利用交叉信息熵模拟东北地区水稻种植面积空间分布

作物时空分布变化是农业研究的重要内容。近30a来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,进一步丰富和完善作物空间分布信息获取方法,研究作物空间分布对包括气候变化在内的多种影响因素的响应关系,该研究综合80年代以来的作物面积与产量统计数据、耕地数据、农业灌溉数据以及作物生长适宜性分布等多源数据,利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(spatial production allocation model,SPAM)构建了针对中国作物分布特点的SPAM-China模型,模拟了中国东北地区1980-2008年像元尺度上水稻空间分布信息。结果表明,模拟结果能较好地反映出东北地区水稻主要种植区域,近30a东北地区水稻种植时空变化特征显著,水稻种植区域向北向东扩展,种植重心北移了约1.76个纬度,中北部地区水稻种植面积增加且趋势明显,南部地区变化趋势不显著。     

黑土土壤水分高光谱特征及反演模型

应用高光谱技术阐释土壤含水率光谱规律及对土壤含水率进行定量分析,为精准农业地表土壤水分的快速测定提供参考。该文以吉林省黑土土类中的黑土亚类土壤为研究对象,利用ASD FieldSpec FR便携式光谱仪在室内环境下对不同含水率的土壤样本进行光谱反射率测量和特征分析;通过对土壤样品高光谱反射率进行对数、倒数、一阶微分以及反射率倒数的一阶微分、反射率对数的一阶微分变换,运用统计分析中的相关系数计算进行了光谱反射率与土壤水分的相关分析,并提取了土壤光谱特征波段;采用逐步多元线性回归方法和指数模式分析法,进行了高光谱土壤含水率定量反演。研究结果表明,在低于田间持水率状况下,黑土土壤光谱反射率及其反射率一阶微分和反射率对数一阶微分变换的敏感波段主要集中在400～410、1 400～1 850和2 050～2 200 nm范围内,其中2 156 nm处与土壤水分相关系数最高,达0.89;在波长1 328、1 439、1 742和2 156 nm处,采用反射率对数一阶微分所建立的黑土土壤含水率预测方程的预测精度最好,决定系数为0.931。黑土土壤含水率高光谱反演模型的建立为土壤水分的快速测定提供了新的途径。     

农产品产地土壤环境质量评价研究进展

农产品产地土壤环境质量评价的目的是为农产品产地认证和土地可持续利用提供依据。此文综述了农产品产地土壤环境质量评价在评价标准选取、评价指标选择和指标权重确定的研究进展,总结了传统方法和基于GIS方法在农产品产地土壤环境质量评价中的优缺点,最后对农产品产地土壤环境质量评价研究进行了展望。     

北京市土地利用空间结构特征分析

分析北京市土地利用空间结构特征,对于北京市未来土地的合理利用具有重要意义。该文从景观、经济和生态3方面着手,应用区域土地利用类型多样化程度指数、土地利用程度综合指数、经济密度指数及生态价值等指标,借助1 km×1 km网格进行空间表达,阐述了2006年北京市土地利用空间结构特征。研究结果表明：2006年北京市土地利用类型比较齐全,北京市土地利用/覆盖多样化指数和土地利用程度指数呈由西北山区向东南平原逐渐增大的过渡趋势;2006年北京市平均土地经济密度为47.97×106元/km2;北京市西北林区经济密度最低,而城镇区域最高,且集中连片;2006年北京市总体生态价值约为13 488.13×106元,每平方千米约为0.82×106元,略高于全国平均水平。建议提高土地利用效率,使北京土地利用走上可持续发展的道路。     

