基于可见/近红外光谱的黄河口区土壤盐分及其主要离子的定量分析

【目的】定量、准确地监测盐渍土,对其防治和农业可持续发展至关重要,论文旨在明确黄河口区土壤盐分及其主要离子的特征光谱,建立适用于该区域的土壤盐渍化定量分析模型,提高其定量分析的精度和稳定性。【方法】首先以山东省垦利县为研究区,于2014年10月5—9日野外采集代表性土样96个,对土样风干后,采用土壤化学分析方法室内分析盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量,并采用美国ASD Fieldspec 3光谱仪测定土样可见/近红外高光谱数据,对光谱反射率进行去噪、一阶导数变换等预处理;然后基于盐分及其主要离子不同含量的样本光谱分析盐分及其主要离子的光谱响应,在此基础上,对样本的土壤盐分及其主要离子含量与反射率的一阶导数光谱进行逐波段的相关分析,按照相关系数高且显著的原则,选取各自的敏感波段,再根据敏感波段的交叉情况选取集中波段为特征波段,进而选取特征波段中具有极值相关系数的波段作为显著特征波段,综合确定表征土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的特征光谱;最后分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)方法构建土壤盐分及其主要离子的定量高光谱分析模型。【结果】研究区土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量的光谱曲线形状和走势整体一致;土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的光谱响应谱区为1 320—1 495、1 790—1 920、2 120—2 290 nm;基于相关分析的土壤盐分及其主要离子的敏感谱区为1 490—1 520、1 890—1 930nm;最后综合光谱响应及相关分析确定土壤盐分及其主要离子的特征波段为1 493、1 801、1 911和2 289 nm,显著特征波段为1 493和1 911 nm。模型结果显示基于2个显著特征波段反射率一阶导数的模型精度均与4个特征波段的模型精度相当,表明显著特征光谱作为盐分及其主要离子的特征光谱进行其定量分析的有效性。比较3种建模方法,RF模型的预测效果最好,SVM模型次之,而MLR模型精度最低;对于盐分、Cl~-和Na~+,3种方法构建的模型均可有效地用于其定量分析,精度较高且稳定,然而Ca~(2+)预测精度还有待提高。通过综合比较分析,基于显著特征波段(1 493和1 911 nm)反射率一阶导数构建的随机森林(RF)模型对盐分、Cl~-和Na~+均具有较好的估测精度和稳定性,也可用于Ca~(2+)的定量估测。【结论】基于光谱响应及相关分析综合确定盐分及其主要离子的显著特征光谱(1 493和1 911 nm反射率一阶导数),进而采用随机森林方法构建盐分及其主要离子的定量估测模型,适用于黄河口区土壤盐渍化信息的有效提取。     

基于低频GPR的土壤累积入渗量的探测方法研究

农田尺度上土壤累积入渗量的准确获取是目前土壤入渗研究中的难题.通过土工模拟和灌水实验,探讨利用低频探地雷达(GPR)技术探测土壤累积入渗量的方法.在分析灌水前后GPR剖面特征的基础上,分别构建和对比了基于波速法和振幅法的土壤累积入渗量计算模型.结果表明,基于振幅的探测模型在精度和稳定性方面均优于波速法,反射波振幅模型精度高于地面波模型,利用反射波波谷1构建的累积入渗量的GPR探测模型的决定系数达到0.96.因此,使用低频探地雷达可以实现对土壤累积入渗量的准确探测.研究结果为农田尺度上土壤累积入渗量的探测方法提供了一种新思路,同时,也为GPR在土壤学领域中的进一步应用提供了科学依据.     

山东省青州市耕地地力等级评价研究

本文介绍了农业部有关耕地地力等级评价在山东省青州市的试点研究结果。整个评价是建立在全面野外调查和室内化验分析以获取大量耕地地力相关信息的基础上,以GIS和SPSS等技术并结合有关数学模型为依托,对耕地地力进行的自动化和定量化评价。对耕地地力等级的分布特点、利用现状、存在问题及对策也进行了分析,希望能对青州市耕地高效和可持续利用提供科学依据。     

基于ANN—产量的耕地地力定量评价模型及其应用

管理水平近似条件下的作物实际产量是耕地地力等级的直观反映,在目前传统耕地地力评价AHP-模糊评判方法的基础上,尝试建立耕地地力的ANN-产量定量评价模型,并以山东省鱼台县为研究对象进行了实例研究.采用相对隶属度对各评价指标进行描述,以实际产量为目标输出标准,经神经网络训练得到评价模型.与传统方法相比,模型不仅能反映耕地地力评价的非线性特征,而且评价过程中不需要确定权重,消除了传统方法确定权值时人为因素的影响,增加了评价结果的客观性.通过与传统方法的对比发现,该模型评价结果与现行耕地地力评价方法的结果较为一致,为耕地地力的定量评价探索了一条新路.     

