基于实测高光谱和电磁感应的绿洲土壤含水量估测

以新疆渭-库绿洲为研究区,利用电磁感应和高光谱技术并以地形因子作为辅助参量,构建土壤含水量的支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,采用泛克里金法(Universal Kriging)将预测的土壤含水量进行插值在地图上实现空间可视化。结果表明:1)表层土壤含水量与表观电导率具有良好的相关性,两种模式相结合建立的土壤含水量解译模型的拟合优度达到0.853。2)原始反射率光谱经微分变换后更能凸显出细微差异,利用原始一阶微分建立的SVR土壤含水量模型,预测集决定系数(R2)为0.913,相对分析误差(RPD)为2.06,该模型具有较高的预测精度和稳定性。3)表层含水量空间分布不均,由绿洲内部到荒漠-绿洲交错带再到荒漠呈现逐渐减少的趋势。综上所述,利用该支持向量机模型对绿洲土壤含水量的预测具有实际与理论意义。     

基于去包络线和连续投影算法的枣园土壤电导率光谱检测研究

选取新疆阿拉尔市典型极端干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对土壤电导率进行反演。为了准确快速检测土壤电导率,通过获取南疆阿拉尔市红枣种植区土壤电导率和高光谱信息,在去包络线处理基础上,分别采用相关性分析法和连续投影算法（SPA）筛选特征波长,并建立特征波长与土壤电导率的偏最小二乘回归模型,使用均方根误差(RMSE)、决定系数（R²）以及相对分析误差（RPD）对不同处理方法的模型效果进行评价。结果表明,基于原始光谱直接使用相关性分析法的预测精度RMSE=0.85566,R²=0.7479,RPD=2.7569;通过去包络线处理使用相关性分析筛选特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.44490,R²=0.9500,RPD=6.4510;基于原始光谱使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.31178,R²=0.9707,RPD=8.4445;通过去包络线处理使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.30173,R²=0.9764,RPD=9.3215。综上,说明SPA方法具有较强的特征波长选择能力,基于去包络线处理+SPA的偏最小二乘回归反演模型的预测精度最好,可实现新疆阿拉尔地区土壤电导率的快速检测。     

基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究

为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取光谱特征参数、提取敏感波段的基础上,利用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤含水量模型,将最优估算模型应用于遥感影像,实现研究区土壤含水量遥感反演。研究结果表明:(1)利用EM38所测水平模式土壤表观电导率与土壤含水量拟合效果最优,能够代替实测土壤含水量进行后续建模分析。(2)相比3种单一的光谱特征指数,利用多种光谱特征指数所建土壤含水量估算模型的建模效果更优,其干、湿各季建模集决定系数R~2大于0.7,均方根误差(RMSE)均小于0.5%,RPD均大于2,能够作为有效手段估算干旱区绿洲土壤含水量。(3)不同季节土壤含水量遥感反演值与实测值决定系数R~2均大于0.6,均方根误差(RMSE)均小于0.6%,显示了较高的预测精度,证明利用电磁感应技术与高光谱相结合能够实现对干旱区绿洲土壤含水量的精准、高效监测。     

基于野外实测高光谱数据的干旱区耕作土壤含水量反演研究

利用2011年3月野外实地采集的不同含水量土壤的高光谱数据,研究了南疆地区耕作土壤草甸土含水量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了一元线性回归与多元逐步回归的土壤含水量预测模型.结果表明,土壤含水量在380～ 1080 nm波段与反射率呈负相关关系;反射率经倒数(1/R)、对数(logR)、一阶微分(R’)变换后可提高其与含水量的相关性;以50个建模样本所建立模型的相关系数均达到极显著水平,所有模型通过对37验证样本进行预测,比较决定系数、均方根误差、相对误差后,表明多元逐步回归模型的预测能力要优于一元线性回归模型,从所有模型中优选出以698、702、703、746、747 nm波段反射率倒数(1/R)建立的多元逐步回归模型为最优模型,该模型实测值与预测值之间的R2为0.9199,RMSE为1.6026,RE为0.6517,可用于基于野外高光谱数据的土壤含水量的估测.     

