基于野外实测Vis-NIR光谱的土壤肥力估算研究

为探讨野外实测光谱数据对土壤肥力的估算能力,采集青海省湟水流域表层0 ~ 20 cm土壤样品220份,同步测量其采样位置的野外实测光谱数据,实验室对土壤养分、机械组成含量以及pH值进行分析。基于上述数据,对野外实测光谱反射率进行多元散射校正（Multiplicative scatter correction,MSC）、SG-一阶导数变换（SG - First Derivative,SG-1st）预处理,采用稳定性竞争自适应重加权采样法（stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS）提取不同土壤养分、机械组成含量以及pH值的特征波段,以偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）模型对土壤全碳（TC）、有机质（OM）、全氮（TN）、碱解氮（AN）、pH、黏粒（clay）、粉粒（silt）、砂粒（sand）含量进行估算并对比分析,构建土壤养分含量、pH值以及机械组成含量的最优野外实测光谱估算模型。结果表明:通过MSC校正和SG-1st变换能够有效增强野外光谱特征;经SCARS选取的特征波段主要集中于近红外波段。基于野外实测光谱数据建立的PLSR模型能够对研究区土壤TC、OM、TN、AN含量以及pH值进行粗略估算;其中,对于TC、OM、TN含量及pH值而言,最佳估算模型为经SG-1st处理后的SCARS-PLSR模型,RPD值均达到1.70以上（RPD_TC = 1.76; RPD_OM = 1.82;RPD_TN = 2.04;RPD_pH = 1.89）,RPIQ值均达到1.90以上（RPIQ_TC = 1.91;RPIQ_OM = 2.53;RPIQ_TN = 2.98;RPIQ_pH = 2.03）;对于土壤AN含量而言,经MSC处理后的SCARS-PLSR模型最佳,其RPD_AN值高达1.91,RPIQ值高达2.39。对土壤clay、silt以及sand含量野外光谱均无法估算,RPD值均在1.00左右,RPIQ值在1.20左右。     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。     

艾比湖流域不同土地覆盖类型土壤养分 高光谱反演模型研究

土壤养分影响着土壤的质量,也影响着植被、农作物等的生长。为快速准确地估测艾比湖流域土壤养分状况,选择艾比湖流域精河县作为研究区,以精河县内不同地表覆盖类型土壤为研究对象,基于实地采集的75个土壤样品的室内ASD Field Spec3实测光谱数据和3种光谱变换形式,利用10 nm间隔重采样进行去噪处理,再结合多元逐步回归法(SMLR)、偏最小二乘法回归法(PLSR)、人工神经网络法(ANN)分别建立土壤养分预测模型,以探索最优模型。结果表明:土壤实测光谱的一阶微分、二阶微分变换形式能显著提高光谱与土壤养分之间的相关性,尤其是一阶微分变换与土壤有机质和全氮的相关性最高分别达0.87和0.91,光谱变换技术能显著增强土壤养分与高光谱之间的敏感度,达到更好的建模效果;SMLR、PLSR和ANN这3种模型都具有良好的预测能力,其中,ANN建立的模型预测效果最好,二阶微分变换的ANN模型对有机质、全氮的预测决定系数(R2)分别为0.886和0.984,均方根误差(RMSE)分别为2.614和0.147,PLSR次之;全氮的预测效果明显优于有机质的预测效果,说明高光谱和全氮之间的敏感性更高。总体来说,光谱二阶微分变换形式的人工神经网络模型可以最精确稳定地完成土壤养分含量的快速预测,能够实现艾比湖流域的土壤养分空间分布状况和动态变化特征的动态监测。     

