基于多时相光学和雷达遥感的太平湖生态保护区森林地上生物量反演

【目的】探究光学和雷达卫星遥感对亚热带森林生物量的反演潜力。【方法】利用不同季节时间序列的合成孔径雷达(Senitinel-1)和光学数据(Sentinel-2),对太平湖生态保护区森林地上生物量进行反演。基于后向散射系数、光谱波段、植被指数和生物物理参数,采用回归随机森林算法探究Sentinel-1和Sentinel-2在地上生物量制图中的精度,探究对亚热带森林地上生物量制图的最佳影像采集时期,评估光学和雷达遥感特征参数对提高地上生物量估计精度的贡献。【结果】Sentinel-2对研究区森林地上生物量的估计精度[决定系数(R²)=0.68,均方根误差(E_RMS)=37.69 Mg·hm^-2]要优于Sentinel-1 (R²=0.47,E_RMS=49.11 Mg·hm^-2),但两者联合产生了最佳结果 (R²=0.78,E_RMS=31.56 Mg·hm^-2)。生长季(6和9月)的光学数据和旱...     

基于随机分形的树木(枫树)可视化研究

为了更好地发挥森林效益,提高森林的管理效果,需要虚拟不同树木生长过程的形态,建立相应的可视化系统,从而寻找树木生长规律,用来指导实践。本文首先介绍了虚拟单棵树木的两种分形方法:L系统和迭代函数系统。在此基础上对其进行改进,考虑到气候、温度、阳光和风向等因素对树木生长形态的影响,在生成规则和仿射变换、树木初始角度、树木主干与枝干的夹角、树枝的粗细和长度等五个方面分别引入随机因子,用Matlab软件进行编程,实现了枫树不同形态的绘制。此方法可以推广到虚拟不同植物的形态等,在虚拟农业研究、虚拟场景、景观设计、动画制作等方面有广泛的应用。     

运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类

为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。     

生猪养殖补贴对技术效率的影响研究——基于江苏省生猪养殖户的分析

为探究生猪养殖补贴对技术效率的影响,本文基于2012—2017年江苏省生猪养殖户的微观调研数据,从是否获得补贴和补贴金额两个角度出发,实证分析了生猪养殖补贴对技术效率的影响。主要结论有:①2012—2017年,江苏省生猪养殖技术效率均值为0.956。在时间上技术效率呈现出了上升趋势,在规模上技术效率呈现出了递增趋势。②生猪养殖补贴对技术效率具有一定的促进作用,而且获得补贴的生猪养殖户的技术效率要比未获得补贴的生猪养殖户高0.038～0.058。③生猪养殖补贴金额和技术效率之间存在倒U形关系,且当单位生猪养殖补贴金额为15.06元时,补贴对技术效率的促进作用最明显。最后,依据本文的研究结论提出相关建议,以促进生猪生产补贴政策更好地实施。     

GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响

为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。     

基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.     

江苏省小麦籽粒蛋白质达标弱筋小麦的适生性分析与评价

【目的】弱筋小麦是制作饼干糕点类食品的原料,其烘烤特性很大程度上取决于蛋白质的质和量。小麦籽粒蛋白质含量（GPC,%）不仅由品种的遗传特性决定,还受到气候、土壤、栽培措施等影响。明确江苏省弱筋小麦适宜种植区域以及其地理、气候影响因素,可为江苏弱筋小麦的种植区划提供理论依据。【方法】在2年江苏省小麦品质抽样调查数据的基础上,利用随机森林算法筛选重要性指标,结合单组率Meta分析及其亚组分析,探究地理位置及气象因子对江苏省小麦籽粒蛋白质含量（GPC）达到弱筋小麦标准可能性的影响。【结果】2个年度江苏省小麦GPC平均值为13.92 %,其中2018年、2019年小麦GPC变幅分别为11.06%—18.09%、10.20%—16.50%,平均值分别为14.52%、13.33%,GPC<12.5%的样品分别占比10%、29.71%。从地理分布看,江苏的东南沿湖沿海地区小麦GPC达到弱筋小麦标准的可能性最高,达标可能性最高可达92%,其次是江苏东部沿海地区以及江苏西北部沿河一带。种植地距离一级河流和湖泊或者海岸线的最短距离为20—30 km时,达标可能性相对较高,为23.95%。从气象因子方面看,生育前期特别是出苗期和拔节期,降雨量对江苏弱筋小麦的形成影响较为重要;生育后期尤其是开花期以及灌浆期后期,积温对小麦GPC的影响更重要;且出苗和拔节期的日照时数及开花期的降雨量对江苏弱筋小麦的形成亦很重要,其中,江苏小麦GPC达标弱筋小麦标准的可能性与出苗期的降雨量呈正相关,而与出苗和拔节期的日照时数、拔节期的降雨量以及灌浆后期积温则呈负相关。【结论】江苏弱筋小麦适宜的种植范围受到水系分布与气象因素的共同制约,主要集中在东部沿海和东南沿海沿湖地区。在出苗、拔节期降雨量和开花灌浆期积温适宜的情况下,西北沿河一带的小麦GPC也可达标弱筋小麦标准。品质区划应重点考虑地理位置（水系分布等）和气候分布。     

农机作业服务能提升小麦生产技术效率吗?——基于2007—2017年省级面板数据的实证分析

为了解农机作业服务的作用效果,基于中国15 个小麦主产省(自治区)2007—2017年面板数据,采用随机前沿生产函数对小麦生产技术效率进行估算,并运用Tobit模型分析影响小麦生产技术效率的因素,研究农机服务对技术效率的影响并解释其作用机制。结果表明:2007—2017年小麦生产技术效率逐年递增,各省间存在显著差异,且起点低的省份技术效率增长速度明显快于领先的省份,区域间不平衡逐步缩小;农机投入对小麦技术效率有显著正向影响,主要通过替代效应、技术效应及分工效应等路径优化小麦生产要素配置,获得小麦技术效率的提高。基于研究结论,提出建议如下:规范农机服务市场,健全农机社会化服务体系;优化农机补偿机制,提升政策作用的时效性。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。