基于SOM和NDVI的黑土区精准管理分区对比

根据土壤养分的空间异质性对耕地进行分区是实施变量施肥管理的关键环节,施肥的变量管理将减轻黑土区农业面源污染和土壤退化问题。该文以典型黑土区黑龙江省海伦市某合作社地块为研究对象,利用SPOT-6遥感影像提取归一化植被指数(normalized differential vegetation index, NDVI)、插值计算土壤有机质(soil organic matter,SOM),结合数字高程模型(digital elevation model,DEM),应用面向对象的分割方法,对研究地块进行分区,并应用莫兰(Morans)指数对分区结果进行评价,以期对比研究基于SOM空间插值与遥感信息的分区精度。结果表明:结合4期NDVI空间信息分区的精度最高;结合SOM、DEM、NDVI空间信息进行分区的精度次之;结合地形与SOM空间信息分区精度较低;仅根据SOM空间插值进行分区的精度最低。研究结果可为黑土区农田精准管理分区输入量的选择与多尺度分区提供思路,为实施田间精准追肥提供科学依据。     

中国东北黑土带土壤线空间变异规律

利用遥感影像分析土壤参数和监测植被长势要求准确的土壤线参数。利用MODIS反射率产品计算东北黑土带不同分区土壤线参数,研究其空间分布规律;并利用不同分区土壤线参数计算与土壤线性相关的植被指数,分析不同植被指数与作物叶面积指数、光合有效辐射分量之间的相关关系。结果表明：东北黑土带土壤线斜率的总体趋势是,由北向南先增加后减小,最大值（1.5921）在北纬47°～47.7°之间的黑土带范围（对应行政范围为海伦南部,望奎北部）;最低值（1.1319）在德惠南部与九台中部。与土壤线性相关的植被指数与作物两个生理参数的相关关系显著高于归一化植被指数（NDVI）; 改进的转换型土壤植被指数（ATSAVI）对土壤线参数的敏感性最高,利用分区不同土壤线参数计算的ATSAVI与作物生理参数的相关系数高于利用单一土壤线参数计算的结果;引入土壤线参数可以提高植被指数反演作物生理参数的精度。     

基于NDVI时间序列数据的施肥方式遥感识别方法

农产品生产过程时空动态监测是有机/绿色农产品认证亟待解决的问题,不同施肥方式的时空精准识别是解决该问题的关键。本文以美国加州大学戴维斯分校长期定位实验为基本材料,利用时间序列Landsat8和Sentinel-2影像研究长期施肥实验下不同施肥处理轮作地块的植被指数时间序列,对比分析不同施肥处理NDVI的差异以及NDVI与产量的相关性。结果表明:1)不同施肥处理下的NDVI时间序列曲线总体趋势相似,有机肥与化肥处理NDVI时间序列曲线差异较大;2)不同施肥处理NDVI随作物生长期呈现规律变化,生长初期和后期有机肥处理NDVI均值高于化肥处理,生长中期化肥处理高于有机肥处理;3)不同施肥处理下的NDVI与产量之间相关系数随作物生长期有规律变化,应用植被指数进行遥感估产需要考虑不同施肥处理的影响。研究成果初步探讨了利用不同施肥处理NDVI时间序列差异、NDVI与产量相关性差异区分有机肥与其他施肥方式,有望为有机/绿色农业的时空动态监测与认证提供遥感技术支持,深化遥感技术在农业领域应用。     

提高樟子松换床栽植成活率的技术措施

樟子松是黑龙江省主要速生用材、防护、“四旁”绿化的优良树种之一,树干通直,材质优良,用途广泛,很有发展前途.但近年来育苗生产的产量和质量达不到国家规定要求.从阿城县国营林场育苗来看,近3-4年内已闯过播种低产关,一般亩产达18万株以上,但换床差的很远,亩产始终徘徊在3-4万株上下,数量仅达技术规程的一半,质量也达不到规程标准,其主要原因是缺泛经验.樟子松换床是一项栽培新工艺(过去多为留床或截根留床),因对栽培技术没有充分掌握,仍用栽培落叶松的工艺手段对待樟子松,不妥.为此,我们提出三点技术措施.     

典型黑土区耕作土壤质地遥感时间窗口及影响因素分析

了解黑土区耕作土壤质地的空间分布对于黑土区农业精准管理以及耕地保护至关重要。遥感技术是快速获取土壤质地空间分布的有效方法。该研究以黑龙江省友谊农场耕地为研究对象,评估研究区土壤质地遥感反演的最佳时间窗口并分析其影响因素。筛选覆盖研究区的2019-2021年25幅Sentinel-2影像,将每幅影像的波段和构建的光谱指数输入随机森林模型,建立土壤质地遥感反演模型,比较不同时期影像反演土壤质地的模型精度,确定土壤质地遥感反演的最适宜影像,并分析造成反演土壤质地精度变化的原因,获取友谊农场土壤质地空间分布。结果表明：1）友谊农场反演土壤质地的最佳时间窗口为4月下旬至5月中旬;2）在25幅Sentinel-2影像中,2020年5月7日反演粉粒和砂粒的模型精度最高（粉粒的R2为0.785,均方根误差为6.697%;砂粒的R2为0.776,均方根误差为8.296%）;2019年5月3日反演黏粒的模型精度最高（R2为0.776,均方根误差为1.600%）;3）不同时期的Sentinel-2影像对土壤质地反演的准确性有很大的影响,而土壤含水率和秸秆覆盖是造成不同时期土壤质地预测精度差异的重要原因。研究为确定土壤质地遥感反演的最佳时间窗口、实现区域尺度土壤质地制图提供关键技术。     

一年一季农作物遥感分类的时效性分析

【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。     

盐渍化土壤光谱特征的区域异质性及盐分反演

该文通过分析中国新疆、浙江、吉林3个不同地区盐渍化土壤的高光谱特征,研究了盐渍化土壤高光谱特征的区域异质性,并对构建高精度的跨区域土壤盐分高光谱定量反演模型,应用25种数据处理方式来提高全局建模的精度,旨在提高具有光谱异质性土壤的盐分反演精度。结果表明:不同地区的盐渍化土壤,无论是反射率还是光谱曲线形态方面,均存在较明显的差异,但经过一阶微分处理后,光谱差异有所降低;对3个地区土壤盐分含量局部建模与全局建模的精度进行比较,在所选用的直线回归、主成分回归、多元线性回归、偏最小二乘回归4种建模方法中,全局建模精度均低于局部建模精度;不同地区盐渍化土壤的盐分敏感波段不一致,在所采用的25种数据处理方式中,SG3点一阶微分(savitzky golay)、SG5点一阶微分、SG7点一阶微分、线性基线校正+SG3点一阶微分、SG平滑+SG3点一阶微分、SG平滑+线性基线校正+SG3点一阶微分这6种数据处理方式对全局建模的建模精度有明显改善作用,模型的相对分析误差均达到2.0以上,其中以SG平滑+SG3点一阶微分为最佳,其决定系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.80、0.43、2.23。研究结果为跨区域土壤盐渍化的航天高光谱遥感监测提供了一定的参考依据。     

优化光谱输入量的土壤有机质随机森林预测模型

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明：1）利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2）随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3）所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R2达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。     

提高玉米产量几项措施

玉米在生长过程中如管理不善，容易出现早衰、空秆、缺粒、倒伏等现象，这样就会严重影响到玉米质量和产量。如何防止这种现象发生呢？根据多年的工作经验，在田间管理中应抓好四条技术措施，着重做好“四防”：     

小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用

实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致——在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.73);小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明:叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。