西南岩溶区土壤全氮含量的空间变异分析

选择典型的岩溶峰丛洼地区域,在利用多元逐步回归分析研究0~20 cm深度土壤全氮含量与地形指数因子关系的基础上,利用普通克里格法(OK)、单变量协同克里格法(COK)和多变量协同克里格法(MCOK)对土壤全氮含量的空间变异性进行了分析。结果表明:研究区域土壤全氮含量空间分布可以用两个回归模型来表征。克里格插值分析表明,当全氮含量与地形指数因子相关系数较低时,COK法并不能有效提高全氮预测精度;随着协同变量的增加,MCOK法能够显著提高全氮预测精度。     

基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟

以北京市密云县一类清查的样地蓄积量为研究对象,结合与蓄积量相关的辅助因子,采用普通克里格法、协同克里格法对森林蓄积量进行空间插值估测,并与文献[25]同一研究区的基于偏最小二乘法回归法估测结果进行比较分析。结果表明,普通克里格法、基于辅助信息的协同克里格法、偏最小二乘回归法的蓄积量估测值与实测值间的相关系数分别为0.389、0.845、0.766;基于辅助信息的协同克里格法要优于普通克里格法和偏最小二乘回归法,能够明显提高预测精度;与普通克里格法相比,所产生的均方根误差减小了71%,预测值和实测值的相关系数提高了54%。最后生成了密云县森林蓄积量空间分布图。研究表明应用地统计学方法进行蓄积量估测具有很好的应用前景,可以为森林蓄积量的估测提供一种可行的方法。     

基于长短时记忆网络(LSTM)的地下水埋深模拟预测——以关中平原为例的实例分析

地下水资源对区域经济社会发展至关重要,而准确预测地下水埋深是合理利用地下水资源的重要依据。以陕西关中平原33眼地下水埋深观测井的实测数据为输入,探讨长短时记忆网络模型(LSTM)在地下水埋深模拟预测当中的应用。结果表明:整体上,LSTM模型可以很好模拟关中地下水埋深的变化,但是模型在训练阶段的模拟精度要高于验证阶段的。具体而言,对33眼观测井同时模拟时,无论训练次数多少,其决定系数(R~2)均大于0.98,而均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RRMSE)分别小于5 m和14%;而在验证阶段,尽管模拟值与观测值的R~2仍然大于0.98,但是RMSE和RRMSE的最大值分别增加至7 m和27%。与此同时,模型的训练次数会影响模拟精度,模型训练次数需要与样本进行匹配,本研究适宜的训练次数为40次。此外,样本集的数据也是影响模型模拟准确度的关键因素,将33眼井的观测数据作为一个样本集的模拟精度要高于单眼井单独作为样本集的模拟精度,表明样本容量越大,LSTM的模拟精度越高。     

归一化植被指数对陆地水储量和降水变化的响应研究——以塔里木河流域为例

利用美国国家航空航天局(NASA)提供的MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,探讨了2003-2013年10 a间塔里木河流域NDVI的时空动态分布情况,辅以根据GRACE重力场恢复与气候实验重力卫星和TRMM热带降雨测量使命卫星数据所反演的陆地水储量和降水量数据,研究了10 a间塔里木河流域植被覆盖变化对陆地水储量变化的响应。结果表明:(1)春季NDVI最大值为0.033 67,最小值为-0.010 13,夏季NDVI值最大值为0.617 39,最小值为-0.111 72,秋季NDVI最大值为0.563 38,最小值为-0.047 11,冬季NDVI最大值为0.281 61,最小值为-0.078 64;植被NDVI呈现出夏季秋季冬季春季的规律,离河道越近,植被覆盖度也就越高,同时,植被覆盖度指数会随着越靠近沙漠、戈壁而逐步降低。(2)10 a间NDVI呈现大范围的降低趋势,只有少许范围内具有显著的增加趋势;陆地水储量和降水量的变化趋势,从西北向东南方向呈现出由急剧降低逐步递增为急剧增加。(3)区域A、B、C、D 10 a间NDVI的变化趋势分别是较为复杂、微弱降低、微弱增加和非常显著的增加。(4)降水量与NDVI之间呈现正相关关系,但影像有明显的时滞性,降水量与NDVI之间呈现负相关,植被NDVI与陆地水储量呈负相关,但是对NDVI的影响明显比陆地水储量对NDVI的影响更为显著。     