6S辐射校正与像元分解结合提高苹果树花期冠层反射率反演精度

为了获取近似真实的苹果树冠层反射率,该文以山东省栖霞市为研究区,应用DEM数据和6S辐射传输模型,对苹果树花期TM影像进行辐射校正、混合像元分解,获取26个果园苹果树冠层反演反射率,将反演结果与相同时段地面实测冠层反射率以及表观反射率、表观—像元分解反射率进行比较,分析了反演效果及精度。结果表明,地表反演反射率有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处的地物,影像清晰度明显提高;苹果树冠层反演反射率样本平均值误差较表观、表观—像元分解、地表反演3类反射率小,与实测值的相关系数提高,而且样本间变化趋势与实测值基本一致。此反演方法具有一定可行性,对于苹果树冠层反射率和苹果园管理基础数据获取与应用具有积极意义,也可为其他农业遥感反演研究及应用提供借鉴。     

黄河三角洲地区植被生长旺盛期地下水埋深遥感反演

【目的】快速准确地获得大面积的黄河三角洲地区地下水埋深。【方法】利用2004年18个站点的植被生长旺盛时期(7—9月)的地下水埋深数据,采用一元和多元线性回归建模方法,确定反演指标,比较了遥感指标反演法与地学和遥感相结合的2种反演模型。【结果】对数变换后的NDVI、指数变换后的晚上LST和指数运算后的晚上TVDI是地下水埋深反演的敏感遥感指标,观测点距黄河的距离(H1)、观测点周围水体密度(ρ)、对数变换后的观测点距海岸线的距离(H2)和DEM是地下水埋深反演的敏感地学指标;只用遥感指标建立的地下水埋深预测模型的决定系数R2为0.496,引入地学参数后模型R2平均值增加到0.791。遥感和地学指标相结合的方法可以更准确地反演植被生长旺盛期研究区的地下水埋深分布状况。【结论】将遥感指标和地学指标相结合进行模拟更合理。     

黄河三角洲垦利县生态环境敏感性评价

依据垦利县生态环境目前存在的问题和生态环境敏感性理论,选取了植被覆盖度、地下水矿化度、潜水埋藏深度、土壤质地,地貌类型5个生态敏感性因子。在GIS技术支持下,对垦利县生态敏感性进行了单因子评价,采用专家打分法获取各指标权重,指数和法计算评价单元环境敏感度。结果表明,垦利县敏感性程度的面积与空间分布规律为:极度敏感区、高度敏感区、中度敏感区和一般敏感区,分别占研究区总面积的37.4%,25.7%,26.0%和10.9%。在总体分布上从西南向东北,随着黄河向渤海的延伸,敏感性程度逐渐增加。评价结果可为垦利县生态环境政策的制订提供科学依据。     

基于ArcGIS Server的研究生及实验室管理系统设计与实现

研究生以及实验室设备、药品信息分布比较分散,传统的管理方式无法可视化,但是借助GIS技术进行管理可以很简单的实现.本研究以Visual Studio.net2008为开发平台,以Windows 2003 Server作为网络服务器操作系统,以自带的ⅡS为WEB服务平台,采用SQL2005数据库,应用ArcGIS Server.NET ADF模板以及ASP.NET技术构建了B/S架构的研究生及实验室管理系统,系统不仅实现了地图放大、缩小等基本功能,而且实现了研究生、实验室设备和药品信息的录入、更新以及查询功能,系统的构建提高了学院对研究生及实验室管理的能力.     

利用生态位适宜度模型评价土地利用环境脆弱性效应

土地利用对环境脆弱性具有重要影响,土地利用与生境条件匹配越好,土地利用的环境脆弱性效应值会越低。该文通过生态位适宜度模型将土地利用对环境脆弱性的影响定量化。选择典型生态环境脆弱区黄河三角洲垦利县的农用地,通过野外调查选择样地,构建各土地利用方式的生态位适宜度模型,在此基础上,对各土地利用生态单元的生态环境现实条件与现状土地利用方式所要求的最佳生态环境进行比较计算生态位适宜度,获得土地利用环境脆弱性效应分布图。研究结果表明,垦利县土地利用的环境脆弱性效应整体良好,棉田是决定整个垦利县环境脆弱性发展的土地利用方式;土地利用强度与土地利用环境脆弱性效应之间呈现为正相关趋势;灌溉条件和土壤盐分是决定土地利用环境脆弱效应值高低的主导环境因子。该研究结果对指导土地的合理利用与管理,防止土地退化和促进生态环境改善具有一定意义。     

发展中城市的土地资源承载力评价及预测 ——以济南市为例

长期以来,土地资源在发展中城市发挥着极其重要的作用.定量评价和预测土地承载力状况为提高发展中城市土地承载力提供科学依据,也为土地承载力评价研究提供新思路.以济南为例,济南市是一个典型的发展中城市,依据济南市区域的自然社会经济的实际状况,从土地资源社会承载力、经济承载力、建设规模承载力、生态承载力4个方面中选取20个指标建立评价指标体系,研究济南市土地资源承载力2007—2017年11年的变化状况,通过熵值法计算济南市各指标权重和土地资源承载力指数,运用灰度模型预测法对其进行预测.结果表明,济南市在11年期间,土地资源承载力经历了由低承载水平向较高承载水平发展的过程,其中,生态承载力较快速提升,经济承载力、建设规模承载力稳步提升,但社会承载力增长较慢,仍需不断加强,且未来6年,济南市土地资源承载力稳步上升.生态承载力的增长对济南市的土地资源承载力贡献最大,社会承载力是制约济南市整体发展的主要因素,须调整济南市产业结构等方面提升济南市的土地资源承载力.