光谱变换方法对黑土养分含量高光谱遥感反演精度的影响

高光谱遥感反演黑土养分含量时,光谱变换方法对提取精度具有显著影响,为明确二者响应关系,提高反演精度和稳定度,该文以黑龙江建三江地区为研究区,引入航空高光谱成像系统CASI-1500,获取380～1 050 nm数据进行分析。均匀采样60个样品,化验获得其有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,利用神经网络方法对有机质含量、支持向量机对氮、磷、钾含量进行建模。对比研究了重采样（RE）、对数倒数（LR）、一阶微分（FD）、包络线去除（CR）和多元散射校正（MSC）变换5种光谱变换后的提取精度。结果表明：MSC、MSC、LR和RE光谱变换方法分别应用到有机质、氮、磷和钾特征波段的组合运算中,得出黑土养分含量的空间分布精度相对最高,预测样本的决定系数分别为0.748、0.673、0.631和0.420。     

南方稀土矿区植物根际与非根际土壤碳氮含量与pH值变化

[目的]揭示南方稀土矿区根际与非根际养分含量变化,为南方稀土矿区的生态恢复和侵蚀退化区的水土保持提供科学依据。[方法]以福建省长汀县稀土矿治理区为研究对象,采用野外调查与室内分析相结合的方法,选取3个稀土矿开采区进行植物样方调查及土壤取样,对研究区的主要水土保持植物(芒萁、枫香)根际与非根际土壤碳氮含量、pH值变化以及根际与非根际间土壤碳氮含量、pH值的差异性进行研究分析。[结果](1)随着治理年限的增加,芒萁根际土壤的有机碳、全氮含量逐渐升高,硝态氮含量逐渐减少,pH值先增加后减少,铵态氮含量无显著性差异;枫香根际土壤的硝态氮随着治理年限的增加而减少,而有机碳、全氮、铵态氮含量和pH值均无显著性差异。(2)随着治理年限的增加,芒萁非根际土壤的有机碳、全氮、铵态氮、硝态氮均无显著性差异,pH值先增加后减少;枫香非根际土壤的有机碳、全氮、铵态氮、硝态氮、pH值均无显著性差异。(3)芒萁根际土壤的有机碳含量显著高于非根际土壤的有机碳含量,全氮、铵态氮、硝态氮和pH值均无显著性差异;而枫香根际与非根际土壤养分含量均无显著性差异。[结论]植被能够改善土壤,但土壤肥力恢复却是一个长期的过程。     

基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型对比研究

构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法.以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVM)、随机森林回归(RF)与光谱反射率(R)及其4种数学变换...     

江西省不同农田利用方式对土壤养分状况的影响

为了全面掌握江西省土壤养分的状况,基于江西省16 823个农田耕层(0—20cm)土壤样点数据,运用实地采样、数理统计与地统计学等分析方法,对研究区不同农田利用方式(水旱轮作、一季旱地、两季旱地、一季水田和两季水田)下土壤养分含量进行了研究。结果表明:通过半方差函数研究发现,江西省土壤养分的空间变异主要是由随机因素引起的,耕层(0—20cm)土壤全氮(TN)和碱解氮(AN)含量分别为1.25～1.61g/kg,149.27～169.90mg/kg,全磷和有效磷含量为0.49～0.54g/kg和17.94～21.30mg/kg,全钾(TK)和速效钾含量为11.55～12.19g/kg和72.67～106.41mg/kg,有机质含量和土壤pH值为27.09～31.52g/kg,5.12～5.52;不同土地利用方式下土壤化学性质差异达到极显著水平,其影响程度由大到小依次为土壤pH值全氮速效钾有机质有效磷碱解氮全磷全钾;Pearson相关性分析发现,土壤中有机质含量和与全氮、碱解氮、全钾、速效钾、有效磷含量以及pH值有显著(p0.05)或极显著的相关性(p0.01),相关系数分别为0.945,0.359,-0.014,0.033,0.028,0.061,-0.061,说明土壤有机质含量与其他养分含量关系密切,可以作为指示土壤肥力的敏感因子。研究结果对于江西省采取合理的土地利用方式、施肥方式以及提高土壤养分水平、土地生产力等方面具有极其重要的意义。     

