土壤有机质含量的高光谱特性及其反演

【目的】应用高光谱技术阐释土壤有机质光谱规律及对有机质在土壤中的含量进行定量分析，为土壤肥力测定和评价提供指导。【方法】利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量。通过对获取的土壤样品高光谱反射率进行倒数、导数、对数和标准化比值变换，运用统计单相关方法进行分析。【结果】确定了511 nm波长为诊断土壤有机质含量的敏感波段，采用450～750 nm可见光波段反射率均值对507～516 nm敏感范围反射率均值进行标准化比值处理后获得的有机质诊断指数（OII）对土壤有机质含量的估算精度较高，它们存在着简单的线性相关关系。【结论】土壤有机质诊断指数（OII）反演模型为土壤肥力的快速测定提供了新的途径。     

基于有机质诊断指数的土壤镉含量反演方法研究

自20世纪20年代以来,随着工业化发展进程的加快,土壤重金属污染日趋严重,镉(Cd)因其不易分解被土壤中的有机质吸附在土壤中富集,它不仅影响作物的生长发育[1],而且Cd通过作物的吸收富集于果实中,从而通过食物链危害人体健康[2,3]。传统的土壤Cd含量测定方法是系统采集土壤表层样品,然后采用室内化学分析方法[4]。这些方法存在费钱、费时等缺陷,不能满足快速有效监测土壤Cd含量的需要。80年代后高光谱遥感技术的出现,为土壤理化性质的监测提供了新的技术手段。高光谱遥感技术利用土壤反射光谱获取土壤理化成分。土壤实验室反射光谱已成功用来预测具有光谱特征的成分,如氮含量[5]、铁氧化物[6]、碳酸盐[     

土壤重金属含量光谱估算模型的初步研究

以昆山市水稻土为例,运用统计学相关分析方法,总结分析土壤有机质对不同重金属元素的吸附规律,尝试利用遥感光谱法实现对土壤重金属含量的模型估算.结果表明,研究区土壤有机质对不同重金属吸附强度由大到小的排序为:Cu>Pb>As>Zn>Cd>Ni>Cr>Hg,有机质对Cu和Pb的吸附固持强度较大,相关性显著.基于土壤有机质含量光谱诊断指数,建立了Cu和Pb的光谱估算模型,在一定程度上论证了利用土壤光谱特征间接估算土壤重金属含量的可行性,为土壤重金属污染状况的快速定量评价开辟了新途径.     

基于吸收特征参数的有机质含量光谱估算模型研究

连续统去除法是简便、准确而有效地提取光谱吸收特征参数的方法之一.为此,研究利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,提取特征吸收面积来评价与有机质含量的关系,发现基于包含有机质含量敏感波段在内的450～580nm波段范围特征吸收面积建立的有机质含量对数诊断模型预测精度较高.结果表明,土壤有机质吸收特征参数估算模型为土壤肥力的快速测定提供了新的途径.     

地统计学及其在土壤生态学研究中的应用与进展

首先介绍了地统计学与采样点布设和异常值处理之间的关系,论述了空间自相关分析、半变异函数等探索性分析工具的特点,回顾了国内外相关研究的发展情况;着眼于土壤空间异质性的尺度效应,评述了地统计方法在尺度效应研究中的应用优势;最后讨论了土壤空间异质性的生态学意义以及地统计学对土壤生态过程和格局的探索作用,并探讨了地统计学最新的发展趋势及其存在的问题。