森林植被遥感监测影像最佳分辨率选择

遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号（GF-2）全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:①小冠幅森林植被3.2 m;②大冠幅森林植被16.0 m;③混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。     

国内外现代农业园区发展进程及经验借鉴

【目的】总结国内外现代农业园区的成功经验,为解决我国现代农业园区发展过程中存在的融资方式单一、运行管理不完善、技术支撑能力差和示范带动效果弱等问题提供解决思路。【方法】从发展模式、政策法规、科技支撑、典型案例等多个角度分析了美国、德国、荷兰、日本等国家现代农业园区发展历程,总结各国丰富的建园经验和完善的配套体系,并与我国现代农业园区的发展进行对比分析。【结果】(1)美国、德国、荷兰和日本现代农业园发展处于领先地位,已经形成科学的发展理论和完善的服务体系;(2)我国现代农业园区起步较晚但发展速度快,可通过学习国外农业园发展经验进一步推进我国现代农业园建设与推广。【结论】我国现代农业园建设与发展重点为:(1)丰富以政府为主导的多元化投资渠道,完善园区建设与发展的优惠政策;(2)因地制宜制定建园目标,明确园区功能定位;(3)产学研一体化发展,强化科技创新支撑体系;(4)加强园区宏观管理,完善公共服务体系;(5)依附龙头企业建立特色产业,强化产业化经营理念;(6)全方位拓展园区经营方式,扩大和丰富盈利模式,为进一步完善我国现代农业园区建设、管理、发展和推广提供一定的参考与借鉴。     

东北黑土漫岗区春耕期土壤水分空间变异及地形影响

土壤水分存在强空间变异特征,在多重尺度上受地形、土壤、土地利用、植被等因素综合影响,是农业生产和耕作的关键要素。为了揭示东北黑土漫岗区春耕期农田土壤水分空间变异特征及分析地形因子对其影响,以赵光农场为研究对象,利用Sentinel-1数据反演的土壤水分和DEM数据,采用半方差函数、集成推进树算法(ABT)等方法分析了春耕期土壤水分的空间变异及地形因子(坡度、坡向、坡位、高程、地形湿度指数)对土壤水分空间异质性的相对影响,并系统分析了土壤水分在不同坡位、坡度和坡向的变化特征。结果表明:研究区2018年4月24日处于春耕时期黑土漫岗区的土壤质量含水量分布在25%～37%; 地块内部变异系数为5.81%,相邻地块间变异系数为4.16%; 针对整个农场尺度土壤水分空间变异的有效变程为3 000 m,地块尺度上有效变程为300 m。土壤水分分布与地形湿度指数呈显著正相关,与坡度、坡向、高程、坡位呈显著负相关; 坡位、坡度、坡向是影响土壤水分空间变异的主控因子,其累计相对解释率超过了70%,其中坡位占36.28%。研究结果有助于了解东北黑土漫岗区春耕期农田土壤水分空间分异规律及影响机制,对黑土漫岗区土壤水分管理、春耕春播期农机科学调度、保障粮食安全具有重要意义。     

变量施肥对春玉米生长和土壤硝态氮淋溶的影响

以黑龙江省北安市赵光农场春玉米为研究对象,利用追肥前的玉米无人机多光谱影像,基于归一化植被指数和施肥模型进行变量施肥管理,通过网格法采样验证,以常规均一施肥处理为对照,分析玉米长势、产量和土壤溶液硝态氮含量的处理间差异和处理内变异.结果表明,在抽雄期,变量施肥处理玉米的平均SPAD值、LAI、地上部干质量较对照显著提高,变量施肥处理玉米株高、茎粗、LAI和生物量的变异系数在5.74％～11.21％,常规施肥玉米长势变异范围9.94％～16.39％;成熟期变量施肥处理玉米百粒质量和穗粒数提高,秃尖率降低,产量增加5.99％,处理内的产量变异性较对照降低36.30％;变量施肥降低了0～100 cm各层次土壤溶液中硝态氮含量,拔节期、抽雄期和成熟期1 m土体土壤硝态氮含量均值分别较均一施肥区降低20.10％、34.02％、26.56％.     

作物品质遥感监测预报研究进展

 当前中国对优质农作物有巨大需求,部分优质农作物产品供不应求或依赖进口。通过监测作物生长过程而进行调优栽培,优化作物分类收获、分级收购加工体制,提高作物品质监控水平是保证作物品质的重要组成部分。遥感技术的发展为作物品质信息的监测和预报提供了快捷、低廉、无损检测的手段。本文综述了面向多种作物的品质遥感监测预报研究最新进展,归纳了作物品质遥感监测的主要模式,分析了作物品质遥感技术中存在的问题并进行了展望。     

