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准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
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为了明确胶质芽孢杆菌和苜蓿根瘤菌在矿区排土场复垦中的协同作用,以矿区排土场土壤作为基质进行盆栽试验,设置两菌单接种处理、双接种处理及对照,其中胶质芽孢杆菌和苜蓿根瘤菌用量分别为1.50%和0.25%,测定紫花苜蓿产量指标、叶片生理指标、土壤速效养分含量和土壤微生物指标。结果表明,接种胶质芽孢杆菌和苜蓿根瘤菌的各处理均能显著提高紫花苜蓿的产量指标,其中以双接种处理效果最优,将生物量和结瘤量分别比对照显著提高110.27%和124.32%;在生理指标方面,双接种处理效果低于单接种处理,未表现出协同作用;在土壤养分和微生物性质方面,单接种胶质芽孢杆菌仅显著提高土壤速效钾含量,单接种苜蓿根瘤菌对大部分指标均有显著效果,而双接种处理效果最佳,土壤碱解氮、速效钾含量比对照分别显著提高94.14%和84.55%,土壤微生物指标MBC含量、呼吸强度、蔗糖酶、脲酶、磷酸酶、过氧化氢酶活性比对照分别显著提高204.02%,65.86%,212.32%,91.87%,30.57%,51.87%。双接种处理对紫花苜蓿产量指标、养分和微生物指标表现出显著的协同作用。因此,1.50%用量胶质芽孢杆菌和0.25%用量苜蓿根瘤菌双接种能够有效提高排土场土壤的复垦效果,具有协同作用,可以作为矿区排土场复垦的高效方法。 相似文献
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利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量 总被引:2,自引:4,他引:2
利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。 相似文献
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华北平原潮土区是我国重要的粮食主产区,改革开放40多年来该区农业经历了以高水肥投入为主要特征的集约化进程,相应的氮淋失导致的面源污染自20世纪90年代以来不断加剧。本研究针对华北平原潮土为主要类型的粮田,对过去40多年间主要研究文献进行全面分析,梳理氮肥和水分投入与氮淋失之间的定量关系,比较主要农田管理措施对氮淋失的阻控效果及其机理,以期为我国农业面源污染提供决策支持。研究发现,氮肥和灌溉是影响华北平原潮土区粮田氮淋失的主要因素,其中氮淋失与氮盈余量之间呈指数关系,比与施氮量的指数关系更显著。基于机器学习的随机森林回归模型能够考虑包括施肥、灌溉、土壤条件和气象等多因素对氮淋失的影响,未来在定量预测中有较好前景。同等氮肥投入条件下,由于氮供应与作物吸收契合度高,有机无机配施能显著降低氮淋失。以缓控释肥、尿酶和硝化抑制剂为代表的肥料增效剂可以降低约1/3的氮淋失,值得重点推广应用。秸秆还田可以实现包括提高土壤有机物和微生物氮库、增加无机氮缓冲容量等综合效益,有利于降低氮淋失风险(降低比例达10%),但免耕的阻控效应较低且呈现较大不确定性。调整种植制度、休耕、间作套种和种植填闲作物等措施会影响粮食产量,推广过程中应慎重。氮淋失的阻控效果更多受到社会、经济和政策等因素的影响,今后应采取包括生态补偿等手段发挥农民主动性,从政策和法律法规层面创造实施氮淋失阻控措施的社会环境。 相似文献
