采样尺度对土壤养分空间变异分析的影响

以高密度土壤养分采样数据为数据源,通过随机抽取生成不同采样尺度的样点数据,分析采样尺度对土壤养分空间变异特征分析的影响。研究结果表明:区域土壤养分预测均值随采样尺度减小呈下降趋势,而变异系数增加;养分空间分布的全局趋势随采样尺度增大而增强,但不影响半方差模型;当采样尺度较大,样点间自相关较弱时,相对较少的样点也能满足区域统计参数估测分析需要,但不能用于空间变异特征和插值分析;当样点数大于最佳采样数时,养分统计参数、空间变异特征和插值分析随着采样尺度减小而精度提高,当采样尺度达到0.2左右时,能够满足中等空间变异的土壤养分空间插值分析需要;样点空间布局对相关距和空间插值分析精度的影响比采样尺度本身更为显著。     

基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测

针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响.首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证.结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异.坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26～3.88 m.样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m.该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考.     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

用机载LiDAR点云数据估测海南博鳌人工经济林单木参数

激光雷达是目前发展迅速的一种主动遥感技术,其发射的激光脉冲能穿透树林冠层,实现森林三维结构特征的获取。为验证机载激光扫描器提取森林单木参数的可行性,该研究以海南省博鳌机场周边人工林为研究对象,使用机载激光扫描器Mapper5000（中国）获取的点云数据,探索对人工经济林单木参数估测的可行性。根据研究区的地形和林木结构特征,分别对槟榔和橡胶2个树种进行单木参数提取,使用K-means分层聚类对不同样地的林木进行单木分割,提取样地内单木树高、冠幅、胸径、材积和地上生物量。结果表明,2个树种的单木分割正检率均在85%以上,总体平均正检率在90%以上;单木树高、冠幅、胸径、材积、地上生物量估测结果的决定系数均达到0.8以上,与同类的研究相比,估测精度较高,说明该点云数据对提高森林参数估测精度有积极作用,机载激光雷达技术在森林资源精细调查中有较大的应用潜力,同时也可应用于相关果树生长情况监测,为数字果园的发展提供技术支撑。     

基于星载ICESat-2/ATLAS数据的森林地上生物量估测

为探讨星载激光雷达数据ICESat-2（Ice,Cloud,and land Elevation Satellite-2）在山地森林地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）的估测可行性和方法。以ATLAS（Advanced Terrain Laser Altimeter System）光子点云数据为主要信息源,以滇西北典型山地香格里拉为研究区,结合地面54块实测生物量遥感样地,在前期进行点云数据去噪、分类预处理基础上,对研究区74 873个林地光斑进行冠层参数及地形因子的提取（共计53个变量）,采用非参数模型随机森林回归和超参数优化后的随机森林进行建模,以均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、决定系数（R2）、总体估测精度（P1）作为模型的评价指标,建立研究区AGB模型。研究结果表明：1）分析以ICESat-2/ATLAS提取的冠层参数、地形因子与生物量的相关性可知,冠层光子总数与生物量具有极显著相关性（P<0.01）,基于陆地卫星的乔木冠层百分比、冠层光子比率、坡度、光子总数、表观反射率与生物量具有显著相关性（0.01相似文献   

利用FL-DGCNN模型估测绿萝叶片外部表型参数

为了能够低成本、自动化批量获取植物叶片的外部表型参数,同时解决自然生长条件下的植物叶片存在遮挡而无法获取完整的外部表型数据的问题,该研究以绿萝叶片为研究对象,基于曲面参数方程建立叶片几何模型,提出一种基于特征分层的动态图(Dynamic Graph CNN based on Feature Layering,FL-DGCNN)和堆栈编码器模型的绿萝叶片外部表型参数估测算法。通过多层组合的编码-解码器模型对残缺点云进行形状补全,将不同尺度下的点云通过多层感知机提取分组点不同层的特征向量融合后获取特征信息,以决定系数和均方根误差评价模型结果。结果表明:多层组合的编码模型对残缺点云补全的鲁棒性更高,特征分层的动态图模型估测结果的叶长、叶宽、叶面积的决定系数分别为0.92、0.93和0.94,叶长、叶宽的均方根误差分别为0.37、0.34cm,叶面积的均方根误差为3.01cm~2。该方法对叶类植物叶片的外部表型参数估测效果较好,具有实用性。     