不同施氮量对夏玉米农田生态系统净碳效应的影响

为探究华北地区夏玉米低碳生产的氮肥管理措施,以典型夏玉米田为对象,设置了不施氮(N0)、施氮100 kg/hm²(N1)、施氮150 kg/hm² (N2)、施氮200 kg/hm² (N3)4个处理,通过土壤温室气体排放、农事投入间接碳排放和作物固碳综合评估了不同施氮水平对夏玉米农田生态系统净碳效应的影响。结果表明,农田土壤CO₂、N₂O排放随施氮量升高而升高,CH₄吸收量随施氮量的升高而下降,N1、N2和N3处理土壤温室气体总排放的碳当量分别较N0提高14.91%、24.19%、29.67%;氮肥投入贡献了较高的间接排放,达到135.27~270.55 kg/hm²;施氮促进了作物固碳,N0、N1、N2、N3净初级生产力固碳量分别为1965.56、3125.68、4345.55、4663.64 kg/hm²。综合系统碳流来看,各处理均表现为碳汇,净碳效应分别为258.33、1034.99、2032.82、2192.16 kg/hm²,碳可持续指数分别为0.15、0.50、0.88、0.89。200 kg/hm²施氮量下能够以相对较低的碳耗换取较高的固碳率,表现出较高的净碳效应,可推荐为氮素适宜投入量。     

基于神经网络的冬小麦蛋白质含量关键生态影响因子分析

温度、降雨、光照和土壤等生态因子影响冬小麦籽粒蛋白质含量,确定这些因子是否有重要影响及影响程度对于小麦种植区划具有重要意义。该文利用北京地区具有代表性的小麦种植点的气象数据和土壤养分数据,通过神经网络方法来评估温度、降雨、光照和土壤等因子对蛋白质含量影响的相对重要程度。研究表明,影响北京地区蛋白质含量的主要因素依次有：6月6日至6月10日的光照时间、气温大于32℃的天数、土壤碱解氮含量、5月上旬至6月上旬的平均气温、5月26日至5月30日的平均气温、5月下旬至6月上旬≥0℃的积温、6月1日至6月5日的平均气温、5月下旬至6月上旬的温差、5月下旬至6月上旬的降雨量和土壤有机质含量;并针对部分关键因子利用神经网络模型制作了响应曲线以反映蛋白质含量随生态因子的变化趋势。     

海河流域农田氮磷面源污染的空间分布特征及关键源区识别

【目的】分析海河流域农田氮磷面源污染及对水质影响的空间分布特征,并识别关键源区,以期为该流域面源污染治理提供参考依据。【方法】基于InVEST营养物传输率模型和产水量模型,估算了海河流域农田氮磷入河负荷、河流断面氮磷入河通量和潜在氮磷径流质量浓度,结合GIS空间热点分析、水文网络分析识别面源污染关键源区。【结果】海河流域2015年氮磷入河负荷分别为2.41 kg/hm²和0.56 kg/hm²,入河总量达3.4934万t和0.8077万t,潜在氮、磷径流质量浓度分别为5.97、1.47 mg/L,约55%的河段超过地表V类水质TN、TP标准。农田氮磷污染呈明显的沿西北部山区向中南部平原方向上升的分布特征;农田氮磷入河负荷和潜在氮磷径流质量浓度的空间分布差异明显,前者高值分布在徒骇马颊河水系、漳卫河水系、子牙河水系,后者高值分布在徒骇马颊河全线、黑龙港运东河中下游、大清河支流和子牙河上游部分河段;流域水系上游或支流的潜在氮磷径流质量浓度普遍高于干流。热点区面积分别占14.45%、16.02%,贡献入河总量的23.39%、27.71%。【结论】海河流域农田氮磷面源污染较严重,西北部山区地区的污染程度低于中南部平原地区,以流域中南部、石家庄和秦皇岛的周边地区为关键源区。     

基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演

为进一步提高光谱数据反演小麦籽粒蛋白质含量的精度以及反演模型的可解释性,研究以籽粒蛋白质含量（GPC）-氮素-叶绿素之间的关系为载体,通过叶绿素筛选相关植被指数,采用偏最小二乘回归（PLS）方法建立GPC反演模型。结果表明,开花期是监测籽粒蛋白质含量的最优时期。开花期氮素与对应密度叶绿素的相关性较高。通过筛选出与叶绿素密切相关的植被指数,利用PLS建立籽粒蛋白质含量反演模型,模型决定系数R2为0.77,RMSE为0.95%,用其他年份数据进行模型验证,结果显示RMSE达到1.22%。本研究表明：基于氮素、叶绿素关系建立PLS反演模型能够实现不同年份GPC光谱遥感反演,且模型在年际间表现出较高的精度和稳定性。     

北京延庆平原区主要造林树种生态需水估算

生态需水估算是造林地水资源优化配置和维持生态环境安全的重要研究内容之一。本文以北京延庆蔡家河流域平原造林地为研究对象,基于遥感和GIS技术,利用Pleiades高分卫星数据,解译典型造林树种并统计面积,并结合Penman公式计算了研究区典型造林树种最小生态需水量。研究结果表明,刺槐、杨树和油松最小生态需水量分别是150.38mm、179.00mm和116.97mm,适宜生态需水量分别为364.13mm、432.58mm和282.74mm。平原造林地生态需水量在8月份达到峰值。适宜生态需水条件下,典型造林树种刺槐、杨树和油松的实际需水量分别约为830.22m~3、4 983.67m~3和1 278.12m~3。2014年为枯水年,生长期降雨量为331.10mm,而有效降雨量仅为265.34mm,在这种情况下,均不能满足刺槐、油松和杨树的正常生理作用所需要的生态需水量,刺槐、杨树和油松生态亏缺水量分别为90.59mm、138.04mm和8.20mm。