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土壤有机质遥感制图研究进展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】土壤有机质是衡量土壤肥力高低的重要指标,土壤有机质制图对了解土壤肥力空间分布格局,开展培肥地力、耕地质量评价、土壤碳循环研究、土壤污染治理等具有重要意义。基于遥感技术的土壤有机质制图是土壤学科新兴的研究方向和热点问题。文章全面总结土壤有机质遥感制图方法的发展和应用,展望未来土壤有机质遥感制图研究趋势,为土壤有机质制图工作提供参考。【方法】该文采用文献综述的方法,回顾和总结了近年来国内外土壤有机质遥感制图研究进展,对比分析了多光谱遥感法、结合遥感数据的土壤有机质预测性制图法、高光谱遥感影像直接法等3类土壤有机质遥感制图方法的优势和局限性;重点分析了影响成像高光谱土壤有机质制图精度的因素,阐述了土壤有机质光谱敏感波段、建模方法选择的研究进展、存在的问题及发展趋势。【结果 /结论】(1)多光谱遥感数据为土壤有机质制图提供了丰富的植被覆盖、土地利用、气候等土壤成土环境因素信息,广泛应用于大尺度范围或复杂地形区域的土壤有机质制图,但表达土壤有机质空间分布细微差异不够精细化;(2)高光谱遥感数据参与土壤有机质制图,提高了土壤有机质制图精细度,但需要加强土壤有机质光谱敏感波段优选以及适宜的土壤有机质高光谱建模方法研究;(3)中红外高光谱遥感具有土壤有机质预测和制图的潜力,该领域的发展值得期待。 相似文献
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基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究 总被引:5,自引:1,他引:5
【目的】以高空间分辨率Quickbird遥感影像作为管理分区划分的数据源,结合地面土壤养分采样数据进行管理分区划分研究。【方法】在对数据进行空间变异分析的基础上,采用3种不同的分区方式对研究区进行田块尺度内管理分区的划分:1)利用土壤养分数据划分管理分区;2)利用冬小麦遥感长势信息划分管理分区;3)利用土壤养分信息结合冬小麦长势信息划分管理分区。【结果】与划分前的地块变异情况相比,利用土壤养分数据进行管理分区划分的方法,在很大程度上提高了不同分区内土壤的均一度,而光谱指数和产量的变异系数也有所降低;利用光谱数据进行管理分区划分,土壤养分的变异系数总体上有所减低,但降低的幅度小于利用土壤养分数据划分的管理分区,光谱指数和产量的变异系数都有大幅度降低;利用土壤数据结合光谱数据进行管理分区划分,土壤养分和光谱指数以及产量的变异系数普遍降低。【结论】在划分管理分区时,综合考虑土壤养分和光谱数据的空间变异情况是最佳选择,但当缺乏土壤养分数据时,利用遥感影像进行管理分区的划分也是可行的。 相似文献
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土壤是所有生物赖以生存的重要资源之一。因此,对土壤的反射光谱曲线及其变化规律进行研究不仅在土地资源的遥感调查领域中有着重要的意义,而且对植被的调查、高光谱遥感地物光谱分析以及识别分析也有重要意义。通过测定不同含水量、不同质地,不同类型土壤以及不同含盐量土壤的反射光谱,分析土壤波谱特性曲线,研究土壤物理性质对土壤波谱曲线的影响; 相似文献
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高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展 总被引:2,自引:0,他引:2
相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。 相似文献
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[目的]利用高光谱遥感,对武夷山土壤有机质进行研究,建立了土壤有机质高光谱反演模型,为今后武夷山地区土壤有机质含量的快速测定提供理论依据。[方法]利用ASD Field Spec Pro地物光谱仪对不同有机质土壤进行光谱测量,采用有机质速测法对土壤有机质含量进行测定。[结果]762 nm为土壤有机质的敏感波段,其相关系数为-0.771,然后建立拟合方程为:Y=61.823-129.274x,拟合度为0.820。[结论]提出今后亚热带地区土壤高光谱的研究方向。 相似文献
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基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究 总被引:1,自引:1,他引:0
[目的]快速、有效、非接触、非破坏性地提取土壤有机质含量信息.探索新疆绿洲农区如何应用高光谱遥感技术分析、模拟、评价、预测土壤有机质含量,促进高光谱分辨率遥感技术在农田土壤遥感诊断、作物科学种植、水肥分区管理、田间农情监测中的应用,为新疆实施精准农业提供科学理论参考.[方法]利用高光谱遥感技术提取土壤有机质含量信息的研究,采用美国ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取田间土壤不同有机质含量信息的高光谱反射率;通过光谱分析技术,运用各种土壤反射率数学变换形式,找出最具代表性的敏感波段,揭示土壤有机质含量与其光谱成因机理之间的内在联系.[结果]基于NDI预测土壤有机质含量的估算模型中以一元三次函数模型(YSOM=-4E+ 07XNDI3+ 2E+ 06XNDI2-21 338XNDI+ 110.44,R2=0.713 2)为最优,指数函数模型次之.[结论]基于归一化光谱指数NDI可以较好的估算土壤有机质含量,利用统计方法建立的经验模型,简单实用,将对特定区域、特定土壤的预测有较好的效果. 相似文献
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概述了高光谱的概念与高光谱遥感数据的特点,重点介绍了目前利用高光谱技术估测地表植被信息的最新研究进展,并讨论了今后植被高光谱遥感应用发展的方向和研究领域, 相似文献