翅碱蓬野外光谱对土壤化学性质的响应

翅碱蓬(Suaeda salsa)是土壤盐渍化较为严重的地区常见的植被类型,研究翅碱蓬群落特征可以间接反映下方土壤的化学性质。通过野外采集的17个翅碱蓬野外光谱数据和相应土壤样品的理化分析数据,探讨了土壤化学性质和翅碱蓬野外光谱之间的关系。结果表明,翅碱蓬二阶导数光谱1 121nm波段可用来反映土壤有机质和全氮的含量变化,二阶导数光谱1 208nm波段可以很好地反映土壤全磷的含量变化,一阶导数光谱353nm波段可以很好地反映土壤速效钾的含量变化最好,二阶导数光谱724nm波段可以很好地反映土壤pH值的变化,而反映土壤盐分含量变化最好的为一阶导数光谱950nm,这为翅碱蓬覆盖的区域利用遥感技术进行土壤化学性质监测奠定了基础。     

基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析

跟踪初生盐渍土壤的微生物修复实验,采用同步实测得土壤盐含量和光谱数据,详细分析了基于34种光谱变换,修复过程中盐渍土的光谱特征。对于选取的6种光谱变换,采用全波段(400~1650 nm)和分析获得的最佳敏感波段分别建立了土壤盐含量的光谱反演PLSR(partial least squares regression)模型。研究表明,光谱变换处理使土壤盐含量与平滑后的光谱反射数据的相关性明显增强,且最佳敏感波段范围进一步聚焦。本研究得到最佳光谱变换为导数变换,基于全波段的土壤盐含量预测模型以SGSD变换效果最好,与原始光谱相比,模型的r、RMSEP分别从0.537和1.928改善到0.823和1.256。而SGSD(Log R)是基于最佳波段所建立的盐含量预测模型的有效光谱变换方法,该研究为进一步实现盐渍土中盐含量快速定量分析提供了方法和数据参考。     

贵州典型山银花土壤机械组成与养分特性及其关系

采用比重计法测定土壤机械组成,分别采用电位测定法、凯氏定氮法、碱解扩散法、碳酸氢钠浸提钼蓝比色法、重铬酸钾外加热法、醋酸铵浸提-火焰光度法测定土壤pH、全氮、碱解氮、有效磷、有机质及速效钾,以非根区土壤为对照,对贵州典型山银花土壤机械组成与土壤肥力特性及它们之间的关系进行研究。结果表明:根区颗粒组成分为粗粉粒细砂粒粘粒细粉粒≈中粉粒≈粗砂粒;非根区颗粒组成顺序为粗粉粒粘粒细粉粒≈中粉粒细砂粒≈粗砂粒,表明非根区质地较根区粘重。根区粘粒、粉粒和物理性粘粒含量小于非根区,砂粒含量较高;根区与非根区各土壤类型大小顺序分别为黄壤紫色土≥石灰土;黄壤石灰土紫色土。贵州产区根区养分含量高于非根区,土壤养分水平均在Ⅱ级以上,非根区土壤养分含量均在Ⅲ级以上水平,根区砂粒含量与有机质、pH、速效钾、有效磷、全氮含量呈正相关;粉粒含量与pH、有机质、全氮、速效钾含量均呈负相关;粘粒含量与有机质、pH、全氮含量均呈负相关;物理性粘粒含量与有机质、pH、全氮、速效钾含量均呈负相关。非根区砂粒含量与有机质、碱解氮、全氮含量均呈负相关,与pH、有效磷含量均呈正相关;粉粒含量与pH、碱解氮含量均呈正相关,与速效钾含量呈负相关;粘粒含量与所有指标呈负相关;物理性粘粒含量与pH呈极显著负相关。得出山银花根系对改善土壤粘重质地有较好作用;质地粘重的土壤,机械组成含量对山银花生长的影响较大,且砂粒含量越高对山银花生长的促进作用越明显。     

