基于高光谱的复垦农田土壤有机质含量估测

为了快速准确估算矿区复垦土地土壤有机质含量,以永城矿区复垦农田为例,在土样有机质含量测定和高光谱数据测量的基础上,对土壤高光谱数据进行多种预处理并与有机质实测含量进行相关性分析,利用相关系数进行P=0.01水平显著检验,确定敏感波段,建立一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘回归等多种有机质含量与高光谱估测模型。结果表明:经过数学变换的土壤光谱反射率与土壤有机质含量相关性显著提高,复垦区土壤光谱经过多元散射校正和一元微分处理并利用偏最小二乘回归模型建模预测效果最好。当前较少有研究对矿区复垦农田土壤有机质进行高光谱估测,本研究成果可为有效利用高光谱遥感技术,快速、有效地测定复垦农田土壤有机质含量提供技术支撑。     

基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。     

东北平原不同类型土壤有机质含量高光谱反演模型同质性研究

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要特征,利用高光谱技术对耕层土壤有机质（OM）含量进行定量化反演可为土壤信息化管理和精准施肥提供重要的依据。本文利用ASD FR 2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见近红外光谱,分析了东北平原不同土壤类型土壤光谱反射率曲线形状变化及土壤有机质含量的光谱反演模型,结果表明,根据土壤光谱反射率曲线变化特点可以初步将东北平原的几种土壤类型划分为三类,其主要区别在于460～1350nm范围内曲线斜率变化的差异。通过相关分析进一步确定了土壤有机质敏感波段为650～750nm,建立了不同土壤类型的有机质含量回归预测模型,并且对不同模型的回归系数和截距进行了方差同质性检验。结果显示,黑土和黑钙土、黑土和暗棕壤的模型没有显著差异,即可以分别构建同质性模型来简化有机质的预测,但是预测精度有所降低。     

基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。     

黑土有机质含量高光谱模型研究

通过对黑龙江省典型黑土区土壤样品高光谱反射率的室内测定,研究了典型黑土可见光/近红外波段光谱反射特性;利用多元统计分析方法,以土壤光谱反射数据及其数学变换数据作为自变量,以黑土有机质含量对数变换数据作为因变量,建立黑土有机质含量高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:(1)620~810nm波段范围是黑土有机质的主要光谱响应区域,最大响应值在710nm附近;(2)对光谱数据进行归一化处理可以部分消除不同土样测试过程中存在的噪声;(3)模型及其检验的决定系数R2都在0.9以上,模型的总均方根差RMSE均小于2.1,模型具有很好的稳定性和预测能力,可以用于黑土有机质含量的快速测定;(4)归一化一阶微分模型为最优预测模型。     

基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演

土壤有机质(SOM)是指土壤中各种含碳有机化合物的总称,其动态变化不仅影响农业生态系统的稳定,而且与大气圈和生物圈的碳循环密切相关,对土壤有机碳的大规模快速监测和碳储量核算具有重要意义。本研究于2017年、2018年7月在三江源区野外采集了145个土壤样品,检测了土壤光谱信息。然后将原始光谱反射率数据及其不同数据变换形式下的光谱分别与土壤有机质(SOM)含量进行相关分析,并选取了特征波段,此外利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型对三江源区SOM含量进行建模估算。结果表明,不同深度土壤有机质含量差异明显,且呈逐层下降趋势。而三种建模方法的检验精度分别为:RF> SVM> PLSR,其中RF和一阶微分(FD)组合模拟最好(建模集和验证集的R²、RMSE分别为0.9678、8.9132和0.7841、20.9787)。对于三江源土壤有机质含量反演,不同模型的最佳数据变换方法不同。本研究成果能为后续的高光谱遥感反演提供理论支撑,从而实现三江源区土壤有机质含量的快速检测和实时动态监测。     