星载高分五号高光谱耕地主要土壤类型土壤有机质含量 估测——以黑龙江省建三江农垦区为例

为了评价国产星载高分五号(GF-5)高光谱影像估测土壤有机质(SOM)含量的潜力,以及不同土壤类型对SOM含量光谱估测精度的影响,本研究以黑龙江省建三江农垦区为研究对象,获取了覆盖研究区域的GF-5高光谱影像和188个土壤样本。对提取的样点GF-5光谱反射率数据进行了反射率倒数、对数、一阶微分等9种光谱数学变换,并采用相关系数法确定了SOM含量的光谱敏感波段。采用偏最小二乘回归(PLSR)线性统计建模方法,对研究区域全部土壤类型以及草甸土、沼泽土、黑土等主要土壤类型,分别构建了光谱全波段和敏感波段的SOM含量估测模型,并进行了精度评价。结果表明,基于GF-5光谱数据的研究区域全部土壤类型的SOM含量估测精度不理想,最优模型精度决定系数(R2)为0.265,均方根误差(RMSE)为4.647%,相对分析误差(RPD)为1.135;不同类型土壤在SOM含量光谱估测精度差异较大,草甸土和沼泽土的SOM含量估测精度不高,但黑土的SOM含量估测精度较高,其中全波段光谱反射率对数一阶微分(LnR)′的SOM含量估测精度最高,R~2=0.729,RMSE=1.065%,RPD=1.850,SOM含量估测模型可用。按照不同土壤类型构建SOM含量估测模型可以进一步挖掘GF-5高光谱遥感估测SOM含量的潜力。     

基于双侧图像识别的单株苹果树产量估测模型

利用普通数码相机获取成熟期苹果树图像进行产量估测,具有成本低、操作简单等特点,其关键是估测模型的建立。该文分别按东南和西北2个方向获取富士苹果成熟期的40株果树的80幅图像,通过果实特征提取,获取东南方向识别出的图斑数量（参数1）、西北方向识别出的图斑数量（参数2）、东南方向识别出的图斑像素面积（参数3）、西北识别出的图斑像素面积（参数4）,分别以识别出的4个参数及双方向图斑数量之和（参数5）、双方向图斑像素面积之和（参数6）共6个参数为自变量,以获取的单株产量信息为因变量,以奇数组20株果树为建模数据集建立线性回归模型。结果表明以参数5构建的产量估测模型的决定系数R2最高为0.81,相对均方根差（NRMSE）值最低为0.11,说明以该参数构建的模型其估测效果最好;进一步利用以参数5构建的估测模型对偶数组20株果树进行验证,其NRMSE值为0.16,估测结果较好,但也存在估测产量较大波动的情况。深入讨论引起估测偏差的情况,后期研究应重点提高逆光、弱光照条件下的成熟期苹果的识别率,及解决由于单果因遮挡被分离而被识别为多果的情况和多果因重叠被识别为单果的情况,以提高识别效果,进而提高产量模型估测效果。     

基于时间序列NDVI相似性分析的棉花估产

多时相遥感数据能比单一时相反映更多的作物产量信息,挖掘多时相遥感信息以提高作物估产精度具有重要意义。该文以新疆生产建设兵团农一师一团的棉花为研究对象,提出了一种融合分区概念和时间序列NDVI(归一化植被指数)相似性分析的棉花估产方法。首先,通过植被指数与产量的相关性比较分析,确定NDVI为棉花估产因子,在此基础上根据棉花品种和土壤条件的差异,将研究区棉田划分为不同类型的生长区;然后,结合每个生长区获取的样点产量数据,确定各生长区时序NDVI估产模型的拟合系数;最后,融合距离与角度相似性算法,对各生长区内所有棉花像元的时序NDVI数据构成的向量与产量样点对应的时序NDVI向量进行相似性分析,确定待测棉田像元最佳的估产模型,实现对整个棉田区域棉花产量的遥感估测。结果表明,基于分区和时序NDVI相似性分析的棉花产量预测值与实测值决定系数达到0.77,该方法具有较好的操作性和适用性。     

