合成孔径雷达水稻识别和监测研究进展

合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候、高分辨率、大幅面监测地物的特征,利用SAR在阴雨天气多、云量大的水稻种植地区开展水稻识别、监测和估产具有光学遥感无可比拟的优势。目前基于雷达对水稻进行识别和监测的研究多用ERS/SAR、RADARSAT/SAR、ENVISATASAR等,其多是以民用或军民两用为主的星载合成孔径雷达。在用SAR数据监测水稻时,其后向散射系数来自4个方面：①入射波直接被水稻散射回去,即直接散射项（D-BS）;②入射波经水稻层的散射到达水面后,经水面反射到水稻层,经水稻层衰减回到雷达（SRE）;③入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射回到水稻层,经水稻层散射回去（ERS）;④入射波经水稻层衰减到达水面,经水面反射到水稻层,经水稻层的散射改变方向下行,再次经水面反射到水稻层,并经水稻层的衰减后回到雷达（W-R-W）。其中,后向散射系数的主要来源是SRE项和ERS项。SAR数据后向散射系数不仅要受到水稻物候期、植株高度、生物量、含水量等的影响,也受到自身入射角、波段、极化方式等的影响。一般地,水稻后向散射系数总体上是先随水稻生长增大,然后略有下降;水稻生长早期,后向散射系数随入射角波动的幅度较小,在水稻生长后期,后向散射系数随入射角波动的幅度变大,波动起伏次数增加;L波段和C波段的后向散射系数表现基本类同,但值要小很多,X波段则与L、C波段的表现相差较大。已有研究中大部分采用同极极化方式的后向散射系数作为研究对象。VV极化的后向散射系数变化比较平滑,HH极化的后向散射系数变化比较复杂。随着雷达卫星技术的发展,多极化、多模式、特殊波段将更能突出星载SAR的优势,拓宽SAR的应用范围,为进一步分析、识别和检测目标提供更有力的工具。     

基于土地利用功能的土地利用分区研究——以吉林省为例

针对土地可持续利用发展的需要,建立了基于土地利用功能内涵的土地利用分区方案,以综合区分区域的功能特点。在回顾以往土地利用区划的特点及问题的基础上,首先界定土地利用功能概念,即在区域土地资源背景调查基础上,进行土地利用的经济、社会和生态环境三大功能评价,分析其现状、趋势及分异规律,进而根据区域发展的要求,将区域划分为若干个功能分区;然后提出基于土地利用功能分区方案,即采用“3S”技术和列联表互斥矩阵分类方法,依据土地利用功能内涵及分区原则,在土地资源利用基础上,从土地利用经济、社会与土地生态环境3个方面进行区域的划分。最后,以吉林省为例,建立区域可持续发展的土地利用功能分区。结果表明,该方案实践性较强,有利于根据区域三大功能的特点有针对性地提出区域发展的对策建议,供我国土地可持续利用区划理论研究进行参考。同时,鉴于区域土地利用的社会功能与经济功能有一定的相关性,在实践中是否将二者分开还有待于进一步探讨。     

未来气候变化对中国马铃薯种植气候适宜性的影响

【目的】马铃薯作为中国第四大主粮作物,其适宜性评价对保障国家粮食安全具有重要意义。本研究基于气候数据,构建集成物种分布模型预测中国未来时期马铃薯气候适宜区,为优化中国马铃薯种植提供重要科学参考。【方法】利用6种全球气候模式（global climate models,GCMs）未来气候数据驱动5种物种分布模型（species distribution models,SDMs）,集成模拟预测未来4种温室气体排放情景（ssp126、ssp245、ssp370、ssp585）下,中国历史上（1970—2000年）和4个未来时期（2021—2040、2041—2060、2061—2080、2081—2100年）的马铃薯气候适宜区时空分布特征。【结果】（1）最湿月份的降水量、最暖月份的最高温度,以及最冷季度的平均温度是影响中国马铃薯气候适宜度的主要气象因子,对模拟结果的贡献率分别为54.7%、21.4%和18.1%。（2）4种温室气体排放情景下对于各适宜等级区域的预测结果变化基本一致,都呈现适宜区、低适宜区面积变大而高适宜区面积变小的趋势,仅在海南、西藏、新疆等地局部存在种植气候不适宜区。马铃薯...     

