土壤含水量高光谱遥感定量反演研究进展

高光谱遥感因其光谱信息丰富,在土壤含水量的反演中得到了广泛的应用。通过对土壤含水量遥感监测方法进行了归纳总结,对比分析了微波法、热红外法、光学法和高光谱法监测土壤含水量的优缺点以及适用范围;重点分析总结了土壤含水量高光谱遥感定量方法,简要阐述了统计模型和机理模型反演土壤含水量的研究进展,特别对辐射传输模型和几何光学模型等两个机理模型进行了说明,将近年来国内外学者在基于机理模型的土壤含水量遥感反演研究中获得的成果进行了归纳总结,并提出了存在的问题以及今后的研究方向。     

县域耕地土壤锌含量的协同克里格插值及采样数量优化

耕地土壤锌含量的空间分布和适宜的采样数量研究,为农产品产地评价和认证、土壤环境质量调查提供帮助。以土壤有机质、pH、全氮、碱解氮、有效铁、有效铜、有效锰、高程数据为辅助变量,采用协同克里格插值方法,对吉林省舒兰市耕地土壤锌含量进行了插值精度分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度耕地土壤锌含量空间分布研究中的适用性进行了评价。结果表明,相同采样数量下,土壤锌协同克里格法的均方根误差比普通克里格法低,拟合效果更好;辅助因子对土壤锌协同克里格插值的影响效果大小为:全氮>有效锰>高程>有效铁>碱解氮>pH>有机质>有效铜;当高程和有效铜作为辅助因子时,土壤采样数量可以减少20%,土壤锌协同克里格插值仍能满足精度要求。协同克里格作为一种更为精确和经济的空间插值方法,可为县域尺度耕地土壤重金属含量的空间分布研究提供更多的信息和帮助     

星载GF-5 AHSI 高光谱影像不同光谱波段土壤有机质 含量预测精度比较

【目的】探讨星载高分五号（GF-5）高光谱影像不同光谱波段对SOM 含量预测精度差 异,明确有效光谱波段范围,以便提高SOM 含量高光谱预测精度。【方法】该研究以黑龙江 省建三江农垦区为研究区域,将GF-5 可见短波红外高光谱相机（AHSI）获取的高光谱数据 划分为可见光- 近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和VNIR-SWIR 3 种不同光谱波段,并 将光谱反射率进行了9 种光谱数学变换;分别采用多元逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回 归（PLSR）构建SOM 含量预测模型,评价分析了3 种不同光谱波段预测SOM 含量的精度差 异。【结果】在MLSR 模型中,VNIR-SWIR 的对数倒数一阶微分SOM 含量预测精度相对较 高,验证精度决定系数R2 val 为0.383,均方根误差RMSEP 为5.009;在PLSR 模型中,VNIR 反射率的SOM 含量预测精度较高,验证精度R2 val 为0.359,RMSEP 为4.170。【结论】GF-5 AHSI SOM 含量预测精度较高的光谱波段为VNIR 和VNIR-SWIR。卫星数据质量、研究区域 自然条件、数据预处理过程、建模方法选择等因素共同影响SOM 含量预测模型精度,通过 技术和方法改进,GF-5 数据预测SOM 含量的潜力更大。     

不同政策情景下荒漠化地区土地耕作适宜性评价

针对目前耕地适宜性评价中存在指标缺乏表达农民意愿及生态限制性因子的缺陷,应用基于生态限制性因子指标体系开展了中国荒漠化地区土地耕作适宜性评价。结果表明：在粮食安全政策导向情景下,荒漠化地区土地耕作适宜性较高的地区集中分布在亚湿润干旱区及半干旱区的局部地区,占地37×104 km2;在生态环境政策导向下,荒漠化地区土地耕作适宜性较高的地区集中分布在内蒙古南部、西藏南部、新疆北部的局部地区,占地约26.9×104 km2;由于政策导向的不同,宜耕减少地区主要集中于内蒙古东部和西藏南部的局部地区。该研究为大空间     

黑土有机碳变化的DNDC模拟预测

为探讨黑土有机碳的长期变化规律及DNDC模型在土壤有机碳预测方面的适用性,本文利用吉林省公主岭地区黑土不同施肥措施下的长期定位试验数据,选取不施肥(CK)、单施化肥(NPK)、配施有机肥(NPKM)和增施有机肥(M2+NPK)4个处理进行土壤有机碳分析,并将数据用作DNDC模型验证。验证结果表明:各处理DNDC验证中RMSE值均小于10%(分别为5.09%、6.11%、9.38%、8.36%),说明模拟值与观测值一致性良好,模型可用于该地区土壤有机碳模拟。选取了化肥施用、有机肥施用、秸秆还田比率、温度及降水5个因子进行模型的敏感性分析,结果表明:有机肥的施用对土壤有机碳含量的影响最显著,且这种影响具有持久性。最后模拟了4种施肥情境下未来(至2100年)的土壤有机碳变化情况。结果表明:对照不施肥处理(CK)土壤有机碳含量略有下降,至2100年土壤有机碳含量为11.55 g·kg-1,较试验前土壤初始有机碳(13.2 g·kg-1)下降约12.5%。单施化肥处理(NPK)土壤有机碳含量较为稳定,并未出现土壤有机碳含量下降。配施有机肥(NPKM)和增施有机肥(M2+NPK)处理土壤有机碳含量增加明显,至2100年土壤有机碳含量为24.4 g·kg-1和27.6 g·kg-1,分别较初始有机碳含量上升84.8%和109.1%。     