侵蚀红壤区不同水土保持措施的土壤改良效果研究

结合野外调查和室内分析,研究了侵蚀红壤区不同水土保持措施下坡地土壤pH值和养分含量的变化,分析了不同水土保持措施的土壤改良效果。研究结果表明,不同水土保持措施显著影响侵蚀红壤区坡地土壤pH值和有机质、全氮、碱解氮、全磷、速效磷的含量,但是对全钾和速效钾含量影响不显著。牧草和耕作措施可以显著提高土壤pH值和有机质、全氮、碱解氮、全磷、速效磷的含量,显著改善土壤肥力状况,梯田对土壤肥力状况影响不显著。研究区土壤肥力状况不受钾素限制,可以将土壤有机质作为衡量土壤肥力状况的简化指标。     

黑土养分含量的航空高光谱遥感预测

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;全氮、有效磷和速效钾的预测精度,BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

石灰土地区几种作物根际与非根际土壤养分特征对比研究——以重庆市中梁山为例

以重庆市中梁山石灰土地区为研究区,选择莴笋、红菜苔、白菜、瓢儿菜和桔子5种不同的作物,通过野外采样和室内实验分析的方法,分别测定了5种作物的根际与非根际土壤的全氮、全磷、全钾、水解氮、速效磷、速效钾、有机质的含量以及土壤pH值,并进行了对比分析。结果表明,根际与非根际土壤的全氮、全磷、全钾、水解氮、速效磷、速效钾、有机质和pH值之间均表现出显著的差异性（p<0.05）。这5种作物的养分含量除了桔子树的根际土壤速效磷出现亏缺外,其余4种作物根际土壤的全氮、全磷、全钾、水解氮、速效磷以及速效钾都高于非根际土壤,不同作物出现了不同程度的富集现象。另外,根际土壤的pH值均低于非根际土壤;根际土壤有机质含量均高于于非根际土壤。     

支持向量机在土壤镁含量高光谱估算中的应用

研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。     

湘赣边界山区林地土壤养分分异规律

[目的]对湘赣边界山区林地在不同海拔高度及植被类型影响下的土壤养分特征和空间分异规律进行研究,为林地土壤的合理利用及培肥提供依据。[方法]采集林地表层土壤,测得各养分指标含量,运用修正的内梅罗综合指数法和变异系数法,对该区土壤综合肥力和空间变异性进行评价。[结果](1)试验区土壤整体呈酸性,有机质和全氮养分含量较高,但普遍缺乏速效养分(磷、钾)。(2)随着从丘陵、低山到中山海拔等级的升高,土壤有机质、全氮、速效磷含量及综合肥力系数不断增加;pH值、有机质、全氮的空间变异性不断减小。(3)不同林地生态系统覆被下土壤综合肥力表现为:灌木林>针阔混交林>毛竹林>阔叶林>针叶林;空间变异性规律为:灌木林>针叶林>毛竹林>阔叶林>针阔混交林。(4)人工林的土壤有机质、全氮、速效钾、pH值及土壤综合肥力都低于天然林。[结论]中山海拔等级林地、针阔混交林、天然林对维持良好的土壤养分状况具有更大潜力。     

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数(MSASI)运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420～444 nm和480～537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳(R~2=0.98、RMSE=0.04),其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型(R~2=0.70、RMSE=0.13)次之,而人工神经网络模型(R~2=0.69、RMSE=0.15)精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。     

