基于电磁感应仪数据的南疆棉田土壤电导率反演模型研究

土壤盐渍化是南疆棉田优质高产的主要障碍因素,定额灌溉可有效改良土壤盐渍化,EM38-MK2可快速、动态获取土壤盐渍化数据,适时监测土壤盐渍化,为棉田定额灌溉提供数字依据。针对电磁感应仪(EM38-MK2)的发射圈和接收圈设计了不同采样方案,在同一条田内采集了6个不同时期的土壤表观电导率数据及相应的剖面土样,分析了不同土壤采集方案及土壤含水量对表观电导率模型精度的影响,对比了以单一时期数据建模的局部模型和6个时期整体数据建模的全局模型的反演精度。结果表明,由单点采集电磁感应仪发射线圈位置土样所构建的模型精度更高,稳定性更好,能有效减少由采样带来的误差。当土壤含水量低于10%时,表观电导率与实测电导率之间的相关性较低,决定系数为0.58,反演模型只具备粗略估计实测电导率的能力;当土壤含水量高于10%时,表观电导率与实测电导率具有很好的相关性,决定系数达到0.80以上,反演模型具有较好的预测能力。EMH+EMV多测定模式下表观电导率与实测电导率之间的模型精度高于EMH或EMV单一测定模式,确立EC_(h0.375)+(EC_(h0.75)+EC_(v0.75))/2+EC_(v1.5)为建模因子,有效提高了反演模型的精度。不同深度土层的局部模型反演精度均高于全局模型精度,局部模型的RPD均大于2.0,具有较好的预测能力。     

基于棉田原位高光谱数据的土壤pH值反演与制图研究

[目的] 研究快速、准确大面积监测农田土壤pH值,为大面积土壤改良和实现农田精细化管理提供科学支持。[方法] 以南疆阿拉尔市十二团棉田为研究区,采用网格采样法采集231个样点的原位高光谱数据,并同步采集其中116个样点的土壤样品;分析了原位高光谱反射率数据经不同预处理模式后的光谱数据与土壤pH值的相关性;采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林3种建模方法分别建立了土壤pH值的高光谱反演模型,根据模型评价指标优选出最优模型对未采集土壤样点的pH值进行反演制图。[结果] 反射率经微分处理后可有效改善其与土壤pH值的相关性;反射率二阶微分的随机森林模型为所有模型中的最优模型,其验证集的R²为0.87,RMSE为0.04,RPD为2.53;最优模型反演的pH值数据插值所得数字图与实测pH值插值图的空间分布特征高度吻合,能客观反映土壤碱化的空间分布状况。[结论] 随机森林模型为原位反演南疆棉田土壤pH值的最优模型,克里金插值能够客观可视化表达研究区土壤pH值的分布状况。     

基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究

快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用 EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据，构建表观电导率与土壤电导率的反演模型，依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取，并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分 3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明，EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到 0.89，在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度，偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度，反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型，精度指标可达到 0.85，相对分析误差可达到2.56。     

基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型对比研究

构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法.以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVM)、随机森林回归(RF)与光谱反射率(R)及其4种数学变换...