基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究

【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。     

基于BP 神经网络法的耕地质量定级评价—— 以襄阳市城区为例

【目的】耕地质量定级评价工作是准确把握耕地效益水平,有效保护耕地和科学管理耕地的必要前提。【方法】以襄阳市城区耕地为研究对象,从自然要素、社会经济要素、区位因素3方面建立耕地质量评价体系,借助BP神经网络法,通过训练建立网络模型,并以仿真练习得出襄阳市城区耕地质量评价结果。【结果】(1)BP神经网络模型的精度达到0.93左右,建立的网络模型具有一定可行性和精确性;(2)襄阳市城区耕地质量总体水平良好,其中二级地和三级地最多,面积占比分别为33.56%和46.19%;耕地质量空间分布上呈现由东北向西南递减的趋势。【结论】借助BP神经网络的方法开展耕地质量评价具有一定的可行性和精确性,可为以后的耕地质量评价提供一定借鉴与参考。     

农村工业发展研究综述

中国农村工业的兴起和快速发展,构成了通常所说的"中国的奇迹"。然而在其快速发展过程中,也存在着一系列问题,比如结构不合理等。农村工业特殊的产权理论以及它在发展过程中存在的问题,引起了学者们广泛的关注。针对学者们的研究成果,做了一个较全面的整理和总结。     

基于组件式地理信息系统的农用地分等方法研究

参考国家制订的《农用地分等定级规程》,利用组件式地理信息系统软件建立了农用地分等信息系统,并应用于湖北省仙桃市的农用地分等评价。首先,确定用于农用地分等的指定作物为中稻和小麦;然后,采用叠置法划分农用地分等单元,根据土壤属性、作物经济数据和分等参数,计算分等单元综合指数;最后,利用等间距法将仙桃市农用地划分为三等,其中以1等为主,1、2、3等农用地分别占77．48％,13．76％,8．76％。     

基于ComGIS的农用地分等单元及属性数据获取方法研究

以湖北省荆州市荆州区农用地分等评价为例，提出了在基于组件式地理信息系统(ComGIS)的农用地评价中，以矢量化并经校正后的土地利用现状图、土壤图、地貌图进行叠加产生的土地资源类型图作为农用地评价单元图，并通过与样点综合评价因素图层进行叠置分析来获取评价单元属性数据的新思路。在实际工作中取得了良好的效果，减少了工作量，提高了分等结果的科学性。     

基于GIS和模糊物元分析法的农用地定级评价研究

利用Arc/Info GIS和模糊物元分析方法，对江汉平原后湖地区农用地进行了定级评价，从而实现该地区土地资源信息的交流与共享，促进农用地的合理利用与科学管理。采用层次分析法确定样区土地质量影响因素和因子；利用Arc/Info软件矢量化提取相关图层后，对道路、水渠作缓冲区分析和多图层叠加确定评价单元；根据各评价因子的隶属函数，应用模糊物元分析法求出定级因子的权重和各评价单元的关联度；根据总分值频率直方图划分农用地级别，并实现定级结果图的自动输出。定级结果表明：江汉平原后湖地区农用地质量中等偏上，一到四级地分别占9.67%，43.15%，33.53%，14.19%，该评价结果基本与实际情况相符；另外，利用GIS和模糊物元分析法能快速准确地获取评价数据和确定评价单元，提高了农用地评价结果的准确性和可信度。     

武汉市城市土地集约利用评价研究

在提出城市土地集约利用概念与内涵的基础上,运用特尔菲法和层次分析法建立了武汉市土地集约利用评价的指标体系,并进行了综合评价。结果表明,武汉市城市土地集约利用状态处于中等集约利用水平。在分析其形成原因的基础上,提出了武汉市今后土地集约利用的几点建议。     

基于空间聚类法的郧阳区林地资源质量评价研究

以郧阳区为例,统筹兼顾林地资源的自然、经济、景观等多种功能,结合景观生态学、GIS、RS、空间聚类等技术手段,探讨了郧阳区林地资源质量的空间分布规律。从自然经济质量和景观质量2个维度,构建了5个因素15个因子的林地资源质量评价指标体系;获取各指标属性数据后根据各指标特性按离散型、阈值型和空间扩散型分别对各指标属性数据进行归一化处理;空间聚类结果显示研究区的林地自然经济质量以Ⅰ、Ⅱ类为主,约占57.14%;林地景观质量整体一般,Ⅰ、Ⅱ类约仅占36.45%。研究结果对全方位、多尺度掌握林地资源质量的空间分布、合理确定林地资源的重点保护区和生态保护区具有参考价值。     

江汉平原耕地土壤氮素空间尺度套合与变异规律研究

 【目的】为克服尺度效应对氮素空间变异规律认识的影响，更加充分的利用多尺度空间信息。【方法】利用地统计学方法，以江汉平原后湖农场流塘分场为样区进行多尺度嵌套取样，探讨了全氮在不同采样尺度上的结构差异，提出了多尺度套合模型，研究了区域氮素的空间分布现状。【结果】各尺度上样点数据均符合正态分布，且以球状模型拟合效果最佳；全氮在不同尺度上都存在空间变异性，但其特征参数不同，尺度差异明显；采用多尺度套合模型进行kriging估值，可以有效提高拟合精度，且不局限于套合尺度的距离范围（本研究为100 m和50 m），部分区域内估计误差仅为普通克立格方法误差的1/2，精度提高的程度与套合尺度的设置有关。【结论】应用多尺度套合法研究土壤养分的空间变异，可有效提高拟合结果的可靠性和变量描述的准确性，可为精准农业方案的制定与实施提供科学依据。     

基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值

在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。