河北坝上低山区坡地灌丛沙堆表面土壤理化性质

[目的]揭示河北省坝上地区低山坡地不同坡向和坡位小叶锦鸡灌丛沙堆土壤理化性质变化规律,为坡地草地生态环境稳定提供理论依据。[方法]基于对山坡638个灌丛沙堆野外测量和86个室内土样分析的数据,运用地统计学和样品室内分析的方法。[结果](1)从低山坡脚到坡顶,灌丛沙堆pH值、粗砂、中砂和细砂总含量逐渐减少,粉砂、极细砂逐渐增加;有机质、全氮和全磷含量逐渐增加。(2)迎风坡不同坡位上灌丛沙堆表面颗粒中粗砂、中砂、细砂总含量大于背风坡相同坡位,极细砂和粉砂小于背风坡相同坡位。表面的土壤养分(有机质、全氮和全磷)为迎风坡坡脚大于背风坡坡脚,迎风坡坡中和坡顶的灌丛沙堆土壤养分含量小于背风坡坡中和坡顶灌丛沙堆,但是pH值变化与灌丛沙堆养分变化趋势相反。[结论]受坡位和坡向的影响,灌丛沙堆土壤理化性质空间分布具有一定的差异性。     

基于高光谱数据的杨树叶片干物质含量的估算

将杨树叶片实测的理化数据和土壤背景光谱数据作为PROSPECT和PROSAIL模型的输入参数,输出杨树叶片高光谱数据模拟值,通过实测获得叶片尺度和冠层尺度干物质含量、等效水厚度以及高光谱数据,利用统计方法,分别对两种尺度杨树叶片干物质含量进行分析。结果表明:基于归一化指数计算方法,杨树叶片尺度和冠层尺度的最佳估算干物质含量的干物质含量归一化指数(NDMI)波段组合分别为1685,1704nm和1551,2143nm,使用偏最小二乘法分别对筛选波段组成的NDMI(1685,1704)指数和NDMI(1551,2143)指数构建叶片尺度干物质含量和冠层尺度干物质含量的估算模型,叶片尺度干物质含量估算模型精度为R2=0.663,RMSE=0.001g·cm-2,冠层尺度精度为R2=0.91,RMSE=16.7g·m-2。可见,高光谱技术对杨树叶片干物质含量的估算具有较高的精度,可为杨树叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考依据。     

大小兴安岭林区不同林型土壤养分综合评价

基于大小兴安岭地区主要林型野外采样数据,利用统计学方法分析了红松林、针阔混交林、白桦林、樟子松林和蒙古栎林土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾的垂直分布特征,并对土壤养分状况进行了综合评价.结果表明,不同林型土壤(0-40 cm)有机质、全氮、速效磷、速效钾养分含量差异显著.有机质、全氮、速效磷3种土壤养分的总体分布是白桦林、针阔混交林比较高,针叶林次之,蒙古栎林比较低;而速效钾含量以蒙古栎林、白桦林为最高,针阔混交林却比较低.用改进的内梅罗综合指数法进行综合评价,结果显示,大小兴安岭林区土壤有机质和全氮含量特别丰富,速效磷含量为中等至较丰富,不同林型土壤养分总体处于良偏优水平,但速效钾比较缺乏,成为该林区土壤质量的主要限制因素.     

茶陵县烟稻复种区土壤养分时空变异特征

采用传统统计学、地统计学的分析方法,使用2009年、2014年和2018年茶陵县烟稻复种区土壤养分含量数据,对该区土壤养分的时空变异特征及其与地形因子的相关性进行了研究。结果表明:2009年土壤有机质、速效钾含量偏低,pH适中,全氮含量适宜,全磷含量极低;2009年至2014年间土壤pH降低,氮、磷、钾养分含量升高;2014年至2018年间,土壤pH值升高,有机质、全氮含量降低,全磷、速效钾、可溶性氯含量继续升高。地统计学分析表明,随烟稻复种年限的增加,土壤pH、有机质变化受随机因素影响增大,速效钾、水溶性氯离子含量始终表现为强空间相关性。坡度对土壤pH、有机质含量影响显著,坡向对土壤速效养分含量影响较强,而时间和地形双因素间的交互作用对土壤养分含量的影响不显著。综上所述,湘东茶陵烟稻复种区的耕作制度有利于土壤肥力提高;整体而言,在现有施肥水平基础上,应适当增加氮肥用量、稳定磷肥投入,减少钾肥施用,以确保作物高产、地力可持续提升。