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91.
本研究旨在揭示西安市粮食主产区耕层土壤速效养分现状,为区域平衡施肥、耕地保养和农业生产提供科学指导和理论基础。选取西安市辖的长安区、户县和周至县的农业区,综合运用传统统计学、地统计学和GIS技术,结合3414田间试验结果,研究耕层土壤速效氮、磷和钾的空间变异特征,丰缺格局及其影响因子。结果表明,当前耕层土壤速效氮、磷和钾平均含量分别为59.06 mg/kg、21.26 mg/kg、127.66 mg/kg,比值介于1:1:2~5:1:15,空间含量分布主要呈东西向趋势,表现出明显的城乡过渡特征。在样点间距约500 m的采样尺度下,土壤速效养分的块金系数介于0.533~0.710,均表现出中等强度的空间相关性,空间变异性是由地形地貌、土壤类型、质地等自然因素和施肥、灌溉等人为因素共同作用的结果。整体上,土壤速效钾含量丰富;速效磷较丰富,仅1.14%耕地缺乏;速效氮普遍不高,50.78%的耕地缺乏。盲目施肥和养分利用率低是农业生产的主要障碍因素。今后的生产实践中应密切关注钾的消耗、氮的补充和磷肥的控制,平衡土壤养分,提升区域经济和生态效益。 相似文献
92.
棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。 相似文献
93.
关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系 总被引:4,自引:0,他引:4
【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。 相似文献
94.
陕西关中葡萄园土壤有效钾空间格局研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】探讨陕西关中葡萄园土壤有效钾空间变异及其分布格局,为葡萄园精确施肥提供参考依据。【方法】以陕西关中葡萄园为研究区,用网格法(50 m×50 m)采集土样46个,应用ArcGIS Geostatistics模块对土壤有效钾含量进行地统计分析和Kriging插值分析。【结果】研究区土壤有效钾含量为70.4~172.0 mg/kg,平均113.0mg/kg,符合正态分布。有效钾含量在南北方向呈明显的南低北高趋势,可用二阶曲线拟合。土壤有效钾的最佳半方差函数符合球状模型,且具有明显的各向异性特征,长轴方向的变程是短轴方向的4.2倍,表现出强烈的空间相关性。【结论】研究区有效钾含量分布表现出较明显的中间高、四周低的阶梯状分布趋势,这种分布状况与当地的地势分布基本一致。结构性因素对研究区土壤有效钾含量的空间变异起主导作用。 相似文献
95.
东北黑土区是现代土壤侵蚀严重的地区之一.通过对该区域土壤侵蚀的遥感调查监测,基于经验模型的水土流失遥感定量研究等方面的回顾总结,分析了东北黑土区土壤侵蚀研究中存在的问题.提出黑土区应用RS与GIS技术进行土壤侵蚀研究的工作思路:应用现代信息技术开展土壤侵蚀调查评价,研究建立黑土区土壤侵蚀信息图谱,研制东北黑土区土壤侵蚀信息系统,密切土壤侵蚀研究与生态环境建设管理工作的结合. 相似文献
96.
基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演 总被引:3,自引:0,他引:3
为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。 相似文献
97.
模拟多光谱卫星宽波段反射率的冬小麦叶片氮含量估算 总被引:1,自引:0,他引:1
基于多年大田和小区试验下的实测小麦冠层高光谱信息,利用传感器光谱响应函数模拟Landsat 8、SPOT 6、HJ-1A、HJ-1B、GF-1和ZY-3卫星可见光-近红外波段的冠层光谱反射率,构建基于光谱指数的全生育期叶片氮含量(Leaf nitrogen concentration,LNC)估算模型。结果表明,基于不同传感器模拟的宽波段光谱反射率、光谱指数之间存在差异,但差异不显著;所有筛选的光谱指数和叶片氮含量都在P0.01水平显著相关,基于各光谱指数所构建的全生育期叶片氮含量估算通用模型均通过显著性检验;基于综合指数(TCARI/OSAVI)、转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)、比值植被指数(RVI)的叶片氮含量估算模型具有较高的敏感性,噪声等效误差(NE)均小于1.6,其中以TCARI/OSAVI建立的叶片氮含量估算通用模型具有最好的拟合、检验精度和适用性,模型决定系数为0.62,NE为1.26。 相似文献
98.
基于GIS技术,根据印台区耕地第2次土壤普查资料和“测土配方施肥”采样调查分析结果,利用县域耕地资源管理信息系统,对铜川市印台区耕地地力进行了定量评价分级。结果表明,印台区总耕地面积为19 177.85 hm2,占总土地面积的31.50%;其中一级地、二级地、三级地、四级地和五级地的面积分别为3 692.66、4 991.53、2 644.04、6 568.90 hm2和1 280.72 hm2,质量较低的四、五级地占地比例很高,达40%以上;地力水平整体处于国家标准的中等偏下等级。影响耕地地力水平的主要限制因子是地形起伏较大、地块分布散碎,缺乏灌溉条件和基础设施较差;今后应加强有限耕地资源的保护,大力开展土地整理,兴建水利工程,完善基础设施建设,建成一定数量的高标准基本农田。 相似文献
99.
【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系,建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型,为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4~5年的15棵苹果树为研究对象,2015年分别于果树花期(4月27日)、幼果期(5月30日)、果实膨大期(7月6日)、果实着色期(8月5日)、果实成熟期(9月11日)采集叶片样本,利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量,对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析,从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数,从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数,使用传统单变量回归算法、反向传播(back propagation,BP)神经网络和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,建立叶绿素含量估测模型,用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比,一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中,红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高,且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中,基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高,验证结果R2为0.872,RMSE为4.631,RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量,分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数(SPREAD值)来提高预测精度,结果发现,建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891,RMSE为3.844,RE为7.55%;当SPREAD值为0.6时,建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955,RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时,人工神经网络模型比传统单变量模型精度高,其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠。 相似文献
100.
结合SPA和PLS法提高冬小麦冠层全氮高光谱估算的精确度 总被引:3,自引:1,他引:2