基于三维光谱特征空间的干旱区土壤盐渍化遥感定量研究

土壤盐渍化是干旱半干旱区农业发展的重要制约因素,同时也是干旱区所面临的最主要的生态环境问题之一,因而准确获取土壤的盐渍化信息对于实时掌握其分布范围以及合理地开展盐渍化治理工作具有重要意义。选取渭干河--库车河流域绿洲典型盐渍地作为研究区,以Landsat-TM多光谱遥感影像为基础数据源,首先对影像进行最小噪声分离处理（MNF变换）并计算其像元纯度指数（Pixel Purity Index, PPI）,选取能表征区域特征信息的前三个波段构建MNF三维光谱特征空间,然后在向量空间和单行体理论的指导下,结合实地调查,提出“植被亮点区”概念,并定义“盐渍化距离指数（Soil Salinization Distance Index, SDI）”为多维向量空间中包含于单行体中的盐渍化像元到“植被亮点区”的归一化距离。最后利用不同盐分环境下的实测数据对SDI进行精度验证。结果显示：在低植被覆盖区,即中度、重度盐渍化区,SDI与0~10cm内土壤盐分含量相关性要高于0~20cm,R²＞0.83。在相对高覆盖区,即农田和轻度盐渍化区,SDI与0~20cm内平均盐分含量相关性要高于0~10cm,R²＞0.81。0~10cm层二者总体精度R²=0.81,0~20cm层二者相关性总体精度R²=0.72。研究表明,SDI指数模型简单、易于构建,精度较高,具有一定的应用价值,有利于干旱区区域大尺度盐渍化的定量分析和监测工作。*     

河岸带土壤溶解性有机质垂直分布特征及其性质研究

河岸带有机质（Soil organic matter,SOM）的迁移转化在有机碳从陆地生态系统向水域生态系统中迁移转化及污染物的迁移转化中起到了重要的作用。以崇明岛典型河岸带为研究对象,分析了不同区域河岸带土壤有机碳（Soil organic carbon,SOC）、土壤溶解性有机碳（Soil dissolved organic carbon,SDOC）垂直分布特征和三维荧光光谱（Excitation—Emission matrix,EEM）特征,探讨了河岸带对土壤溶解性有机质（Soil dissolved organic matter,SDOM）性质及其潜在环境影响。结果表明：表层土壤（0—30cm）SOC储量占采样深度土壤SOC的40％左右,SDOC占SOC的5％左右,从陆上区域到缓冲区域表层土壤SDOC呈累积效应。河岸带有机质主要来自河岸带植物残体及其代谢产物,地下水也可能是河岸带土壤DOM的另一来源,河岸带土壤中大部分类腐殖质被表层矿物质所吸附。在土壤系统中,综合应用荧光指纹指数[荧光指数（Fluorescence index,FI）,生源指数（The index of recent autochthonous contribution,BIX）和腐殖化指数（Humification index,HIX）]可以有效地揭示其来源和特性,但在土壤体系中单独应用指纹指数需审慎。     

基于光谱遥感的冬小麦籽粒淀粉积累量的监测

为了建立基于叶绿素密度淀粉积累量的最佳种植密度光谱监测模型,利用遥感技术准确测量小麦淀粉积累量,本试验通过大田试验,根据品种特性和晋中地区推广种植密度分别设置5个种植密度(300万苗.hm 2、450万苗.hm 2、600万苗.hm 2、750万苗.hm 2、900万苗.hm 2),对其冠层光谱、叶绿素密度和淀粉积累量进行了测定,并利用统计学方法对5个种植密度的数据进行分析,对混合密度进行模拟。结果表明,在5个密度梯度和模拟混合密度下所建立的淀粉积累量光谱监测模型中,以密度750万苗.hm 2条件下的NDVI(1 200 nm,670 nm)所建立的光谱模型最好,其精确度可达0.920 6。用2009—2010年的试验数据对模型进行检验,其预测值和实测值的R2也可达0.954 2,表明750万苗.hm 2的种植密度是对冬小麦淀粉积累量进行预测的最佳密度,依此所建立的冬小麦淀粉积累动态监测光谱模型是可行的。同时,所建立模拟混合密度模型的精确度可达0.883 1,验证R2也可达0.905 4,说明该模拟混合密度模型能够较准确地预测不同种植密度条件下的淀粉积累量。因此,模拟混合密度模型在现实应用中具有较好的适用性和普适度。     

