省域尺度下土壤养分的最佳采样尺度确定

合理的采样尺度,尤其是在大尺度区域,对实时掌控土壤养分的空间分布状况以及精准农业的发展具有重要意义。本文以山西省为例,以368 843个土壤养分采样点数据为原始数据,选择11个格网尺度(0.5km×0.5km、1km×1km、1.5km×1.5km、2km×2km、2.5km×2.5km、3km×3km、3.5km×3.5km、4km×4km、4.5km×4.5km、5km×5km、5.5km×5.5km)对土壤养分点进行样点选择,比较分析不同尺度下土壤有机质、全氮、速效钾、速效磷的基本统计信息、半方差变异函数和普通克里金插值精度,以确定山西省土壤养分的最佳采样尺度。研究表明:在不同尺度下,这4种土壤养分均处于中等变异强度,平均值、中位数、标准差变化不大。土壤有机质和全氮在大尺度下受结构性因素影响变大,速效钾则变化不明显,速效磷空间变异分析结果较差,对该指标进行了剔除。分析不同尺度下插值精度指标,土壤有机质、全氮、速效钾的最佳预测尺度分别为4.5km、3.5km、2.5km尺度。综合各分析结果,最后确定2.5km为山西省土壤养分最佳的采样尺度。对不同地貌原始密度样点和2.5km尺度下样点空间制图,分析不同地貌下土壤养分含量各等级分布面积占总面积的差异,发现两种密度分布状况在不同地貌、不同等级的差异甚小。     

红椿天然种群分布格局尺度研究

为研究濒危物种红椿(Toona ciliata Roem.)的种群分布格局,在谷城南河流域对发现的仅有两个红椿种群(T1,T2),以相邻格子法设置5 m×5 m、3 m×3 m的样方,精确到1 m格子.通过 χ2检验、Cx的t检验、Morisita Iδ的F检验,对种群分布格局进行判断是否符合泊松分布.结果表明,T1种群在5 m×5 m、3 m×3 m样方尺度下,Cx和Iδ均为泊松分布,5 m×5 m尺度 χ2检验为集群分布,3 m×3 m尺度为Poisosn分布;干扰种群T2种群密度较大,3种检验均为集群分布.因此,分布格局满足 χ2检验的泊松分布,样方设置应注重尺度和数量;df越大,理论值与观测值更可能越接近正态分布,种群分布格局的检验更加真实可信.     

不同幅度景观格局与水分利用效率耦合研究

景观格局是生态过程在一定时空尺度上综合作用的产物,它对生态系统内的碳水分配以及碳、水循环过程中的耦合作用有极其重要的影响。目的为了探讨多尺度下景观格局与水分利用效率的相互作用规律,为景观格局与生态过程耦合关系的研究以及区域生态规划提供一定的理论基础。方法本研究采用PEST模型参数优化后的Biome-BGC模型模拟了千烟洲森林生态系统2000—2014年的水分利用效率,并分析了多尺度下景观格局指数和水分利用效率,年总初级生产力的相关性及其变化趋势。结果（1） 景观破碎化指数（斑块数量、斑块密度）与水分利用效率在缓冲区为10 ~ 80范围内呈显著负相关关系,平均斑块面积和水分利用效率在缓冲区为10 ~ 80范围内呈显著正相关关系。（2） 景观形状指数（景观形状指数、分维度指数）与水分利用效率在缓冲区为50 ~ 100范围内呈显著正相关。（3） 景观聚合度指数（相似邻接百分比、聚集度指数）与水分利用效率间的相关性在缓冲区为10~50范围内呈显著正相关。（4） 景观多样性和均匀性指数与水分利用效率间的相关性在缓冲区为10 ~ 20时呈显著负相关,70 ~ 100时变为显著正相关。（5） 景观格局指数和水分利用效率的相关性表现出明显的尺度效应。（6） 总初级生产力和景观格局指数相关性的变化规律同水分利用效率和景观格局指数相关性的变化规律一致。结论景观格局与生态过程的耦合受到尺度效应的影响,建议区域生态规划要充分考虑尺度效应,使景观格局与生态过程发挥最大的耦合效用。      

基于高光谱与在线序列极限学习机确证大米产地方法

为满足快速无损的大米产地确证需求,采集吉林省梅河口市水稻主产区及松原、大安、辉南等其他水稻产区共990个大米样本的高光谱图像（400~1 000 nm）作为研究对象,利用多元散射校正（MSC）处理方法对光谱进行预处理。采用多层感知机（MLP）、极限学习机(ELM)与在线序列极限学习机(OS-ELM)算法,分别基于全波段高光谱数据以及经多维尺度分析（MDS）方法降维后的数据建立产地确证模型。结果表明,基于全波段高光谱数据的OS-ELM模型分类性能最好,准确率达到98.3%。经MDS处理后,输入的数据变量减少了96.6%,MDS-OS-ELM模型准确率稳定在97.4%。对三种模型的训练时间进行对比分析,OS-ELM训练时间明显优于MLP,在分批次获取数据时训练时间优于ELM。为大米产地确证提供了一种高效、准确、稳定的方法。     

