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基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征 总被引:3,自引:0,他引:3
研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。 相似文献
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基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型 总被引:1,自引:3,他引:1
为无损和定量研究高光谱技术在冬油菜植株氮素积累量(PNA,plant nitrogen accumulation)时空变化监测的适宜性及准确性,该文以两年田间氮肥水平试验为基础,采用单变量线性和非线性回归方法,建立基于特征光谱参数的冬油菜P NA高光谱估算模型。结果表明,采用比值光谱的方法可显著提高冬油菜冠层光谱反射率与PNA间的相关性,其最佳的波段组合为1 259 nm与492 nm处光谱反射率比值(R1259/R492),决定系数R2为0.85。高光谱参数间,以比值植被指数(RVI-5)、归一化光谱指数(NDSI)、线性内插法红边位置(REIP)、三角植被指数(TVI)、742 nm处一阶微分光谱值(FD742)和红边面积(SDR)等光谱参数与PNA相关性较好(平均R2和标准误SE分别为0.69和42.70),且以FD742表现最优(R2=0.79,SE=35.66)。精度分析结果显示,以光谱参数R1259/R492和FD742为自变量的指数方程模型作为高光谱监测油菜PNA的最佳模型,各生育期Noise Equivalent(NE)均较低且表现稳定,同时模型估测精度较高,R2分别为0.98和0.98,相对均方根误差RRMSE分别为0.73和0.72,相对误差MRE分别为14.42%和10.31%。该方法为快捷和精确评估冬油菜PNA提供了新的研究思路。 相似文献
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基于传统土壤图的土壤—环境关系获取及推理制图研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在数字土壤制图研究中,从历史资料中提取准确的、详细的土壤—环境关系对于土壤图的更新和修正十分重要。从传统土壤图中提取土壤类型并从地形数据中提取环境参数,采用空间数据挖掘方法建立土壤—环境关系,并进行推理制图和精度验证。以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为例,首先选取成土母质和基于地形数据提取的高程、坡度、坡向等7个环境因子;然后利用频率分布原理得到包含土壤类型与环境因子信息的典型样本数据1 410个;采用See5.0决策树方法进行空间数据挖掘,建立土壤—环境关系;将其导入So LIM中进行推理制图;最后利用270个实地采样点验证所得土壤图的精度。土壤图的精度提高了约11%,证明了本研究方法对土壤类型和空间分布推理的可靠性。 相似文献
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利用GIS与RS并结合农业行业标准(NY/T309-1996)和样区实际情况对江汉平原后湖地区耕地自然地力进行综合评价,从而实现土壤信息交流与共享,促进土地资源合理利用与科学管理。根据耕地资源特点及耕地地力评价的原理,在分析了多种耕地等级评价因子类型基础上,确定了每个评价因子的指数,并将层次分析(AHP)的原理和方法引入耕地地力评价以确定参评因子的权重;通过这些模型方法与GIS和RS结合,快速准确地完成耕地地力评价,并将评价结果成图输出。结果表明,江汉平原后湖地区的耕地地力可分为一、二、三、四等,其面积所占比例分别为20.99%、47.43%、19.38%、12.20%,其中大部分耕地地力处于中上水平,说明该地区的耕地质量的总体水平比较高;利用GIS和RS技术可以建立耕地资源数据库,快速准确地获取评价数据和确定评价单元,提高评价工作效率;通过分析不同等级地力水平可找出障碍因素,从而确定土壤改良方向和管理措施。 相似文献
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土壤系统分类的检索系统是以定量化特征为主,描述土壤的知识体系,具有严格的逻辑一致性和完整性,是建立土壤信息元数据模型的重要基础。XML是先进的网络语言标准,采用可扩展的标记,能够描述各种数据结构,是网络信息共享的重要工具。本研究分析了目前土壤信息共享中存在的问题,提出了以中国土壤系统分类检索系统为主体,参照中国土壤分类与代码的国家标准和ISO地理信息元数据标准,采用XML为描述语言,建立的土壤信息元数据模型,为实现土壤信息共享提供解决方案。 相似文献
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农用地分等定级估价成果在土地管理中具有广泛的应用前景,促进了土地管理由"数量管理"向"数量和质量并重管理"的转变.农用地分等定级估价数据具有数据量大,数据格式多样、数据存储分散、成果数据地域特征明显,数据生产、维护和使用缺乏统一管理等特点,因此数据共享困难.为此,对农用地分等定级估价数据共享系统进行了设计.设计实现了在分布式异构网络环境下,以元数据为核心,统一管理数据资源的农用地分等定级估价数据共享系统原型.系统原型是建立在.Net Framework的N层分布式技术、.Net Remoting技术、Xml Web Service技术基础上,具有易于使用、维护、升级等特点. 相似文献
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基于高光谱的冬油菜叶片磷含量诊断模型 总被引:5,自引:2,他引:3
为快捷、无损和精准表征冬油菜磷素营养与冠层光谱间的定量关系,该文以连续3a田间试验为基础,探究叶片磷含量的敏感波段范围及光谱变换方式,明确基于高光谱快速诊断的叶片磷含量有效波段,降低光谱分析维度,提高磷素诊断时效性。以2013-2016年田间试验为基础,测定不同生育期油菜叶片磷含量和冠层光谱反射率。此后,对原初光谱(raw hyperspectral reflectance,R)分别进行倒数之对数(inverse-log reflectance,log(1/R))、连续统去除(continuum removal,CR)和一阶微分(first derivative reflectance,FDR)光谱变换,采用Pearson相关分析确定叶片磷含量的敏感波段区域。在此基础上,利用偏最小二乘回归(partial least square,PLS)构建最优预测模型并筛选有效波段。结果表明,油菜叶片磷含量的敏感波段范围为730~1300 nm的近红外区域;基于敏感波段的FDR-PLS模型预测效果显著优于其他光谱变换方式,建模集和验证集决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.822和0.769,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.039%和0.048%,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.091。根据各波段变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值大小,确定油菜叶片磷含量有效波段分别为753、826、878、995、1 187和1 272 nm。此后,再次构建基于有效波段的油菜叶片磷含量估算模型,R2和RMSE分别为0.678和0.064%,预测精度较为理想。研究结果为无损和精确评估冬油菜磷素营养提供了新的研究思路。 相似文献
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无人机载多光谱遥感监测冬油菜氮素营养研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索无人机搭载的多光谱相机对冬油菜冠层氮素营养状况监测的可行性,设置9种施氮水平的油菜试验小区,获取八叶期、十叶期、十二叶期和蕾臺期的多光谱影像,同步采样分析获取地上部生物量、叶片氮浓度和氮素积累量等氮营养指标。以宽波段植被指数和氮营养指标的相关性为基础,通过敏感性分析确定最佳指数,建立预测模型并进行精度验证。结果显示,宽波段植被指数与氮营养指标有极显著的相关性,不同生育期差异明显。其中,红光标准值和蓝光标准值在蕾臺期均与各氮营养指标相关关系最好,且敏感性因子的值小而稳定。进一步研究表明,三种指标均可用红光标准值和蓝光标准值建立的二次模型进行估计,决定系数R2均大于0.85,模型精度较高,说明无人机多光谱遥感能有效辅助冬油菜氮素营养监测。 相似文献