吉林省中部平原区土壤有效态中微量元素的空间变异特征

运用地统计学方法结合GIS技术研究了吉林省中部平原农业区土壤中微量元素的空间分布特征,通过对数转化、域法处理和Box-Cox转化3种数据处理方法对土壤有效钙、有效镁、有效硼、有效铜和有效锌进行了正态分布性检验。结果表明,Box-Cox转化成功地使有效钙、有效镁、有效铜、有效锌含量数据更好地服从正态分布,而域法处理能使有效硼含量数据更好地服从正态分布,削弱了异常值的影响。应用地统计学分析方法进行了半方差函数的计算和最适合模型的拟合,得出各元素最好的理论模型,并绘制了各养分元素的空间分布图。半方差分析的结果显示,各元素具有中等空间相关性。     

农产品产地土壤锌环境质量评价方法比较研究——以吉林省舒兰市为例

[目的]探讨农产品产地土壤锌在不同环境质量评价方法中的结果精度,为农产品产地认证提供依据。[方法]以吉林省舒兰市为例,通过实地采样,实验室样品分析,运用单因子污染指数法和基于GIS的空间插值方法,根据绿色食品产地环境质量标准进行农产品产地土壤锌的环境质量评价,并进行方法比较。[结果]基于GIS的土壤锌空间插值环境质量评价方法比传统方法的精度高;采用基于辅助因子的土壤锌协同克里格插值评价结果比普通克里格精度高;土壤锌和有机质的协同克里格插值评价方法比土壤锌与高程的协同克里格插值评价方法的精度高。[结论]基于GIS空间插值方法的土壤锌环境质量评价结果比传统方法更具科学性和合理性。     

建国以来黑龙江省粮食产量变化小波分析

采用Morlet小波变换分析方法,对建国以来黑龙江省粮食产量变化进行了多时间尺度分析,揭示了黑龙江省粮食产量变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下粮食产量变化的周期,并根据主要周期对未来粮食产量进行了预测。结果表明:建国以来黑龙江省粮食产量变化具有明显的6年、9年、13年、18年和24年的特征时间尺度和相应的周期性变化特征,并且特征时间尺度有逐步增加的趋势,即黑龙江省的粮食产量变化渐趋稳定;此外,根据小波方差发现黑龙江省粮食产量变化具有显著的9年、13年、18年和24年的主要周期,并以24年的周期尤为显著;最后综合5个时间尺度上小波系数的演变趋势发现,无论是大尺度还是小尺度上,在未来几年内,黑龙江省将走出粮食增产时期,而进入粮食减产时期。     

基于高光谱的土壤有机质含量反演研究

土壤有机质含量是土壤肥力的一个重要指标,利用高光谱对土壤有机质含量进行定量化反演,为精准农业地表土壤有机质含量的快速测定提供参考。利用美国ASD FieldSpec FR地物光谱仪,在室内条件下对经过处理的土壤样品进行光谱测量,通过对土壤样品光谱反射率不同变换形式与有机质含量进行相关性分析,建立土壤光谱变量与土壤有机质含量的多元回归关系模型。结果表明：在波长492 nm、663 nm、1221 nm、1317 nm、1835 nm和2130 nm处,采用光谱反射率一阶微分建立的土壤有机质含量反演回归模型,预测精度最好,决定系数R2为0.909。建立的土壤有机质含量高光谱反演模型,可以较好地预测土壤有机质含量,从而为精准农业土壤有机质含量的快速测定提供新的途径。     

含水率对土壤有机质含量高光谱估算的影响

土壤含水率对有机质(soil organic matter,SOM)含量高光谱估算精度有很大的影响。为了探讨SOM高光谱估算中土壤含水率的影响,该文对烘干土、风干土和质量含水率为5%~40%(按5%递增)的土壤样本进行了室内高光谱测量,对光谱数据进行了反射率、反射率一阶导数和反射率倒数对数3种光谱数据变换,运用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)建立了相应的SOM估算模型。结果表明,风干土的SOM高光谱估算精度较好;当含水率水平小于25%时,SOM估算模型精度受含水率的影响较大,光谱数据进行反射率倒数对数变换后的模型精度最高;当含水率水平大于等于25%时,水分对土壤光谱反射率的影响要大于SOM,不适宜利用土壤光谱数据进行SOM含量高光谱估算。该研究可为大田环境不同含水率情况下光谱估算SOM提供参考。