宁夏引黄灌区土壤含水量蒙特卡洛方法检测的研究

为探讨利用土壤图像灰度和蒙特卡洛方法结合测量土壤含水量的可行方法,以宁夏引黄灌区为研究区,采集土壤图像样本提取灰度数据,分析土壤图像灰度的概率分布,构建以土壤图像灰度值为输入土壤含水量为输出的数学模型,采用蒙特卡洛方法测量土壤含水量,对所得土壤含水量检测值与实测值进行精度验证对比。试验结果表明:(1)用蒙特卡洛方法测量土壤含水量,减少了复杂非线性模型的分析,减少计算一些附加的一阶或高阶灵敏度系数,降低计算量。(2)测量的精度取决于蒙特卡洛试验次数,当增加蒙特卡洛试验次数,土壤含水量测量值越精确。(3)对蒙特卡洛法所得测量值进行克里格插值制图分析土壤含水量的空间分布格局,从仿真结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

西南岩溶盆地土壤干容重协同克里格分析

选择我国云南典型的坝子农业区鹤庆盆地为研究区域,用环刀采集表层(0~10 cm)土壤样品114个,测定土壤干容重和土壤含水率。利用经典统计学方法、普通克里格(OK)方法和协同克里格(OCK)方法,研究坝子农业土壤干容重的空间变异特征。结果表明:研究区域土壤干容重变化范围为0.74~1.60 g/cm3,平均值为1.25 g/cm3。在空间分布上研究区域土壤干容重呈现南北低,中东部高的格局,土壤类型、质地和土地利用方式是影响其空间分布的主要因素。土壤干容重和土壤含水率具有显著的相关性,相关系数达到-0.686。Kriging插值分析表明,以土壤含水率为辅助数据,利用OCK法能有效提高土壤干容重的预测精度。     

冻融循环作用对黑土全磷含量的影响

采用室内模拟试验研究冻融循环次数(FTC)、土壤含水率(W)、土壤有效磷背景值(APb)对黑土全磷(TP)含量的影响。结果表明:3个因子对黑土全磷含量的影响程度随冻融循环次数的增加而变化。冻融循环次数的影响随循环次数增加而逐渐变小;含水率的影响在0~30次循环中由剧烈到平缓,土壤含水率越高全磷含量变化越剧烈;土壤有效磷背景值越高,全磷含量越稳定。     

基于Landsat影像的NDVI对植被与影响因子交互耦合的响应

植被是陆地最重要的生态系统,在全球气候变化中发挥了重要的调节作用,研究植被时空动态变化具有重要的科学意义和现实价值。基于2007年、2012年和2016年Landsat卫星遥感影像提取的归一化植被指数(NDVI)以及三明市区二类调查矢量数据,研究了闽江上游区域近10年的植被NDVI指数的时空变化特征及其影响因子。结果表明:研究区2007年、2012年和2016年的NDVI指数值逐渐提高,分别为0.72、0.75和0.79,植被覆盖度高,总体生态质量较好;NDVI低值区位于沙溪两侧带状的市辖区所在地、各乡镇居民集中点以及道路网络周边;不同植被类型的NDVI指数由大到小依次为:阔叶树林、灌木林、马尾松林、竹林、杉木林、杂木林、桉树林、其他林地、经济林、檫树林、非林地;NDVI指数值随着林龄、郁闭度和坡度的增加逐渐增加,随着立地等级的提高而下降。进一步对NDVI指数对植被与影响因子交互耦合的响应进行分析,得到结果:依据不同植被类型的NDVI指数随着林龄变化规律的不同,将植被划分为:稳步上升型,如阔叶树林和马尾松林;前期上升快而后期慢型,如桉树林;先升后降型,如杉木林和其他林地。马尾松林的NDVI指数呈现随着坡度的增加而增加的趋势;而其他森林植被类型的NDVI指数呈现随着坡度的增加先升后降,在坡度为30°~40°处达到最高值;不同植被类型的NDVI指数对郁闭度的响应机制不同。     

基于多时相Sentinel-2A的县域农作物分类

利用遥感技术精准地获取区域农作物种植结构数据,对指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。以景泰县为研究区,以多时相Sentinel-2A遥感影像为数据源,计算时序归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalized vegetation index,RENDVI)及其组合特征(NDVI+RENDVI、NDVI-RENDVI和NDVIRENDVI),分析作物特征曲线,并采用随机森林法分别以5种特征参数作为分类特征对研究区农作物进行精细分类。结果表明:根据形态特征,研究区农作物特征值曲线可划分为3种类型:高值型(玉米、水稻、胡麻和马铃薯)、低值型(洋葱、大棚作物和砂田瓜果)和开口型(春小麦、春小麦-秋油葵)。高值型和低值型可在7、8月影像中区分,开口型和前两种类型在5月和9月影像上的特征值有明显差异。3种类型内的作物可以通过不同时相影像区分,高值型的4种作物在9月影像上通过成熟期差异可以区分;低值型的3种作物的特征值差异在全年影像上都可以明显体现;开口型的两种作物利用9月影像可以明显区分。利用NDVI、RENDVI、NDVI+RENDVI、NDVI-RENDVI和NDVIRENDVI 5种特征分类的总体精度分别为82. 14%、78. 16%、81. 17%、75. 64%和86. 20%,Kappa系数分别为0. 78、0. 74、0. 77、0. 71和0. 83,总体精度和Kappa系数由大到小依次为NDVIRENDVI、NDVI、NDVI+RENDVI、RENDVI、NDVI-RENDVI,说明RENDVI辅助NDVI可以有效提高分类精度(精度较仅用NDVI提高4. 06个百分点)。选择合适的时期和分类特征,利用Sentinel-2A特有的红边波段数据及其较高的空间分辨率在县域农作物精细分类上具有较好的精度。     