不同颗粒大小对高光谱估算土壤有机质含量的影响

研究旨在对不同颗粒大小的土样进行土壤有机质含量高光谱估算建模,以期得到土样制备时合适的土样颗粒大小,减少不必要的工作量。笔者对过10、20、60、100目筛的土样进行高光谱数据测量,并对光谱数据进行反射率(R)、反射率一阶导数(R’)和反射率倒数对数[Log(1/R)]3种光谱数据变换,然后运用偏最小二乘回归法(PLSR)、支持向量机法(SVM)和PLSR-SVM相结合的方法建立土壤有机质含量估算模型。研究结果表明：土壤颗粒大小对土壤光谱反射率有明显影响,颗粒越小,土壤光谱反射率越高;运用PLSR-SVM建立的SOM估算模型比只利用PLSR或SVM建立的模型精度高;当土壤颗粒大小＜0.25 mm时,对于SOM光谱估算模型精度的提高没有太大的帮助。该试验为进行土壤有机质含量高光谱估算制备土样提供指导。     

土地利用与土地覆被变化驱动力研究综述

土地利用与土地覆被变化（LUCC）是全球变化的主要原因之一,目前LUCC研究已成为全球变化研究的前沿和热点问题。文章从LUCC研究计划的根本目标出发,指出LUCC所研究的诸多科学问题之间的紧密联系,着重综述了土地利用与土地覆被变化的动力机制及其驱动力模型研究所取得的进展,并分析了每个模型的优缺点及其使用范围。认为今后LUCC驱动机制研究应该从数据的准确性、方法的先进性和理论的新颖性三方面相互联系入手,完善LUCC模型功能及其构建综合的LUCC理论体系,使其研究成果能真正引导土地利用规划。     

基于分区和多元回归分析的统计单产空间化模拟——以吉林省玉米为例

以吉林省玉米统计单产为例,采用分区和多元回归模拟相结合的方法,开展玉米统计单产的空间化模拟研究,以便了解粮食单产与各种环境因子之间的关系,并为农业资源的综合分析、科学管理和决策提供参考,为作物遥感监测提供有效参数。     

土壤有机质遥感制图研究进展与展望

【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。     

加拿大列桥农业研究站土壤肥料研究成果

列桥农业研究站(Lethbridge Research Station)是加拿大最大的土壤肥料、作物和畜牧研究中心,所址设在阿尔伯达省(Alberta)南部的列桥市。自1906年建所至今已有87年的历史,承担着许多国际合作项目,在国际农业研究领域中享誉盛名。该所在土壤肥料方面注重于持久农业、环境保护和防止污染的研究。     

基于尺度推绎方法的生态脆弱区耕作适宜性研究——以山西省寿阳县为例

以山西寿阳县的玉米和小麦为研究对象,应用尺度推绎方法开展机械化与传统耕作方式下区域粮食作物耕作适宜性的对比研究。结果表明：（1）传统耕作方式下玉米与小麦适宜种植面积皆要大于机械化耕作方式下两种作物适宜种植面积,而无论是机械化种植还是传统耕作小麦适宜种植区面积皆大于玉米种植适宜区.（2）两种作物种植适宜区空间分布呈两极化特征,即高度适宜区与永久非适宜区占据研究区绝大部分区域.（3）两种粮食作物高度种植适宜区基本集中在寿阳县北部黄土高原的塬、沟地貌区及坡度较小的山区。建议在机械化种植与传统耕作方式下皆是中、高度种植适宜区域采取机械化种植方式,而在仅适宜传统耕作的种植适宜区采取传统方式耕作。     

基于尺度推绎法的生态脆弱区粮食作物耕作适宜性评价（摘要）

[目的]对以生态脆弱及半干旱气候为典型特征的寿阳县进行农作物土地适宜性评价,以期为农田的可持续发展提供理论依据。[方法]针对研究区寿阳县的当地作物玉米、小麦、高粱和大麦,通过尺度推绎方法开展了传统及机械种植两种情景下的土地耕作适宜性评价。尺度推绎在一个土地系统中完成,该系统由土地单元、土地面和土地点几级空间系统组成。并通过气候调整指数修正了IAO（意大利海外农业研究所）的土地适宜性评价方法。[结果]4种作物种植适宜性出现了两极化现象：4种作物的最适宜等级（S1）和最不适宜等级（N2）在研究区占大部分地区。玉米、大麦和小麦在传统模式下更适宜耕作。[结论]未来的耕作政策应更加注重在非宜耕区实现耕地向林地与草地的转变,在宜耕区加大农业生产的投入,注意提高牧民生活与环境保护的平衡,以维持一个健康、稳定的生态系统。