干旱半干旱区土壤含水量定量反演技术研究

为系统地研究干旱半干旱区土壤含水量的反演方法,比较了目前常用的几种高光谱影像土壤含水量反演技术。结果表明:采用EO-1 Hyperion第149波段和197波段构建的光谱特征空间模型与土壤含水量值之间的R2为0.7093,两者存在良好的负相关性;土壤含水量热惯量反演模型整体拟合的R2为0.6149,与SMS拟合结果相比,效果不理想;回归分析模型中,对数变换光谱回归最优,R2值为0.6843。综合分析后,认为光谱特征空间模型对研究区土壤含水量的估测效果最佳。文中研究旨在为干旱半干旱区土壤含水量的更深入研究提供参考。     

干旱区盐渍化土壤高光谱遥感信息分析与提取

以干旱区典型区域新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,以环境小卫星高光谱影像及野外实测土壤含盐量为主要数据源,进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应最敏感波段,利用多元线性回归分析方法,建立基于HSI影像的研究区土壤含盐量定量反演模型。结果表明:研究区土壤含盐量与HSI波段的敏感性随着波长的增加而增强,位于近红外波段范围(797.826-923.913nm)的相关系数R普遍较高,基本在0.7左右。土壤光谱反射率对数的倒数一阶微分变换在628.261nm和923.913nm的波段组合为最佳敏感波段,所构建的土壤含盐量反演模型为最优模型,模型方程为Y=-11.731-114.996X628.261-186.637X923.913,模型及检验的决定系数R2都在0.85以上,均方根误差RMSE约为2.7。该模型的建立为地区土壤含盐量信息的提取及监测提供了参考。     

基于GIS的绿洲土壤含水量空间变异性研究

干旱区降水稀少 ,气候干燥 ,土壤水分成为维持地表植被的重要因素之一。由于不同区域受地形、土壤特性、地下水位等的影响不同 ,其土壤含水量的分布也有很大的差异性。因此 ,为深入分析干旱区绿洲土壤含水量的空间变异性及其分布趋势 ,通过实测土壤含水量数据 ,利用地理信息系统的空间分析方法 ,研究了三工河流域土壤含水量的空间变异特征 ,并对其分布规律进行了探讨和评估 ,其目的是为了深入了解干旱区土壤水分变化规律及其对植被的影响。     

基于室内高光谱数据的多种类型土壤有机质估算模型比较

基于高光谱数据的土壤有机质反演是土壤遥感及精准农业的重要研究内容,然而不同的光谱处理及建模方法使得模型的估算能力及精度差异明显,限制了模型之间的通用性。为了构建陕西省土壤有机质含量估算的最优模型,以陕西省9种主要土壤类型的216个土样的光谱反射曲线和土壤有机质含量为数据基础,将光谱反射曲线进行一阶微分d(R)、倒数对数log(1/R)、倒数对数一阶微分d[log(1/R)]和包络线去除N(R)4种变换,结合一元线性回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种建模方法构建了不同的土壤有机质含量估算模型。结果显示:不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,吸收特征位置基本相同,且土壤有机质含量与光谱反射率呈负相关态势;基于d [log(1/R)]光谱变换构建的SVR估算模型精度最高,建模集和验证集的判断系数(R~2)分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差(RMSE)为2.18,相对分析误差(RPD)达到2.8751,是估算陕西省土壤有机质含量的最优模型,PLSR次之,SLR最差。     

中子仪测定苜蓿田土壤含水量的标定研究

通过一次安装,免灌水,点聚图资科筛选和对容积含水率三点平滑的一套标定方法,应用中子仪对苜稽田土壤含水量的标定进行了研究,得到了土壤不同深度的三条标定直线:20～60 cm土层标定直线为y=82.772x-3.007(R2=0.9353,R=0.9671);60～120 cm土层标定直线为y=77.822x 0.1032(R2=0.8283,R=0.9101);120～200 cm土层标定直线为y=83.327x-2.2304(R2=0.8871,R=0.9419).中子仪法相对于土钻法所得含水量的平均相对误差为0.81%,说明所得标定方程精度较高,完全可以用中子仪法代替土钻法测定土壤含水量.     

干旱区土壤盐渍化信息遥感建模

以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF~(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF~(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF~(-1)多元线性回归模型决定系数R~2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF~(-1)决定系数2个3个1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个3个2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF~(-1)决定系数RBFPolynomialLinear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数PolynomialRBFLinear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。     

滴灌棉田土壤水分测点最优布设研究

为寻求滴灌棉田土壤剖面水分测点的最优布设方案,2009年在棉花生育期内采用取土烘干法对膜下滴灌棉田不同位置、不同深度土壤质量含水率进行连续监测。利用监测数据分析了膜下滴灌棉田土壤剖面内不同观测点垂直方向上各层次土壤含水率之间的相关关系,并利用R型谱系聚类法对剖面内各观测点8个土壤层次的土壤含水率变量进行分类,筛选出适合膜下滴灌棉田墒情观测的土壤水分测点布设方案。最后利用2007年试验数据对提出的水分测点布设方案进行验证,结果表明,水平方向上距滴灌带0 cm、32.5 cm和50 cm处3个观测点,各观测点垂直方向上0~10 cm、20~30 cm、40~50 cm和60~80 cm深处4个层次12个测点的土壤含水率能较好地反映整个剖面的土壤水分信息,可作为膜下滴灌棉田土壤水分探头的布设点。     