基于Cokriging插值修正冬小麦面积遥感监测

在研究区内冬小麦种植区选取149个地面样方,筛选样方内反映种植结构、地块破碎程度、地形因素的参数并利用差分GPS测量,对3个参数量化并确定插值的主辅变量。探讨和比较了利用普通克里格和协同克里格2种插值方法对研究区的冬小麦种植面积比例的插值结果。结果表明,相同采样数量下,协同克里格法相对于普通克里格法的均方根误差降低1.48%,预测值与实测值之间的相关系数提高了6.82%,利用COK插值获取研究区内冬小麦种植面积比例分布状况,可以分区域对大尺度冬小麦面积遥感提取结果进行修正。     

基于数据同化的地下水埋深插值研究

以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(En KF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.270 5 m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.409 7 m,均方根误差减小0.078 4 m,平均标准误差减小1.016 7 m。     

基于光谱信息的玉米变量追肥控制系统优化设计与试验

基于近地光谱信息的玉米变量追肥技术是实现氮肥科学合理施用的有效途径。为提高追肥控制系统的光谱信息获取精度及控制精度,对光谱传感器布置方式及系统控制方法进行了优化设计,并进行了田间追肥试验。对行式及分布式布置方式对比试验表明：光谱传感器分布式布置方式采集NDVI优于对行式布置方式,获取NDVI均值平均提高6.4%,方差平均降低0.038。NDVI采集数据采用滑动窗口均值滤波算法进行滤波,滑动窗口边长为15,均方差为0.0079。系统响应特性试验表明,系统的平均响应时间为1.5s,平均稳态误差绝对值为0.775r/min,平均超调量为10.6%,系统在排肥轮工作转速范围内具有较高的控制精度。田间施肥量控制效果评价试验表明,排肥理论转速与监测转速的平均相对误差为3.35%,可以实现精准施肥的目标。     

Study on the estimation of precipitation resources for rainwater harvesting agriculture in semi-arid land of China

Rainwater harvesting agriculture (RHA) can be a valuable practice in increasing crop productivity in the semi-arid region of Loess Plateau in China. Due to lack of the detailed data of precipitation resources in the region, there have been some difficulties in the development of rainwater harvesting agriculture. In this research, based on the precipitation data in the last 40 years and topographical maps at 25 observation stations in and around Dingxi County, Gansu Province, China, the raster digital elevation models (DEM) and the average annual precipitation (AAP) databases in the study areas were established using ARC/INFO geographical information system (GIS) technology. By means of interpolation approaches, statistical model and comprehensive approach including nine methods (inverse distance weighted (IDW), trend (TRE), spline (SPL), ordinary Kriging (OKR), universal Kriging 1 (UK1), universal Kriging 2 (UK2), Thissen polygon (THP), multivariate regression (MVR) and comprehensive approach (COM)), the spatial and temporal changes of AAP were calculated and comparatively analyzed. Results indicate that simulating precision of the comprehensive method is the best in the nine approaches, and its maximum relative error is 6.40% and the range of error is 11.66%. The next is ordinary Kriging method with exponential model to simulate semivariogram, and its maximum relative error reaches 6.76%. As far as the seven kinds of interpolation approaches are concerned, the precision of ordinary Kriging method is the best, and the error of statistical model is relatively high, of which the maximum relative error reaches 9.04%. The AAP in Dingxi County calculated by comprehensive approach is 420 mm, and the water deficit of spring wheat is about 226 mm, so rainwater harvesting agriculture is feasible in the study area if reasonable harvesting technologies are taken. The AAP information system, established by raster precipitation spatial databases using optimized methods, can quickly and timely calculate the total quantities and the spatial changes of precipitation resources on any scales in the study areas, which has an important role in runoff simulating, engineering planning, strategy developing, and decision making as well as water management in rainwater harvesting agriculture.     