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为揭示不同有机肥对煤矿复垦土壤氮素矿化特性的影响,以山西省孝义市水峪煤矿采煤塌陷复垦土壤为研究对象,采用室内好气培养法,研究在40%含水量和30℃培养条件下,施用3种有机肥(鸡粪、猪粪、牛粪)后在0~161天的氮素矿化动态特征,以明确不同有机肥对该矿区复垦土壤氮素矿化特征,从而预估不同有机肥的供氮特性,为合理施用有机肥进行低产农田的培肥改造提供科学依据。结果表明:(1)各处理0~14天铵态氮含量均随培养时间的延长迅速下降,与培养时间呈极显著负相关关系(P<0.01),14~161天土壤铵态氮含量维持在较低水平,培养结束时,各处理铵态氮含量均低于1.31mg/kg。(2)各处理土壤硝态氮含量、累积量及矿质氮累积量变化均呈近似的“S”形曲线递增,表现为0~56天缓慢增加,56~84天迅速增加,84天至培养结束(161天)其含量基本不变。培养结束时不同处理间硝态氮含量、累积量及矿质氮累积量整体上均表现为鸡粪>猪粪>牛粪>空白,且鸡粪较猪粪和牛粪处理间存在显著差异,猪粪和牛粪较空白处理间存在显著差异(P<0.05)。(3)不同施肥处理出现氮素净矿化的时间点不同,其中鸡粪处理在第14天时最早出现净矿化现象,而猪粪和牛粪在培养28天后才出现明显的氮素净矿化。(4)不同施肥处理在培养的不同阶段硝态氮和矿质氮累积速率不同,但整体趋势一致,表现为培养0~84天各处理土壤累积矿化波动较大,56~84天达到峰值,培养84~161天各处理矿化速率平稳下降。总体来看,有机肥的施入能有效促进煤矿复垦土壤氮素矿化,从而提高土壤氮素有效性。其中,施鸡粪较猪粪和牛粪对提高矿区复垦土壤有效氮效果更好。4种处理的氮素矿化效果总体表现为鸡粪>猪粪>牛粪>空白。 相似文献
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[目的]探究黄土丘陵区土地利用方式变化前后土壤养分及生态化学计量比的变化特征,为该区农业生产以及生态恢复工作提供科学依据。[方法]选取山西省永和县岔口小流域因生态工程的实施而改变土地利用方式的坡改梯地(梯田)、退耕还林地(林地)、地埂核桃园地(园地)3种样地为研究对象,以现有坡耕地为对照,利用时空互代法,比较不同土地利用方式变化前后0—20 cm,20—40 cm土壤C,N,P,K含量以及生态化学计量比的差异。[结果]①流域各种生态恢复措施实施后,土壤C,N元素含量明显增加,梯田、林地、园地0—40 cm土壤有机C含量分别是坡耕地的1.38,2.44和1.09倍,全N含量分别是坡耕地的1.76,2.66,1.68倍。P,K元素增加量不明显,林地相比其他2种土地利用方式对C,N元素的固持更加明显;②通过分析土壤养分化学计量比的关系,发现流域土壤的限制性元素为C,N元素;③流域土壤养分及计量比之间存在着稳定的耦合关系,C-N之间的耦合关系最为显著且在各元素和生态化学计量比稳定方面发挥着重要作用。[结论]流域3种土地利用方式有效地改变了土壤全量养分含量和元素的生态化学计量比,有利于流域的生态保护和植被修复。 相似文献
170.
基于土地利用变化的河北省坝上地区景观生态风险评价 总被引:4,自引:4,他引:4
[目的]对河北省坝上地区近40 a来的土地利用动态变化和生态风险进行分析评价并对未来趋势作出预测,为该地区生态建设和治理、可持续发展提供科学依据。[方法]基于坝上地区1980—2018年5期土地利用数据以及通过土地转移矩阵、空间相关性分析等方法揭示和预测该区1980—2026年的土地利用变化特征并评估该区生态风险水平。[结果](1)整个研究期间,坝上地区土地利用类型以耕地为主,所占比例近50%,其中,1980—2018年,耕地、林地扩张面积均超过300 km~2,草地减少近616.60 km~2,水域面积缩减36.04%,其中耕地、林地、草地之间的互相流转程度较为剧烈,空间变化上表现为各地类的重心在2000—2010年明显迁移。(2)1980—2026年,坝上地区6个时期内生态风险值全局空间自相关Moran’s I指数均在0.500左右,其空间分布表现出较高的趋同集聚性。(3)近40 a来,坝上生态风险水平升至为高风险级,其区域增加了123.22 km~2,较高风险区域分布在城镇地区,据CA-Markov模型预测,未来坝上地区中等及中等以上风险区域持续扩张,丰宁县和围场县将分别出现小规模高风险区和较高风险区。[结论](1)近40 a来坝上地区草地退化严重,水域面积显著减少,原因系安固里淖干涸所致。(2)该区生态风险水平与土地格局分布具有较强相关性,且在未来会继续升高。 相似文献