艾比湖流域不同土地覆盖类型土壤养分 高光谱反演模型研究

土壤养分影响着土壤的质量,也影响着植被、农作物等的生长。为快速准确地估测艾比湖流域土壤养分状况,选择艾比湖流域精河县作为研究区,以精河县内不同地表覆盖类型土壤为研究对象,基于实地采集的75个土壤样品的室内ASD Field Spec3实测光谱数据和3种光谱变换形式,利用10 nm间隔重采样进行去噪处理,再结合多元逐步回归法(SMLR)、偏最小二乘法回归法(PLSR)、人工神经网络法(ANN)分别建立土壤养分预测模型,以探索最优模型。结果表明:土壤实测光谱的一阶微分、二阶微分变换形式能显著提高光谱与土壤养分之间的相关性,尤其是一阶微分变换与土壤有机质和全氮的相关性最高分别达0.87和0.91,光谱变换技术能显著增强土壤养分与高光谱之间的敏感度,达到更好的建模效果;SMLR、PLSR和ANN这3种模型都具有良好的预测能力,其中,ANN建立的模型预测效果最好,二阶微分变换的ANN模型对有机质、全氮的预测决定系数(R2)分别为0.886和0.984,均方根误差(RMSE)分别为2.614和0.147,PLSR次之;全氮的预测效果明显优于有机质的预测效果,说明高光谱和全氮之间的敏感性更高。总体来说,光谱二阶微分变换形式的人工神经网络模型可以最精确稳定地完成土壤养分含量的快速预测,能够实现艾比湖流域的土壤养分空间分布状况和动态变化特征的动态监测。     

塔里木河流域荒漠化的生态环境损害赔偿模式

[目的]评估塔里木河干流区域风蚀损害程度,并针对不同荒漠化地区的风蚀量,进行相应的经济赔偿计算,以期为解译塔里木河生态损害的信息及流域生态的恢复和改善提供相应参考。[方法]基于MOD13A1和MCD43A3数据,通过建立归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo)的空间关系,构建荒漠化差值指数(DDI),并用土壤风蚀模型计算损害固沙量,再进行相应的风蚀损害赔偿计算。[结果]①2010—2015年,研究区荒漠化程度有了一定的改善,但也存在退化现象。②2010—2015年,研究区整体荒漠化状况有所缓解,中高等级的荒漠化土地面积出现不同程度的下降,主要发生"强度荒漠化"向"中度荒漠化"的转移。③2015年不同荒漠化土地的损害固沙量分别为:极度荒漠化地区4.49×10~5 t/a;强度荒漠化地区1.33×10~5 t/a;中度荒漠化地区3.72×10~4 t/a;轻度荒漠化地区2.04×10~4 t/a。[结论] 2015年,塔里木干流生态损害总经济赔偿金额为3.23×10~6元人民币,符合当地经济发展水平。     

气候变化及景观格局与生态系统碳储存的耦合关系——以祁连山为例

气候变化及景观格局与生态系统的结构、功能及动态变化密切相关.祁连山生态系统(QLME)是中国重要的生态功能区,基于多元数据,运用遥感及GIS技术,结合InVEST及GeoSOS-FLUS模型,探索CSET与方法,实现对QLME碳储存的估算.定量估算及分析表明:(1)不同景观类型背景下QLME碳储存具有明显的时空差异性,...