基于局部离群指数的土壤重金属污染评价方法

为评价土壤重金属污染,该文提出了一种局部离群指数方法。局部离群指数方法计算监测样点的局部离群指数,监测样点的局部离群指数越大,则该样点是污染样点的趋势越大。为确保算法的准确性,定义了深度离群点以及广度离群点;为减少算法处理海量数据的计算复杂性,开发了基于密度取样的数据过滤方法,以过滤数据分布致密的数据点而保留稀疏区域的数据点。以京郊农田重金属监测数据为实例,比较局部离群指数方法与内梅罗污染指数方法的评价结果的准确性,结果显示局部离群指数方法的评价结果与内梅罗污染指数方法的结果吻合,表明局部离群指数方法可作为一种有效的重金属污染评价方法。     

Effect of tillage treatments upon soil tests for soil acidity,soil phosphorus and soil potassium at three soil depths

Abstract

Soil samples were obtained at 0–3, 3–6, 6–9 and 0–9 inch depths from experimental plots receiving five tillage treatments. Each of two samplers composited approximately six one‐inch cores from each plot. Soil samples were analyzed for acidity, P and K using routine analysis procedures in the University of Illinois Soil Testing Laboratory.

Few significant differences were attributed to sampler and it was concluded that samplers using similar sampling techniques were obtaining soil samples from the same population.

No significant differences in soil acidity at different depths were observed. The different tillage methods did significantly affect soil P at the 0–3 inch depth, but had no significant effect on soil P at deeper depths. Different tillage methods also significantly affected soil K values at different depths.     

土壤含水率与土壤碱度对土壤抗剪强度的影响

土壤含水率和土壤碱度是表征土壤物理化学性质的两个重要参数。通过室内三轴不固结不排水试验,研究了土壤含水率和土壤碱度对土壤抗剪强度的影响。试验处理采用5种土壤碱度(土壤可交换钠百分比ESP=0、5、10、20、40)和4种土壤质量含水率(0.05、0.10、0.20以及饱和含水率0.34)水平。试验结果显示,土壤黏聚力随着土壤含水率的增加基本上呈先增大后减小之趋势;当土壤含水率在0.10附近时黏聚力达到其最大值。土壤内摩擦角随着土壤含水率的增加而线性减小。土壤碱度对土壤黏聚力的影响机理较为复杂,其影响效果随土壤含水率的增加而减小;但土壤碱度对土壤内摩擦角的影响较小。土壤碱度对土壤抗剪强度的影响程度明显地小于土壤含水率对其的影响程度。     

Usability of soil survey soil texture data for soil health indicator scoring

Soil textural information is an important component underlying other soil health indicators. Soil texture analysis is a common procedure, but it can be labor intensive and expensive. Soil texture data typically are available from the Soil Survey Geographic (SSURGO) database, which may be an option for determining soil health texture groups (SHTG). The SSURGO database provides soil texture information in the soil map unit (SMU) name, taxonomic class category (family), and detailed values (≤ 2 mm soil fraction) of percent sand, silt and clay by soil horizon. The objective of this study was to examine the possibility of using SSURGO data for SHTG at the 147-ha Cornell University Willsboro Research Farm in New York state as an alternative for soil texture data determined manually on collected soil core samples. Comparative results revealed that representative values for soil texture from the SSURGO database generally matched measured mean values for all SMUs.     