合成孔径雷达水稻识别和监测研究进展

合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候、高分辨率、大幅面监测地物的特征,利用SAR在阴雨天气多、云量大的水稻种植地区开展水稻识别、监测和估产具有光学遥感无可比拟的优势。目前基于雷达对水稻进行识别和监测的研究多用ERS/SAR、RADARSAT/SAR、ENVISATASAR等,其多是以民用或军民两用为主的星载合成孔径雷达。在用SAR数据监测水稻时,其后向散射系数来自4个方面：①入射波直接被水稻散射回去,即直接散射项（D-BS）;②入射波经水稻层的散射到达水面后,经水面反射到水稻层,经水稻层衰减回到雷达（SRE）;③入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射回到水稻层,经水稻层散射回去（ERS）;④入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射到水稻层,经水稻层的散射改变方向下行,再次经水面反射到水稻层,并经水稻层的衰减后回到雷达（W-R-W）。其中,后向散射系数的主要来源是SRE项和ERS项。SAR数据后向散射系数不仅要受到水稻物候期、植株高度、生物量、含水量等的影响,也受到自身入射角、波段、极化方式等的影响。一般地,水稻后向散射系数总体上是先随水稻生长增大,然后略有下降;水稻生长早期,后向散射系数随入射角波动的幅度较小,在水稻生长后期,后向散射系数随入射角波动的幅度变大,波动起伏次数增加;L波段和C波段的后向散射系数表现基本类同,但值要小很多,X波段则与L、C波段的表现相差较大。已有研究中大部分采用同极极化方式的后向散射系数作为研究对象。VV极化的后向散射系数变化比较平滑,HH极化的后向散射系数变化比较复杂。随着雷达卫星技术的发展,多极化、多模式、特殊波段将更能突出星载SAR的优势,拓宽SAR的应用范围,为进一步分析、识别和检测目标提供更有力的工具。     

县域耕地土壤锌含量的协同克里格插值及采样数量优化

耕地土壤锌含量的空间分布和适宜的采样数量研究,为农产品产地评价和认证、土壤环境质量调查提供帮助。以土壤有机质、pH、全氮、碱解氮、有效铁、有效铜、有效锰、高程数据为辅助变量,采用协同克里格插值方法,对吉林省舒兰市耕地土壤锌含量进行了插值精度分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度耕地土壤锌含量空间分布研究中的适用性进行了评价。结果表明,相同采样数量下,土壤锌协同克里格法的均方根误差比普通克里格法低,拟合效果更好;辅助因子对土壤锌协同克里格插值的影响效果大小为:全氮>有效锰>高程>有效铁>碱解氮>pH>有机质>有效铜;当高程和有效铜作为辅助因子时,土壤采样数量可以减少20%,土壤锌协同克里格插值仍能满足精度要求。协同克里格作为一种更为精确和经济的空间插值方法,可为县域尺度耕地土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助     

基于小波变换的华北平原耕地复种指数提取

该文以中国华北平原为研究区域,提出了基于小波变换的耕地复种指数遥感提取方法。首先,利用小波变换对2007年36景SPOT VGT/NDVI（SPOT VEGETATIONVGT数据归一化植被指数）遥感数据进行去噪处理,重建耕地农作物生长NDVI（归一化植被指数）曲线;然后,结合地面样点数据、农时数据和农业统计数据,采用二次差分法提取了华北平原2007年耕地复种指数和空间分布特征。研究结果表明,华北平原5省市耕地复种空间分布存在明显的地域特性,河南省耕地复种指数最大,达到179.4%,山东省次之,北京市最小。该研究结果与统计数据和其他遥感监测比较结果表明,基于小波变换去噪时序遥感数据提取耕地复种指数的技术方法与统计数据和其他遥感监测结果总体上具有较好的一致性,复种指数空间分布变化趋同。     

农村宜居环境遥感监测内容分析及初步方案设计

【目的】面向农村绿色发展的需要,为推动农村宜居环境遥感监测业务的开展提供依据。【方法】在农村宜居环境遥感监测内容分析基础上提出初步的建设方案。【结果】农村宜居环境遥感监测内容应包括农村居民点本底调查遥感监测、农村居民点景观监测和农村宜居环境评价3个部分。第一项内容属于资源清查性质的监测,是后续遥感监测与评价的基础,可以采用国产中空间分辨率高分卫星数据为主、机器识别与目视判读相结合的农村居民点本底调查遥感监测方案。第二项内容是村落内格局的监测,属于动态监测范畴,可以采用亚米级无人机影像为主、目视判读结合统计外推技术的农村居民点景观遥感监测方案。第三项内容可以采用遥感监测结果为主、结合综合权重打分的宜居环境评价方案。【结论】文章提出的技术方案充分考虑了农村宜居环境监测的紧迫性以及遥感技术的潜力,是今后较长时期内农村宜居环境遥感监测方案建设的主要趋势。     