黄河三角洲土壤有机质含量的高光谱反演

【目的】土壤有机质(SOM)具有改良土壤结构、 促进团粒结构形成、 增加土壤疏松性、 改善土壤通气性和透水性以及促进植物生长发育的作用。传统测定土壤有机质的方法,虽然精度高,但是实时性差。本文通过对土壤高光谱数据进行变换和分析,筛选出与土壤有机质含量相关性高的敏感波长,构建能够实时、 快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。【方法】60个土壤样品采于黄河三角州。利用ASD Fieldspec3光谱仪,在室内环境下对黄河三角洲不同有机质含量的风干土壤样本进行了光谱测量,利用化学方法测定了土壤的有机质含量。在对土壤样品高光谱反射率进行去包络线处理的基础上,与土壤有机质含量进行相关分析,筛选敏感波长;运用主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别建立了有机质含量的反演模型。【结果】确定了估测土壤有机质含量的敏感波长,建立了能够快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。从土壤光谱反射率曲线可以看出在1400 nm、 1900 nm和2200 nm等波段附近有十分明显的水分吸收谷。经对比相关性可以看出,去包络线的数据处理方法明显提高了光谱反射率与土壤有机质之间的相关性。1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个相关性较高的波长作为估测土壤有机质含量的敏感波长。基于主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别构建了反演有机质含量的模型。其中,二次多项式逐步回归模型校正集的决定系数达到了0.865,验证集的决定系数最大,达到了0.837,为黄河三角洲土壤有机质含量的最佳反演模型。【结论】去包络线的数据处理方法可提高光谱反射率与土壤有机质之间的相关性,确定的1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个波长是估测黄河三角洲土壤有机质含量的敏感波长。由于二次多项式逐步回归模型校证集的决定系数最高、 均方根误差最小,其拟合效果最好。因此二次多项式逐步回归模型对反演黄河三角洲土壤有机质含量是最佳的。     

松辽平原黑土有机质含量的遥感反演研究

通过分析遥感影像中裸露黑土的反射光谱值与土壤有机质含量之间的关系,尝试能否利用航天遥感影像进行研究区的农田土壤有机质含量的定量反演。研究将土壤有机质含量和ASTER遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出二者的指数关系式,并将研究区土壤有机质含量分为5个等级,表明利用遥感影像估测土壤有机质含量是可行的。     

塔里木盆地北缘荒漠土壤有机质含量的高光谱估测

土壤有机质含量的多少是衡量土壤肥力的重要指标,了解土壤有机质的状况及动态变化,为指导干旱区绿洲农业生产及生态环境保护提供科学依据.基于在塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带采集的80个土壤样品,测定有机质含量和光谱反射率.在原始反射率R的基础上,进行光谱反射率的一阶微分R′、倒数对数lg(1/R)、倒数对数的一阶微分[lg(...     

光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数（1/R）′、对数一阶导数（log R）′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数（1/log R）′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回归（PLSR）的方法建立SOM含量估测模型。结果表明：（1）1/R和（1/R）′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm...     

东北典型黑土区土壤可蚀性K值研究

土壤可蚀性因子K是表征土壤性质对侵蚀作用敏感程度的指标,对K值准确估算是构建土壤侵蚀模型的前提。研究以试验小区的野外观测资料和室内土壤理化性质分析数据为基础,运用通用土壤流失方程和诺谟公式分别实测和估算K值。结果显示,实测值均大于估算值,说明现有K值估算模型不能直接应用于东北典型黑土区。但分析发现实测值与估算值之间具有良好的线性相关,可建立回归方程,以此来修正诺谟公式。利用修正诺谟公式估算东北典型黑土区内不同地区及不同资料占有情况下的土壤可蚀性K值,并编制K值空间分布图。研究成果可以为东北典型黑土区土壤侵蚀模型构建及水土保持提供基础资料。     

