光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质(SOM)含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数logR、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/logR、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(logR)′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数(1/logR)′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法建立SOM含量估测模型。结果表明:(1)1/R和(1/R)′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm光谱分辨率对于1/R和(1/R)′光谱变换下的MLSR与PLSR估测SOM含量的精度都较高,为较适宜的光谱分辨率;(3)SOM含量估测的光谱分辨率并非越高越好,适度的降低光谱分辨率以及选择合适的光谱变换方法,不仅可以减少数据处理的工作量,也可以提高SOM含量的估测精度。     

基于高光谱遥感的农作物分类研究进展

【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。     

基于SVR 和PLSR 的土壤有机质高光谱估测模型研究

【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。     

天空地数字农业管理系统框架设计与构建建议

数据正在成为基础性战略资源。构建以天空地大数据为关键要素的数字农业管理系统,对于建设数字中国、推进农业高质量发展、抢占全球农业制高点具有重要意义。本研究围绕农业农村部提出的天空地数字农业管理系统建设任务,从农业信息技术学科出发,首先给出了天空地数字农业的科学内涵,阐述了其与传统数字农业的异同点,理清了天空地数字农业管理系统在资源调查、生产调度、灾害监测、市场预警、决策服务的五大核心功能;其次,重点阐述了天空地数字农业管理系统的关键任务,即一个观测体系（天空地一体化的数字农业观测体系）、四个数字化（农业资源权属、生产过程、灾害监测和市场预警）、一个管理平台（农业生产、加工、经营、管理、服务等全产业链的天空地数字农业管理平台）;然后,明确提出了天空地数字农业管理系统在标准规范研制、关键技术与装备研发、系统集成与平台开发三方面的科技创新重点任务;最后,针对天空地数字农业管理系统建设的复杂性和系统性,从规划设计、科技创新、资源共享、多方参与、应用领域拓展等方面提出了发展建议。     

基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析

受经济和气候驱动，长江经济带水田空间格局发生了显著变化，影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征，采用当量因子法计算生态系统服务价值（ESV），分析了水田变化的综合影响。结果表明：1）1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减，共减少了17390km²，减幅呈增长态势具有显著地域差异，长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大，水田占区域比例随之降低，中上游恰好相反。2）由于经济建设及水产养殖的发展，水田主要转化为建设用地和水系，水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈，建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛，水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3）水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响，水田转为水系对此贡献最大，其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小，水系转化为水田损失的价值最多，建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致，因此ESV增减情况具有明显差异。4）生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时，食物生产、气体调节受到严重损害，与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。     

耕地复种差研究进展

【目的】一个区域的粮食总产受作物单产、耕地面积与复种3方面因素影响,通过缩小实际复种与潜力复种之间的差值(即复种差)来提高粮食生产能力是可行的。【方法】文章从复种的理论基础出发,以"复种差概念—实际复种研究—潜力复种研究—复种差研究"为主线,系统梳理当前复种差研究的进展与问题。【结果】研究发现,当前研究大多利用复种指数描述复种情况,且认为"复种差=潜力复种指数-实际复种指数"。复种指数体现的是区域的平均情况而非地块的特定情况,因此,基于复种指数估算复种差,无法针对特定地块提出具体的复种差利用策略。实际上,地块尺度复种差与(区域)生育期长度(LGP)、(作物)成熟天数(DTM)以及种植方式等因素有关。文章进而从LGP利用的视角提出了一个地块复种差研究的可行模式,认为"复种差=(LGP-现实作物DTM)/潜在作物DTM"。【结论】地块尺度复种差研究能为优化资源利用方式,提高耕地集约化利用程度,提升粮食生产能力提供新的理论与方法支撑。     