不同尺度下蒸散测定与估算研究进展

蒸散是降水量输入后生态系统水分消耗的主要生态过程,准确测定与估算蒸散量,可为开展植被水文与生态相互作用研究提供理论基础。本研究从叶片、单株、林分、区域4个尺度,系统综述了蒸散测定原理和方法以及蒸散研究的最新进展,并预测植被蒸散研究的发展趋势,为生态水文学的发展与进步提供一定参考。     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。     

基于耕地质量指数局部空间自相关的耕地保护分区

科学合理地制定耕地保护分区,是实现耕地差异化保护、精细化管理的重要保障。该文采用Moran散点图和局部空间自相关分析相结合的方法,以耕地质量指数为空间变量,探讨广宁县耕地质量的空间结构性特征和聚集性规律,并据此提出耕地保护分区方案。研究结果表明:广宁县耕地质量在空间分布上呈现出一定的聚集性规律,正相关类型(高-高和低-低型)多以"组团"形式出现,聚集性较强;负相关类型(高-低和低-高型)无明显集中区域,零星分布。基于局部空间自相关分析的耕地保护分区,既综合考虑了耕地自然条件、利用条件和经济条件,同时将耕地质量的空间属性作为第4维,纳入到耕地保护分区研究中,为耕地差异化保护、精细化管理提供了思路。最后,提出了基于局部空间自相关的耕地保护分区方案及相应的保护措施,可为研究区域耕地保护分区提供参考。     

山地丘陵区村级尺度耕地质量评价及保护分区

科学开展耕地质量评价,合理划定耕地保护分区,是实现耕地差异化保护和管理的重要前提。研究采用空间自相关方法,以重庆市荣昌区为例,以国家等耕地质量指数为空间变量,从村级尺度探讨山地丘陵区耕地质量的空间关联性与集聚特征,并基于局部空间自相关分析结果提出了耕地保护分区方案。结果表明:(1)荣昌区耕地质量全局空间上呈现较弱正相关性,全局Moran′s I值表现为耕地等别指数>利用等指数>自然等指数;局部空间上呈现较强变异特征,70%以上空间类型表现为随机分布,正相关类型(HH型和LL型)多以"组团"形态存在,负相关类型(LH型)以"点状"形态存在;(2)基于局部空间自相关类型特征及顺序组合,将耕地保护划分为重点保护区、重点改良区、适度改良区和适度调整区4类,并针对性提出耕地保护措施及管控说明。因此,在自然地理条件欠佳的山地丘陵区,研究结果可为各级行政主体精准有效地实施耕地保护和质量建设提供参考。     

DEM空间尺度对可照时数模拟结果的影响 ——以浙江省仙居县为例

以浙江省仙居县为实验区,基于4种不同空间分辨率DEM提取相关地形因子,结合可照时数分布式模型,利用数字地形分析和空间数据叠置分析等方法,模拟1月和7月4种空间分辨率下的可照时数,并定量分析DEM尺度效应对模拟结果的影响。结果表明：（1）模拟结果的空间异质性随分辨率减小而减小,其平均值逐渐增加,且1月增幅大于7月,最大值随分辨率的变化不大,而最小值差异较大,标准差逐渐减小。（2）受海拔和地形遮蔽影响,平地和山脊处可照时数最多,海拔200-400m区间最少,400-1100m区域可照时数随海拔增加而增加。以10m分辨率结果为参照,30m、90m和900m分辨率下的差值随分辨率减小而增加,海拔<100m处差值最小,700-900m区域差值最大,1月日均多算0.7、1.4和2.9h,7月日均多算0.5、0.9和2.3h。（3）坡度0-55°范围内,可照时数随坡度增加而减少,30m、90m和900m分辨率与10m分辨率的差值随分辨率降低而增加,且最小差值均在<5°区域,最大差值在不同坡度等级,1月日均多算2.1、1.8和1.7h,而7月日均多算0.3、0.6和1.2h。（4）受太阳高度角和方位角影响,可照时数在南坡-北坡间的差异较大,东南-西南坡、东坡-西坡以及东北-西北坡之间差异较小,30m、90m和900m分辨率与10m分辨率的差值随分辨率降低而增加,在偏北坡,1月差值大于7月,最大差值在1月的北坡上,日均多算1.4、2.5和4.8h,在偏南坡上,1月差值小于7月,最大差值在7月的南坡或西南坡上,日均多算0.5、0.9和2.1h。