潜江市土壤养分空间分布及其水系对它的影响

结合地统计与GIS技术研究潜江市土壤养分的空间分布特征及其影响因素,结果表明:潜江市土壤养分呈西高东低的格局,按照全国第2次土壤普查的土壤养分分级标准评估,发现潜江市有机质低于20 g kg-1的土壤占21.4%,碱解氮低于90 mg kg-1的土壤占24.9%,有效磷低于10 mg kg-1土壤占18.5%,速效钾低于100 mg kg-1的土壤占0.3%。其余部分土壤处于中等丰富状况,其中速效钾大于100 mg kg-1的土壤占到99.7%,说明潜江市不缺速效钾。定量分析水系密集区和水系稀疏区土壤养分含量,发现水系密集区土壤养分平均含量高于水系稀疏区土壤养分平均含量,有机质高1.36 g kg-1、碱解氮高10.13 mg kg-1、有效磷高0.32 mg kg-1、速效钾6.62 mg kg-1。方差分析发现,水系密集区和水系稀疏区土壤养分含量存在显著差异,说明水系对土壤养分的空间分布具有重要影响,对解释水系密集区土壤养分沿水系成带状分布具有重要价值。     

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。     

基于3S技术的区域性耕地资源变化影响评价模式研究

针对目前尚未形成国内外公认的耕地资源变化影响评价方法,该文提出基于耕地生产能力评价指标体系、耕地质量评价指标体系以及耕地自然等和利用等指标体系的3种区域性耕地资源评价指标体系,确定3种基于3S技术的耕地资源变化影响评价模式.与基于粮食单产划分耕地等级进行评价的传统方法,共同构成了区域性耕地资源变化影响评价的4种方案.还分析了4种评价方案的思想基础、特点及实用性的差异.并以东北地区为案例,利用耕地自然等和利用等指标体系方法,分析了1993～2003年东北耕地变化对粮食生产能力的影响.此外,提出作物种植结构以及作物品种变化对粮食生产能力影响评价的建议.为区域性耕地资源变化影响评价方法体系提供参考和借鉴.     

基于AHP、负权重和模糊数学的土壤质量评价研究

以北京市房山区为研究区域,选用土壤肥力和土壤环境质量的8个指标,采用层次分析法(AHP)、负权重和模糊数学对北京房山区土壤质量进行综合评价,发现房山区土壤综合指数在0.247~0.996之间,其中燕山地区土壤综合指数最低(0.247),蒲洼乡的土壤综合指数最高(0.996)。根据耕地地力等级的划分范围,北京市房山区Ⅰ级占9%,Ⅱ级占23%,Ⅲ级占55%,Ⅳ级占14%,说明土壤质量总体处于中等水平。通过对比分析Ⅰ级和Ⅳ级指标含量,发现土壤综合指数高的区域具有土壤肥力指标高、土壤环境质量指标低、没有指标超标的特点,而土壤综合指数低的区域具有土壤肥力指标低、土壤环境质量指标高、至少有一个指标超过临界值的特点。     

城乡交错带空间边界界定研究进展

摘要: 随着城市化进程的加剧,城乡交错带的空间变化剧烈。本文分析了前人对城乡交错带空间边界界定的相关研究,从划分指标角度提出城乡交错空间界定的三个主要方面：城市发展、人口角度、综合分析;归纳了城乡交错带空间界定研究具有：研究区域突出、研究方法较少、数据差异较大、深入研究不足等特征;探讨了未来的发展方向并首次提出在传统的“3S”：GIS、RS、GPS技术的广泛应用中合理的与二小“2S”： Statistic、Survey相结合,形成一个数据来源丰富,完善,处理技术先进的“5S”体系的理念。     

黑龙江松嫩平原土壤有效态中微量元素的空间分布特征

运用地统计学结合GIS技术研究了黑龙江松嫩平原农业区土壤中微量元素的空间分布特征,通过对数转化、域法处理和Box-Cox转化3种数据处理方法对土壤有效钙、有效镁、有效硼、有效铜和有效锌进行了正态分布性检验。结果表明,有效钙原始数据很好的服从正态分布,Box-Cox转化成功地使有效镁、有效硼、有效铜、有效锌含量数据更好的服从正态分布。应用地统计学分析方法进行了半方差函数的计算和最适合模型的拟合,得出各元素最好的理论模型,并绘制了各养分元素的空间分布图。半方差分析的结果显示,各元素具有中等空间相关性,并对造成现有空间分布特征的原因进行了分析。     

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。     

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。     

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。