy,VNIR)光谱技术测定替代实验室测定,并与地统计方法相结合预测土壤质地的空间变异。通过建立砂粒(0.02 mm),粉粒(0.002~0.02 mm),黏粒(0.002 mm)含量的VNIR光谱预测模型,将模型预测得到的质地数据和建模点实测质地数据一同用于地统计分析和Kriging插值制图。以江苏北部黄淮平原地区为案例的研究结果表明,砂粒、粉粒、黏粒含量的预测值和实测值的均方根误差(RMSE)分别为8.67%、6.90%3、.51%,平均绝对误差(MAE)分别为6.46%、5.60%、3.05%,显示了较高的预测精度。研究为快速获取平原区土壤质地空间分布提供了新的可能的途径。     

基于正交信号校正的Vis-NIR光谱土壤质地预测

为提高基于VIS-NIR光谱的土壤质地预测精度,引入了正交信号校正(OSC)光谱预处理算法。分别用原始光谱、微分处理、OSC处理光谱,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,OSC-PLSR模型验证精度高于其他两种方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp为5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp为1.25,相比PLSR模型,分别降低22.22%和9.42%。OSC算法在土壤质地的VIS-NIR反演中能有效消除不相关因素的影响,提高模型预测精度。     

基于高光谱的土壤不同颗粒含量预测分析

以典型黄河下游冲积平原区的土壤为研究对象,分析土壤高光谱特征,探讨土壤质地不同粒级颗粒含量的统一估测途径,为土壤质地快速监测评价提供技术支持。选择原始光谱,及其倒数、对数、标准正交变换、多元散射变化、一阶微分、二阶微分共7种光谱变换形式,首先主成分降维,然后分别建立土壤黏粒、粉粒和砂粒含量的支持向量机预测模型,采用决定系数、均值绝对误差、均方根误差3种精度指标来衡量模型的预测能力。结果表明:原始光谱的对数为最佳光谱变换形式,具有最佳的土壤不同颗粒含量估测能力,决定系数R2 ≥ 0.6853,均值绝对误差MAE ≤ 0.1193,均方根误差RMSE ≤ 0.1683;黏粒含量的变化范围相对集中,预测能力整体表现的相对较强,R2 = 0.8127,MAE = 0.0820,RMSE = 0.1248。通过筛选最佳光谱变换处理,主成分降维,支持向量机预测,建立了土壤中黏粒、粉粒和砂粒含量的统一估测途径,实现了简单快捷的高光谱估测。     

利用数字土壤制图技术评价森林立地质量

[目的]为了提升森林立地质量评价的精准性,探讨利用数字土壤制图技术对森林立地质量进行评价,助力精准林业的发展.[方法]以济源南山林场为研究区,以地形因子为预测因子,运用模糊C均值聚类方法(FCM算法)对立地评价所需的主要土壤属性进行预测制图,并在利用遥感影像数据获取林地其他立地环境因子分布图的基础上,应用灰色关联度法对...     

杨树人工林表层土壤水分及养分特征对森林抚育的响应

为了研究森林抚育经营活动对人工林地表层土壤理化特性的影响,以郑州市惠济区黄河滩区杨树人工中龄林为研究对象,森林抚育3 a后,设置了3个不同抚育强度处理水平,进行了野外取样和室内试验,研究了不同抚育强度对杨树人工林表层土壤水分及养分特征的影响。结果表明,2个土层土壤饱和持水量、土壤非毛管孔隙度、土壤毛管孔隙度与土壤容重均随抚育强度的增大而增加,大小关系为:中度弱度对照,其中对照0~10 cm层土壤容重显著高于其它2个处理水平(P0.05);3个处理水平土壤0~10 cm层土壤初渗速率、土壤稳定入渗速率、前36 min入渗量和前36 min平均入渗速率均显著高于10~20 cm层(P0.05)。3个处理水平土层0~10 cm层土壤有机碳质量分数和土壤有机碳储量均显著高于10~20 cm层(P0.05),且均随着抚育强度的增大而增加,其中中度抚育土壤有机碳质量分数和土壤有机碳储量显著高于对照和弱度抚育(P0.05)。土壤0~10 cm层和10~20 cm层全氮质量分数随抚育间伐强度的增加而增大,到中度抚育时达到最大值,分别为0.998 g·kg~(-1)和0.597 g·kg~(-1)。因此,森林抚育对杨树人工林林地土壤表层的影响效果更加明显,显著降低了土壤容重,增加了土壤毛管孔隙度和非毛管孔隙度,同时土壤有机碳含量和储量均显著提高。     

水蚀风蚀复合区土地覆被分层分类方法研究——以横山县为例

以位于水蚀风蚀复合区的陕西省横山县为例,通过分析土地覆被类型在TM影像上的光谱特征,选择不同的特征参数,逐层提取有关信息:首先用TM5/TM3提取水体,然后用NDVI分离植被和非植被;在非植被区,用NDBI和NDVI相结合提取城镇用地,再用TM5将沙地和荒草地分离;在植被区,首先根据NDVI分为三大类:草地、旱地和灌木林、水浇地和有林地,然后利用TM4区分旱地和灌木林,用TM5-TM4的差值把水浇地和有林地分离。精度评价结果表明,分类总精度为86.8%,Kappa系数为0.8506,达到分类要求标准。     

陕西省土壤数据库的设计研究

利用GIS图形与属性数据的强大管理分析功能,构造土壤数据库系统E-R模型,确定陕西省土壤空间数据库的主要内容及其与属性数据库的关联方法.在此基础上,建立了功能强大,实用性强,操作简单的土壤数据库系统,并提出了数据库系统需要进一步研究拓展的方向.该方法可为陕西土壤资源开发利用提供参考.     

土壤空间数据库支持的陕西土壤肥力评价

【目的】改进传统的土壤肥力评价方法。【方法】在陕西土壤空间数据库的支持下,应用层次分析法和模糊综合评价法,基于GIS环境对全省土壤肥力进行综合评价,并编制了土壤肥力评价等级图。【结果】陕西省土壤肥力质量较差,以3~6级肥力为主,占总面积的74.5%,其次为2、7级肥力土壤,1、8级肥力土壤所占比例很小,不足5%;陕西省北部土壤肥力偏低,大多在4级以下,关中地区以3、4、5级土壤居多,南部山区以2、3、4级肥力土壤为主。【结论】基于土壤空间数据库的肥力评价,实现了土壤肥力的分级评价自动化,提高了结果的科学性和客观性。