典型黑土区坡耕地土壤碱性磷酸酶和有机质空间分布研究

以东北黑土侵蚀严重区宾州河流域为研究区,通过采集流域上游、中游和下游6个典型坡面及各坡面不同坡位的土壤样品,分析坡耕地土壤碱性磷酸酶和土壤有机质在流域和坡面尺度的空间分布特征及其与土壤侵蚀的关系。结果表明,在流域尺度上,坡耕地土壤碱性磷酸酶活性和土壤有机质含量均表现为下游 > 中游 > 上游,坡面尺度上总体表现为坡面上部 < 坡面中部 < 坡面下部的趋势,且坡位对土壤有机质分布的影响较其对土壤碱性磷酸酶活性的影响更为明显。土壤碱性磷酸酶活性与土壤有机质间存在极显著的正相关关系。流域土壤碱性磷酸酶活性和有机质空间分布与土壤侵蚀空间分布相对应,反映出土壤侵蚀是影响该区耕层土壤碱性磷酸酶活性和土壤有机质含量的主要因素。     

东北典型黑土区小流域黑土层厚度及影响因素

[目的] 为掌握典型黑土区小流域黑土层厚度现状及其空间变化格局,实现小流域黑土层厚度动态监测。[方法] 研究选择典型黑土区黑龙江省嫩江市鹤山农场小流域,以100 m间距均匀布设样点,用土钻采集由地表到母质的原状土剖面土样,判断黑土层厚度,同时基于无人机航拍影像提取地形、土地利用等数据,分析小流域黑土层厚度及其影响因素。[结果] 在小流域295个样点中,黑土层厚度变化于0—160 cm,平均44.1 cm,"破皮黄"(黑土层厚度≤20 cm)占17.63%,薄层(＜30 cm)占43.39%,中层(30—60 cm)占36.27%,厚层(＞60 cm)占20.34%;厚层黑土主要分布在小流域的坡底、沟道附近和其他地形平缓部位,薄层黑土主要分布在陡坡和砂砾质母质区域,其他区域以中层黑土为主;地形位置指数、曲率、坡度等地形参数与黑土层厚度存在显著的相关性;耕地黑土层厚度显著低于草地和林地。[结论] 黑土层厚度在小流域内存在显著的空间异质性,这主要受地形、土壤母质和土地利用的影响。研究结果可作为代表区域黑土层厚度动态监测的基础之一,同时可为小流域水土保持措施制定提供数据支撑。     

东北黑土区土壤团聚体迁移特征的模拟降雨试验研究

坡面侵蚀过程中土壤团聚体迁移反映了团聚体的破碎程度以及雨滴打击和径流搬运之间的相互作用。基于模拟降雨试验,研究了黑土坡面不同粒级土壤团聚体的迁移特征。研究结果表明,同干筛处理相比,湿筛后≥0.25mm粒径的水稳性团聚体含量为52%,其较干筛处理减少24%。湿筛后土壤团聚体的粒级分布以<0.25mm团聚体居多;湿筛处理后>1mm粒级的团聚体含量较干筛处理减少了83.8%。在50和100mm/h两个降雨强度下,团聚体流失以<0.25mm的微团聚体为主,其流失量占团聚体流失总量的80%以上,且不同降雨强度下微团聚体流失量与含沙浓度存在显著正相关关系。50mm/h降雨强度下微团聚体流失量随降雨历时的增加呈先快速增加后递减,最后趋于相对稳定的变化趋势;而100mm/h降雨强度下,其变化趋势则表现为先快速增加后缓慢上升趋势。≥0.25mm各粒级团聚体的流失比例和流失团聚体的平均重量直径(MWD)均随降雨强度的增加而减小,反映了大雨强下雨滴打击对团聚体的分散作用。     

干旱区典型绿洲土壤有机质含量分布特征及其影响因素

以新疆南部的渭干河-库车河流域三角洲绿洲为对象,按照土地利用方式布设78个采样点,分别采集表层(0~20 cm)和亚表层(20~40 cm)土样共156份,分析土壤有机质(SOM)含量和土壤酸碱度(pH)分布特征,并讨论在作物类型、土地利用方式和土壤pH因素的影响下,表层和亚表层SOM含量的差异性。结果表明:表层SOM含量范围为3.7~24.1 g kg~(-1),平均含量为11.0±4.2g kg~(-1);亚表层SOM含量较低,为2.7~12.9g kg~(-1),平均含量为7.0±2.2g kg~(-1)。表层中作物类型和土地利用方式的SOM均值、标准差均高于亚表层,二者的变异系数在20%~50%之间,属中等变异。方差分析和逐步回归分析表明,各因素对SOM含量的变异性影响存在较大差异。作物类型、土地利用方式和土壤pH三种影响因素对研究区表层和亚表层的SOM变异综合解释能力分别为45.1%和43.7%,综合分析得出各因素中作物类型因素对研究区SOM含量影响最大。     