黑土区土壤侵蚀厚度对土地生产力的影响及其评价

为了研究黑土区土壤侵蚀厚度对土地生产力的影响,采用盆栽试验,人为剥离黑土表层0、5、10、15、20、25和30 cm土壤以模拟侵蚀厚度不同的耕层土壤,分析土壤侵蚀厚度对土壤理化性质、大豆生物性状和水分利用效率等指标的影响。并对TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)模型进行改进,用于评价侵蚀厚度不同的土壤的土地生产力。结果表明:土壤全N、碱解N、全P、速效P、有机质含量和土壤田间持水率均随侵蚀厚度的增加而递减,土壤容重随侵蚀厚度的增加而递增。土壤侵蚀厚度对大豆生长有显著影响,随着侵蚀厚度的增加,大豆减产率呈"S型"曲线递增,产量、耗水量呈"Z型"曲线递减,水分利用效率呈指数曲线关系递减。改进的TOPSIS模型对不同侵蚀厚度下土地生产力的评价结果较为理想,计算的土地生产力指数随土壤侵蚀厚度的变化呈"Z型"曲线,与大豆产量的变化趋势相同,且二者呈指数函数关系,决定系数达0.996,均方根误差为0.65。研究结果可为黑土区土壤侵蚀防治提供理论依据。     

Nonisothermal nature of soil profiles and soil hydrophysics

The results of studies of thermal water transfer and the functional analysis of nonisothermal soil water exchange (summarizing the current concepts of its physical nature, value, relations to soil properties, contribution to heat conductivity, and use for determining other hydrophysical properties of soils) are presented without going into detail of the mathematical analysis.     

Factors of soil formation in soil classification systems

The development of soil classification systems in Russia has been accompanied by certain changes in the attitude toward the factors of soil formation as criteria for separating soil units at the high taxonomic levels. The works of N.N. Rozov supported the traditional priority of the bioclimatic approach to the separation of soil types and subtypes in the classification systems of 1967 and 1977. In the new classification of Russian soils, the factors of soil formation are taken into account in a “hidden” form, through the diagnostic horizons and features reflecting the facial and zonal changes in the character of the pedogenesis and through the separation of several high-level soil taxa developing under specific combinations of lithological and geomorphic conditions. Ecological matrices illustrating the position of the soil types distinguished on the basis of substantive criteria in the field of soil-forming factors are included in the latest version of the new Russian soil classification system. The idea of these matrices fully corresponds to the logic of the factor-genetic soil classification system developed in the works of N.N. Rozov.     

新造雅阳系土壤养分变化的研究

随着城乡建设和经济发展的需要,征用耕地面积不断扩大。通过新造农田复垦在较短的时间内能实现耕地面积总量的动态平衡,但新造农田复垦达到耕地质量标准尚需较长的时间。本文以新造雅阳系3个不同耕作年限耕层土壤养分变化的分析研究,其结果表明,耕作年限在15年后,土壤有机质、速效P、速效K含量才能达到老雅阳系耕层土壤养分水平,即耕地质量标准,而全N含量存在着一定的差异。     

Ecological standardization of soil and soil quality control

Theoretical bases are offered for the ecological soil standardization presuming the scientific substantiating of the allowable ecological state (quality) of the soil and the allowable anthropogenic impact on it. The modern experience of these bases’ application in regulatory-methodological, nature-control, and managerial practices is presented. The criteria are found for determining the levels of the allowable ecological quality of soil and the anthropogenic impact on it. The sources of the anthropogenic impact on the soil are characterized. A unified system of indices of soil quality and anthropogenic impacts and a mechanism for determining the range of the allowable values of these parameters have been developed taking into account the natural conditions and types of land use. Scientific-methodological approaches are proposed that support a certain balance between the allowable ecological status of the soil and the effects on it in connection with the mechanisms of the soil quality control in particular land plots.     

土壤调节剂对土壤物理性质的改善

Effects of non-ionic polyacrylamide(PAM),anionic polyacrylamide(PHP),cationic polyacrylamide(PCAM),non-ionic polyvinylalcohol(PVA),anionic hydrolyzed polyacrylonitrile(HPAN)and polyethleneoxide(PEO)on the physical properties of three different soil stpes were studied.content of water-stable aggregates larger than 0.25mm increased to varying extents for different soils and soil conditioners,Among the six kinds of condiftioners,non-ionic polyacrylamide(PAM) was the most effective for red soil while polyethyleneoxide(PEO)the least effective for Chao soil,red soil and yellow-brown soil.Water-stable aggregates with the molecular weight of PEO within a certain range.Only evaporation rate of Chao soil decreased after aplication of PAM and HPAN to Chao soil and red soil.