水分对旱稻土壤及植株中主要营养元素含量的影响

在防雨棚池栽条件下研究了不同水分处理下土壤矿质元素的释放及旱稻植株对矿质元素的吸收利用特点。结果表明：土壤水分对土壤N、P、K含量及植株养分吸收存在明显影响。随着土壤水分含量的提高,土壤硝态氪含量显著下降,氨态氪含量显著上升;磷素在低水分处理下先升高后基本保持较高水平,而在高水分处理下有一个升降升的变化过程;钾素在65％、100％水分处理下在分蘖中后期显著大于其它水分处理,而在分蘖前期各水分处理都有一个先降后升的变化趋势。在植株对矿质元素的吸收上,100％水分处理下植株体内的全氮含量一直呈下降趋势,65％、75％处理下磷素变化呈“U”型,其余各处理下植株体内的N、P、K含量都呈W型变化。随土壤含水量的增加,旱稻植株对N、P、K的吸收总量均增加。     

土壤质地及容重和含水率对其导气率影响的实验研究

在室内利用一维瞬态法对重新装填的棕壤土、塿土、黄绵土和盐碱土等四种土壤的导气率进行了测量,分析了容重、含水率及冰冻等因素对土壤导气率的定量影响,以明确土壤类型、容重、含水率、冰冻与土壤导气率的关系.实验结果表明:土壤质地和结构对导气率有明显的影响,同一容重条件下壤土和棕壤土导气率接近,均显著高于黄绵土,在所设的四个容重条件下盐碱土导气率均为最低,仅为壤土和棕壤土导气率的3％～4％;四种土壤的导气率均随着容重的增加而减小,同种土壤最大容重(1.5 g·cm-3)下的导气率较之最小容重(1.2 g·cm-3)下降75％ ～ 85％,并且导气率与容重之间存在显著的指数函数关系;其他因素一致的条件下,土壤导气率随着含水率的增加而减小,导气率与含水率之间亦存在显著的指数函数关系;冰冻后土壤导气率较冰冻前显著降低,在本实验条件下含水率越低冻结后导气率下降越显著.     

土壤含水量对夏玉米蒸发蒸腾量和光合性能的影响

采用盆栽控水试验,研究了5种土壤水分条件（分别为土壤田间持水量的50%、60%、70%、80%、90%,记为T1~T5）对夏玉米蒸发蒸腾量（ET）及抽雄期光合性能的影响。结果表明：土壤含水量对夏玉米生长过程中的ET、株高、叶面积和光合性能均有显著影响。与T1处理相比较,T2~T5水分处理下的夏玉米主要生育期内ET依次增加了23.66%、39.17%、43.33%和49.84%,呈线性增大的趋势;在夏玉米耗水强度最旺盛的抽雄期,与T1处理相比较,T2~T5处理下的蒸腾速率（T_r）分别增长了63.74%、75.65%、78.83%和81.77%,气孔导度（G_s）分别增长了71.97%、82.63%、83.91%和84.87%,二者均随着土壤含水量的增大呈指数函数变化,但土壤含水量超过田间持水量的70%后增幅显著减小;光合速率（P_n）分别增长了47.51%、60.65%、57.51%和55.87%,P_n、株高、叶面积随着土壤含水量的增大呈现抛物线形变化趋势,即先增加后减小的规律,在T3和T4处理水平下达到最大值,依次为28.14 μmol·m^-2·s^-1（T3）、256.5 cm（T4）、628.6 cm²（T3）。从提高夏玉米光合效率和水分生产效率、减少无效蒸发蒸腾耗水的角度考虑, 夏玉米抽雄期的土壤含水量控制在田间持水率的80%左右为宜。     

西安地区丰水年有林地土壤水分恢复效应研究

通过对西安南郊平水年与丰水年秋季有林地土壤含水量的测定,研究了地下0～6 m之间土壤含水量的变化与土壤水分恢复问题.研究结果表明,正常年西安地区人工林2～4 m土壤含水量为9%～10%,发育了明显的土壤干层,表明土壤干层在黄土高原分布具有普遍性;丰水年西安南郊人工林下2～4 m的土壤含水量在18%～24%之间,高出正常年份这一层位含水量的8%～14%,土壤干层已经消失;丰水年4～6 m的土壤含水量也明显升高.分析得出,在降水丰富的年份,土壤水分得到恢复,而且恢复的深度可达5 m,恢复的速度也较快.     