典型黑土侵蚀区自然植被恢复措施水土保持功效研究

利用田间定位实验来分析植被恢复措施的自我恢复能力和其水土保持功效,目的为黑土区土壤侵蚀治理和生态环境建设提供依据。结果表明,植被恢复措施从5月份开始,在4个月的时间内覆盖率可达100%,植物种类丰富。2007年和2008年植被恢复措施年径流水深分别比传统耕作低64.7%和99.7%,比裸地低98.1和99.9%;2008年植被恢复措施径流系数是2007年的19%。2007和2008年植被恢复措施侵蚀模数都少于传统耕作和裸地。2008年植被恢复措施侵蚀模数比2007年低97.2%。自然植被恢复措施能够有效的抑制土壤侵蚀和地表径流的发生,为植物生长提供更多的有效水分。相关分析表明,3种管理措施径流水深与I30和I60都达到极显著水平,地表径流主要发生在6-9月份,土壤侵蚀主要发生在6-7月份。     

东北典型黑土区小流域水土流失综合防治体系

针对东北黑土区土地资源不断流失和退化问题,总结东北黑土区小流域综合防治经验,对保护黑土资源和保障国家粮食生产安全是非常必要的。基于典型黑土区具有代表性的通双小流域近50a水土流失治理实践和数据,探讨和分析小流域水土流失防治措施体系结构及其综合效益。在此基础上,系统分析了小流域从坡顶到沟道的三道防线立体防护体系的原理和效益:岗顶第一道防线减少溅蚀,削弱并拦截上坡来水来沙,涵养水源,改善土壤质量;坡耕地第二道防线截短坡长,减缓径流流速和侵蚀动能;坡底第三道防线主要采用植物跌水固沟保土,抑制侵蚀发展,恢复土地资源。该三道防线是适合典型漫川漫岗水力侵蚀区水土保持综合治理的模式体系。通过水土流失治理,通双小流域森林覆盖度显著增加,生态环境得到有效改善,小流域由强侵蚀区改善为微侵蚀区,侵蚀模数由6 600t/(km2.a)降低为300t/(km2.a),且土壤质量得到明显改善,粮食产量由1979年的1 200kg/hm2增加至1995年的3 465kg/hm2,年人均收入由1985年的1 100元上升至2005年的2 700元。最后对黑土区和黄土区典型小流域综合治理模式进行了对比分析,为典型黑土漫川漫岗水力侵蚀区小流域水土流失综合防治和流域可持续发展提供借鉴和样板。     

黑土坡耕地土壤有机质与生产力的空间关系

[目的]从田块尺度上揭示黑土坡耕地生产力与土壤有机质和全氮的空间关系,为坡耕地水土流失的治理和农业生产提供参考。[方法]利用经典统计学和地统计学的方法对典型黑土区坡耕地大豆产量与土壤有机质、全氮、海拔高度的空间关系进行分析。[结果]坡耕地大豆产量、土壤有机质和全氮含量存在较大变异,分别为0.05~0.26g/kg,19.27~52.64g/kg和0.95~2.38g/kg,但大豆产量与土壤有机质和全氮之间不存在显著的空间相关关系,与海拔高度之间存在负相关,但不显著。土壤有机质和土壤全氮之间存在极显著相关关系。[结论]坡耕地生产力受地形、地下水位、成土过程等结构性因子的影响约占2/3,受人类耕作、施肥、种植作物的影响只占1/3。水土流失是造成黑土农田生产力降低的主要因素。