基于无人机成像高光谱的棉叶螨为害等级估测模型构建

为快速、实时、准确地了解新疆棉田棉叶螨（优势种为土耳其斯坦叶螨Tetranychus turkestani）的发生情况,利用高光谱图像中的7种植被指数,使用一般线性回归分析方法分别构建不同棉叶螨为害等级棉花冠层叶片叶绿素相对含量（用soil and plant analyzer development（SPAD）值表征）遥感估测模型和棉叶螨为害等级遥感估测模型,实现棉叶螨为害的实时监测。结果显示：不同棉叶螨为害等级对应的棉花冠层光谱反射率存在明显差异,棉叶螨为害等级与棉花冠层叶片SPAD值呈显著负相关关系。在7个不同棉叶螨为害等级对应的棉花冠层叶片SPAD遥感估测模型中,SPAD-红边归一化植被指数估测模型的估测决定系数为0.915,均方根误差为3.451,识别精确度显著高于其他模型。表明利用棉花冠层叶片SPAD遥感估测模型可快速无损地获取棉叶螨为害数据,构建的棉叶螨为害等级估测模型可用于植保人员快速准确获取棉叶螨为害情况。     

基于室内高光谱数据的多种类型土壤有机质估算模型比较

基于高光谱数据的土壤有机质反演是土壤遥感及精准农业的重要研究内容,然而不同的光谱处理及建模方法使得模型的估算能力及精度差异明显,限制了模型之间的通用性。为了构建陕西省土壤有机质含量估算的最优模型,以陕西省9种主要土壤类型的216个土样的光谱反射曲线和土壤有机质含量为数据基础,将光谱反射曲线进行一阶微分d(R)、倒数对数log(1/R)、倒数对数一阶微分d[log(1/R)]和包络线去除N(R)4种变换,结合一元线性回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种建模方法构建了不同的土壤有机质含量估算模型。结果显示:不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,吸收特征位置基本相同,且土壤有机质含量与光谱反射率呈负相关态势;基于d [log(1/R)]光谱变换构建的SVR估算模型精度最高,建模集和验证集的判断系数(R~2)分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差(RMSE)为2.18,相对分析误差(RPD)达到2.8751,是估算陕西省土壤有机质含量的最优模型,PLSR次之,SLR最差。     

油菜品质近红外反射光谱分析建模及应用研究进展

近红外反射光谱(N IRS)分析目前已经成为油菜育种中品质选择的必备手段,其可靠性、稳定性以及应用范围是育种家非常关心的问题。综述了N IRS分析在油菜籽的脂肪酸组成、含油量、蛋白质含量、硫苷含量测定及其在小样品分析中的可靠性情况,探讨了建模代表性样品选择和小样品分析样品杯改造的问题,并就拓展N IRS分析在油菜育种中的应用范围进行了分析。     

小麦子粒湿面筋FT-NIRS分析模型的建立与研究

用傅立叶变换近红外光谱(FT-NIRS)分析小麦子粒湿面筋含量。采用国标GB/T14608-1993法测试了216份小麦子粒的湿面筋含量,用近红外仪采集数据,选择113份建立了数学模型。结果:最佳主成分数(Rank)=3,内部交叉验证均方差(RMSECV)=2.33,决定系数(R2)=90.69。为了验证模型的可靠性,对预测集样品进行预测,结果湿面筋的预测均方差(RMSEP)=2.70;相对偏差(RSEP,%)=11.84。结果表明,该数学模型可初步用来快速、较准确、无污染、低消耗地测试小麦子粒的湿面筋含量。     

基于近红外光谱和聚类法的信阳毛尖的年份鉴别

利用近红外光谱技术可以对茶叶进行快速无损的成分检测。对40种不同年份的信阳毛尖茶进行光谱分析,比较差异,进而对其年份进行鉴别、预测。结果表明,不同年份的毛尖茶在光谱结构上大致相同,仅由于年份差异导致的化学成分的变化而引起光谱在波峰的尖锐程度有所不同。利用聚类法对不同年份的毛尖茶样本进行聚类分析,发现其聚类特性明显,识别准确率为100%。     

野生和栽培巨大口蘑的红外光谱分析

采用傅里叶红外光谱仪采集58份巨大口蘑样品的红外光谱,对光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,进行判别分析.结果表明,样品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有2295、2851、1652、1149、1075、1030、995和807 cm-1.在500-3000cm-1波段范围内,用原始光谱结合标准正态变量校正法,能够对野生和栽培样品菌盖和菌柄校正集、预测集的样品进行正确识别.表明用傅里叶红外光谱法结合判别分析法对野生和栽培巨大口蘑进行鉴别,方法简便,结果可靠.