干旱区农田土壤水分地温变化规律及其相互关系

以干旱区农田灌溉后土壤水分、地温实测数据为基础,研究了其土壤水分、地温各自的变化规律及两者的相互关系.结果表明,各层含水量之间具有高相关性,基本达到了极显著的水平.这与土壤水分灌溉时由上而下的逐渐下渗,以及蒸发时由下而上的逐层上升有密切的关系.各层地温间的相关性大,除地面温度外,其余各层地温间的相关水平为显著或极显著水平,且相邻土层地温间均呈极显著相关.土壤水分及地温剖面垂直变化特征明显,并具有动态性.土壤水分含量大时,两者的垂直变异系数小,反之变异系数大.0～20 cm、地面(0 cm)分别为剖面含水量及地温变异强度的最大层,属中等变异强度.土壤水分及温度之间的负相关性明显.地面温度是预测表层、底层土壤水分的良好指标,利用回归分析法建立的土壤水分与地温间的函数关系可为推测土壤水分提供依据.     

基于高分遥感影像的亚高寒草甸土壤水分含量反演

通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号（GF-2）、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数（VSWI, vegetation supply water index）构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明：研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。     

孙家岔流域坡面不同土地利用的土壤水分变化分析

以甘肃省兰州市孙家岔流域为研究对象,采用1982—1983年和2011年土壤水分实测资料,分析该流域坡面防护区不同土地利用土壤水分的年内、年际变化特征。结果表明,在黄土丘陵区小流域内,农坡和荒坡土壤水分的年内动态变化具有相同的规律,但农坡年内平均含水量要高于荒地。流域内降雨量的多少以及时空分配是土壤水分变化趋势的主要影响因子。土壤水分的变异程度随降雨量和土层深度的增加而减小,土壤深度在1.20~1.40 m内含水量受季节气候动态变化影响显著,土壤深度超过1.60 m内含水量在相同年度具有一定的时间稳定性。土质较好的荒地,选择适宜的农作物(如洋芋),可提高缓坡区(5°~15°)降水资源的有效利用率。     

基于集合卡尔曼滤波同化方法和HYDRUS-1D模型的土壤水分模拟

研究建立了一个基于集合卡尔曼滤波方法和HYDRUS-1D模型相结合的数据同化方案,利用2021年4月26日—10月5日内蒙古巴彦淖尔五原站0～80 cm的土壤水分观测数据进行模拟验证,以提高土壤水分的模拟精度。结果表明：(1)集合数大小和观测误差的选取对同化系统性能有较大影响。集合数在100以上,土壤含水量的同化精度不再有明显提高。观测误差越小土壤水分模拟精度越高,因此观测误差为0.025时的同化精度最高。(2)数据同化后,各层土壤水分模拟精度较同化前均有明显提高,各层土壤水分同化值与观测值间的相对误差、均方根误差、平均绝对误差分别减少至0.025～0.063、0.01～0.017 cm³·cm^-3、0.008～0.016 cm³·cm^-3。证明数据同化方法能够有效改善土壤水分模拟效果。(3)0～20 cm土壤水分同化效果最好,20～40 cm次之,40～80 cm土壤水分同化效果较差。模拟精度分析值优于同化预报值,同化预报值优于HYDRUS-1D预报值。     

基于冠层叶-气温差的温室土壤水分诊断

根据对日光温室条件下番茄全生育期的冠层温度、气温、土壤水分以及一些相关气象因素测定,分析了冠层叶-气温差与土壤容积含水率、湿度之间的关系。结果表明:在日光温室条件下,番茄全生育期内冠层叶-气温差的日变化呈曲线分布,冠层叶-气温差的最高值出现在每天的13∶00～15∶00之间。通过对主要生育期13∶00～15∶00的数据分析发现,冠层叶-气温差(△T)与土壤容积含水率(SW)以及棚内湿度(RH)之间有较好的复相关关系,结合容积含水率与湿度对冠层叶-气温差的综合影响,可以得出△T与SW呈负相关关系,与RH呈正相关关系,相关系数R2为0.778。通过偏相关分析,冠层叶-气温差与容积含水率的相关性最大,呈负相关关系,相关系数R2为0.778,并通过数据验证,实测值(Y)与模拟值(X)相关性较好,相关系数R2为0.723。因此可通过监测13∶00～15∶00的冠层叶-气温差来了解作物的水分状况,为农田土壤水分诊断提供科学依据。