1980—2010年东北地区种植结构时空变化特征

【目的】探讨过去30年东北地区像元尺度种植结构的时空分布特征和演变规律,为东北地区农业政策的调整提供科学基础。【方法】基于1980—2010年东北三省的玉米、大豆、水稻和小麦种植面积的县级统计数据,利用SPAM-China模型获取10 km像元尺度上种植结构的分布信息,构建以像元内种植面积比例超过30%和占比前三位的种植结构类型的判定方式,利用空间叠加方法分析种植比例及其结构类型的时空变化特征。【结果】运用像元结果初步阐明了东北地区的种植结构变化特征,首先种植规模的优先顺序在2000年左右发生了变化,由玉米大豆小麦水稻变为玉米大豆水稻小麦;其次,30年间共出现14种组合类型,包括6种水稻及其组合类型由1980年的8.30%增至2010年18.64%,主要分布于辽河平原、松嫩平原和三江平原等地;7种玉米及其组合类型占比超过三分之二,累积比例增长3.7%,主要分布在东北的中西部,是该地区的主要种植作物;5种大豆及其组合类型累积比例减少4.2%,空间上发生了显著的置换,由散布在三省的格局迅速北移集中于黑龙江;7种小麦及其组合类型累积比例从26.82%降为3.17%,是变化最为显著的种植结构类型,现有少量集中于黑龙江嫩江附近。再次,3种种植结构类型变化较多,一是由开垦耕地带来的新类型,占所有变化类型比例为20.91%,特别是黑龙江省拓荒带来的大规模水稻种植;二是单一作物型变化为两种或以上作物类型组合,占比为34.90%,组合作物主要为水稻和大豆;三是多种作物组合型变为单一作物型,将种植结构类型集聚,占比为41.36%,主要为玉米种植区的调整。【结论】过去30年种植结构类型变化规律为种植结构类型分布受玉米和大豆主导,其中大豆空间转移至黑龙江,水稻正成为东北地区重要种植类型,而小麦则持续萎缩至局部地区,种植结构类型变化趋势将以玉米、大豆和水稻为主,单一化趋势显著。种植结构调整方向应从减少单一玉米型和增加水稻和大豆组合型入手。     

黑土有机碳变化的DNDC模拟预测

为探讨黑土有机碳的长期变化规律及DNDC模型在土壤有机碳预测方面的适用性,本文利用吉林省公主岭地区黑土不同施肥措施下的长期定位试验数据,选取不施肥(CK)、单施化肥(NPK)、配施有机肥(NPKM)和增施有机肥(M2+NPK)4个处理进行土壤有机碳分析,并将数据用作DNDC模型验证。验证结果表明:各处理DNDC验证中RMSE值均小于10%(分别为5.09%、6.11%、9.38%、8.36%),说明模拟值与观测值一致性良好,模型可用于该地区土壤有机碳模拟。选取了化肥施用、有机肥施用、秸秆还田比率、温度及降水5个因子进行模型的敏感性分析,结果表明:有机肥的施用对土壤有机碳含量的影响最显著,且这种影响具有持久性。最后模拟了4种施肥情境下未来(至2100年)的土壤有机碳变化情况。结果表明:对照不施肥处理(CK)土壤有机碳含量略有下降,至2100年土壤有机碳含量为11.55 g·kg-1,较试验前土壤初始有机碳(13.2 g·kg-1)下降约12.5%。单施化肥处理(NPK)土壤有机碳含量较为稳定,并未出现土壤有机碳含量下降。配施有机肥(NPKM)和增施有机肥(M2+NPK)处理土壤有机碳含量增加明显,至2100年土壤有机碳含量为24.4 g·kg-1和27.6 g·kg-1,分别较初始有机碳含量上升84.8%和109.1%。