基于无人机遥感数据的生态渠系信息提取

针对河套灌区引水灌溉中存在粗放型灌溉,且当地为提高产量,仅注重扩大种植面积的问题,提出了一种渠系信息精准提取的方法.基于无人机遥感图像,运用ENVI 5.1软件,对遥感图像进行预处理,对图像RGB3个通道分别进行拉伸显示,经组合以增强其对比度;运用面向对象法进行图像分割,用基于规则的分类方法,基于不同规则进行单独及组合分析,确定了“光谱平均值小于98、最小包围矩形长宽比处于其最小值与0.85之间、延长线大于1 m”的最优组合规则,提取了内蒙古河套灌区某部分生态渠系信息,对于生态渠道的识别精度达到毛沟级,并对提取结果进行了评价,其中组合辅助解译正确率达96.4%,为精准灌溉运行管理提供了较准确的渠系信息.     

土壤盐分空间异质性的指示克里格阈值研究

阈值的合理选择是应用指示克里格法(Indicator Kriging,简写IK)进行风险评价的关键。以禹城市0～20 cm耕层土壤盐分空间变异性为例,利用GIS和GS+探讨了不同土壤盐分阈值下,盐分的空间结构、预测精度(均方根误差,RMSE)和预测风险的变化规律。结果表明,①随着阈值的增加,盐分的空间异质性受随机因素的...     

冬小麦精准追肥机专家决策系统

为了实现小麦生长过程中的实时变量追肥,研究了光谱数据处理策略及目标追肥量的计算模型,开发了基于近地光谱探测技术的实时变量追肥专家决策系统,结合小麦冠层归一化植被指数(NDVI)、追肥机实际行进速度和肥料反馈量,双通道独立控制施肥机构的转速和开度,从而实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,专家决策系统的控制精度达到90%以上,可以满足精准追肥的要求;拔节期,变量追肥比定量均匀施肥增施氮肥28 kg/hm2左右;变量施肥有利于改善小麦群体结构,降低产量差异性。     

基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价

在野外调查取样和室内分析获得大量土壤重金属含量数据和空间数据的基础上,利用经典统计学和普通克里格法(OK)对采样区域土壤重金属含量的空间变异性进行了分析,并利用指示克里格法(IK)和多变量指示克里格法(MVIK)绘制了各项重金属元素污染风险和土壤污染综合风险概率图。结果表明:岩溶地貌区土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Pb、Hg、Ni和Zn的含量显著高于非岩溶地貌区,各项重金属元素之间具有显著的相关性,说明它们存在很大的同源性和复合关系;受岩性、成土母质等内在因素的影响,各项重金属元素(除Cu元素外)都具有强烈的空间变异性,重金属元素含量高值主要分布在东南部和北部的岩溶地貌区,低值主要分布在西南部的非岩溶地貌区;采样区域存在As、Cd、Cu、Hg、Ni和Zn等重金属污染风险,其风险概率分别为0.326、0.805、0.185、0.192、0.267和0.270,土壤重金属污染综合风险概率为0.335。     

山地丘陵区遥感影像阴影检测与去除方法

阴影是山地丘陵区遥感影像最为普遍的干扰因素,去除阴影有助于提高影像解译和地物识别的准确性和有效性。构建了阴影植被指数（SVI）,并提出应用波段回归模型法实现HJ-1多光谱影像阴影的去除。将该方法应用于试验区HJ-1数据,结果表明：SVI可增大山地丘陵区水体、阴影区及明亮区之间的差异,利用阈值法可以实现影像阴影的有效检测;相关分析显示,各波段拟合模型R2均在080以上;比较阴影去除前、后影像的统计指标说明,在植被最为敏感,即受阴影影响最为严重的近红外波段,随着阴影的去除,波段平均值有了较大幅度的增大;去阴影后影像的标准差均比原影像要小,尤其是在近红外波段。试验结果表明,SVI对山地丘陵区HJ-1影像阴影的检测效果较好,而波段回归模型法可以较为有效地实现阴影的去除。     

基于云平台和BFAST算法的地表变化检测方法

准确识别地表变化的时空信息,有助于探究地表自然环境和生态系统发展演变的规律,支撑相关的科研与行政管理工作。本文以河南某生态保护修复工程部分实施范围为研究区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以2013—2020年的98景Landsat8/OLI遥感影像作为数据源,应用Breaks for additive season and trend(BFAST)算法对地表变化进行了信息提取和制图。首先基于GEE云平台对Landsat8/OLI地表反射率数据集进行调用和预处理,基于CFMask算法对遥感数据集进行云影掩膜,开展光谱指数(植被指数NDVI)的计算以及时间序列数据集的构建。其次基于时序数据集与BFAST算法构建由趋势项、季节项和残差项组成的广义线性回归模型,通过最小二乘法求解模型中的未知参数集,以此进一步构建时序拟合模型,而后基于残差的Moving sums(MOSUM)方法对时序结构变化进行检测。最后从检测结果中抽取像元样点,通过与Google Earth高分辨率影像数据叠置和目视解译,开展结果验证和精度评价。结果表明,本文提出的方法在研究区的时序地表变化...