基于VOSviewer的农作物遥感制图研究的文献特征与热点演变分析

目的 作为农作物长势监测、产量估测和灾害评估的基础,及时、准确获取农作物空间分布信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。方法 文章从农作物遥感制图的研究热点和前沿出发,基于Science Citation Index Expanded（SCIE）和CNKI数据库,利用VOSviewer软件对2011—2020年农作物遥感制图领域的年文献量、属地分布、合作关系、发文机构、热门期刊和研究热点进行知识图谱分析。结果 总体上,作物制图领域近10年来论文发表数量在不断增加,可大致分为缓慢增长（2011—2014年）、快速增长（2015—2018年）和持续稳步增长（2019—2020年）3个阶段。以中国和美国为代表的经济快速发展国家和地区普遍重视农作物遥感制图领域研究,发文量多、影响力大。世界各国之间的合作关系逐渐增多与密切,多方合作是未来的趋势。中国在作物制图领域的发文机构与发文数量较多,但论文被引频次稍逊于美国。从研究热点看,农作物分类对象仍然以主粮作物为主,分类方法从传统机器学习向深度学习发展。结论 农作物制图过去10年领域取得了长足的进展：发文总量总体提升迅速、国内外机构合作愈加紧密,多源数据协同、历史观测数据融合应用、分类算法的改进、特征组合的优化是未来农作物遥感制图研究的重要方向。     

黑土小流域沟道分布遥感监测及主控因素研究

为了对典型黑土区小流域沟道分布进行遥感监测,并解析影响其发育的主控因素,选择黑龙江省海伦市光荣村为研究区,通过对遥感影像和地形图的目视解译判读和空间分析,量化汇水区面积、坡长等12个变量,结合对264条切沟与等高线分布关系的地貌学分析、统计分析和野外详查,解译地表径流和机耕道作用等6种情形,对典型黑土区小流域切沟发育主控因素进行探讨。结果表明,研究区林地面积大小不能直接控制切沟发育,林地内活跃沟长占活跃切沟总长的46.2%。小流域汇聚坡是切沟发育的典型地形,沟长占总长的68.1%,汇聚坡导致地表集中径流,沟长占总长的63.0%。汇水区面积和坡长是影响沟长的最主要因素,而小流域坡度是影响沟密度的显著因素。同时,切沟侵蚀多伴生于农田机耕道路一侧,机耕道旁沟长约占其总长的23.3%。研究表明,黑土区切沟侵蚀主要与机耕道促进地表径流的作用密切相关,侵蚀沟综合治理必须考虑小流域景观布局和山水林田湖草综合治理,应将农田机耕道路周边大型活跃切沟防控作为黑土区保护的重中之重。     

中红外光谱土壤有机质含量估测研究进展

中红外光谱波段(2.5 ～ 25 μm)对土壤有机质内部分子振动高度敏感,基于中红外光谱技术的土壤有机质含量估测是土壤学科新兴的研究方向和热点。文章采用文献综述的方法,全面总结了土壤有机质含量中红外光谱估测方法的发展和应用,简述了中红外光谱响应与土壤有机质分子结构的相关性研究,对比分析了室内台式、手持式和机载中红外光谱设备估测土壤有机质含量的优势和局限性,比较分析了中红外、近红外、可见光 - 近红外光谱及其光谱组合估测土壤有机质含量的模型精度和稳定性,总结分析了基于中红外光谱技术的土壤有机质含量建模方法研究进展,以及土样制备、光谱数学变换、敏感波段选择等前处理对土壤有机质含量估测精度的影响研究,最后提出了土壤有机质含量中红外光谱估测存在的问题及发展趋势,为土壤有机质含量的测定工作提供参考。     

河南省冬小麦种植频率时空变化及影响因素分析

【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期（2001—2005、2006—2010及2011—2015年）冬小麦种植频率（winter wheat planting frequency,WWPF）时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年（2001—2015年）作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率（WWPF>80%）,而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低（WWPF≤40%）。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF>80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数>播期气候适宜度>有效灌溉面积比例>坡度（高程）,即土壤质量>播期气候条件>灌溉条件>地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。