基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。     

基于高分遥感影像的亚高寒草甸土壤水分含量反演

通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号（GF-2）、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数（VSWI, vegetation supply water index）构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明：研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。     

基于数值模拟的土壤水力参数对土壤水长程相关性的影响分析

为探究不同气候条件下土壤水力参数对土壤水长程相关性的影响,利用HYDRUS-1D模型,以湿润、半干旱和干旱气候区的气象数据为驱动,结合生成的砂土和黏壤土土壤水力参数集,模拟生成土壤水时间序列集;而后,利用去趋势波动分析法对生成的土壤水数据进行长程相关性分析.结果 表明:(1)土壤水标度指数(h)介于0.570～1.91...     

利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度

针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。     

基于低场核磁共振的热风干燥猕猴桃切片含水率预测模型

为研究猕猴桃切片热风干燥过程中水分迁移规律,该试验通过对猕猴桃切片进行热风干燥,考察不同干燥温度(70、80、90℃)、切片厚度(3、4、5 mm)下的干燥特性。试验采用直接干燥法测定含水率,运用低场核磁共振技术(Low-Field Nuclear Magnetic Resonance,LF-NMR)分析热风干燥过程中猕猴桃切片内部水分分布状态与变化规律,建立动力学模型,验证并预测。结果表明:猕猴桃切片热风干燥开始为外部控制,随后属于内部扩散控制,水分有效扩散系数范围为1.58×10-7～4.18×10-7 m2/s,扩散效率随温度升高而增大。升高温度能显著提高猕猴桃干燥速率,可加快结合水、不易流动水以及自由水的迁移。自由水和结合水先于不易流动水发生变化,自由水含量在干燥前期逐渐下降,此过程中不易流动水和结合水含量均表现为先升高后降低的趋势。当自由水被脱除后,不易流动水和结合水含量依次达到最大值;此后,随着干燥的进行,不易流动水逐渐被脱除,此时结合水含量开始下降直至干燥结束。整个干燥过程中,猕猴桃切片部分自由水先转化为不易流动水和结合水,结合水与不易流动水相互转化,循环往复伴随整个干燥过程。以干燥过程中的自由水、结合水、不易流动水的核磁峰值总和、切片厚度和干燥温度为自变量,猕猴桃切片含水率为因变量,进行多元线性回归分析,建立含水率预测模型,模型的拟合优度为0.982。结果表明,低场核磁共振技术结合数学模型可用于描述猕猴桃切片热风干燥过程,可实现对猕猴桃切片干燥过程中含水率的快速、无损检测,研究结果可为猕猴桃热风干燥工艺和过程设计提供理论依据。     

"池-田"蓄引水模式改善环渤海棉田水盐运移提高棉花产量

为探明环渤海"池-田"蓄引水模式下棉田水盐运移规律对棉花生产的影响,2017和2018年4-10月对未改造棉田(CK)及模式中的台田(A)、浅层地下水抽提棉田(B)、抑盐排涝棉田(C)进行土壤水分、盐分和pH值、棉花光合指标、产量进行测定,结果表明,模式中棉田0～80cm土层盐分和pH值显著降低,A和B棉田盐分降至3.0g/kg左右,pH值低于8.0;C棉田盐分低于5.0 g/kg,7-8月pH值低于8.0。A棉田土壤水分、盐分和pH值最低,滴灌条件下棉花光合性能长期保持高值,光合物质积累的直线增长持续时间和活跃期最长,籽棉产量超过3 500 kg/hm~2。B棉田水分0～40 cm土层高于20%,光合性能高值较长,籽棉产量超过3 000 kg/hm~2。C棉花7-8月光合性能明显提高,籽棉产量超过2 500kg/hm~2。环渤海"池-田"蓄引水模式显著改善棉田水盐运移,有利于棉花生产,从而提高产量。研究可为高效开发利用滨海盐碱地提供科学模式和理论基础。     

基于离散小波分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法与评估

为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性，该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法，利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据，在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明，融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息，通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构，能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.053 m³/m³、0.001 m³/m³和0.721，时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标，多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合，特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期，可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。     

Soil Organic Carbon and Soil Physical Characteristics as Affected by Land Uses under Semiarid Irrigated Conditions

ABSTRACT

Rice-Wheat rotation is the dominant land use in the state of Punjab, resulting in over exploitation of ground water resources. Thus, it is necessary to evaluate other land uses that requires less water and are sustainable. The present investigation was planned with four land uses viz., fallow (FLU), rice-wheat (ALU), grasses (GLU) and pear (PLU) with respect to their effect on soil organic carbon and soil physical characteristics in surface and subsurface depth in district Ludhiana, Punjab. The soil organic carbon (SOC) content was higher by 10, 30.9 and 24.9% under rice-wheat, grasses, and pear than that under fallow. The grasses showed higher soil moisture characteristics curve (SMCC) and lower bulk density (Db) than that under rice-wheat. The larger mean weight diameter (MWD) were observed under pear, grasses and fallow than that under rice-wheat by 0.21, 0.51 and 0.41 mm, respectively. The saturated hydraulic conductivity (K_s) was higher in magnitude by 56.1, 55.4 and 28%, respectively under PLU, GLU and FLU over ALU. Of the evaluated land uses, pear and grasses proved to be more sustainable by retaining more moisture, maintaining better soil physical characteristics and SOC under semiarid irrigated conditions in the state on long term gradual response.     

自然降雨对干化土壤水分恢复有效性分析

研究自然降雨对干化土壤水分恢复的有效性,有利于合理利用降水资源,加强干化土壤水分管理,促进土壤干层得到有效恢复。在陕北米脂试验站设置野外地下大型土柱,通过2014—2019年连续定位监测降雨、土壤含水率状况,分析自然降雨对干化土壤水分恢复的有效性。结果表明:(1)从深层干化土壤水分恢复角度考虑,黄土丘陵半干旱区降雨可以分为3种类型:表层入渗快速蒸发型、浅层入渗缓慢蒸发型和深层入渗补给型。其中深层入渗补给型降雨为有效降雨,该类型雨量>26 mm,能够对深层干化土壤产生有效水分补给。2014—2019年发生深层入渗补给型降雨仅16次,累积雨量791.8 mm,降雨次数、降雨量的有效率分别为4.64%和35.19%。(2)月尺度条件下,降雨量(P月)与逐月入渗深度(Z逐月)、月累积入渗深度(Z累积)均呈二次函数关系变化,Z逐月=-0.0102P月2+3.955P月-6.7335(R^2=0.9639),Z累积=-0.0003P月2-0.1331P月+191.71(R^2=0.9208)。(3)年尺度条件下,2014—2019年雨量分别为187.6,391.6,590.8,337.6,342.4,400.0 mm,降雨逐年引发的入渗深度依次为160,220,400,260,260,120 cm,累积入渗深度依次可达180,220,400,700,1000,1400 cm。研究结果对揭示自然降水恢复干化土壤机理,加强土壤干层人工蓄水保墒技术,合理选择保墒措施,以及促进当地生态环境建设具有积极的推动作用。     

含水量和容重对旱地耕层土壤热导率的影响及预测

土壤热导率是研究地表能量平衡和土壤水热运移过程中的一个基础参数。受土壤耕作、干湿交替和根系生长等过程的影响,耕层土壤的含水率和结构呈现较强的变异特征,而目前缺乏关于定量分析耕层土壤热导率变异特征的研究。该研究利用田间定位试验,采用热脉冲技术测定了含水率和容重变化条件下耕层土壤热导率的变异特征,并利用传递函数模型对耕层土壤热导率进行了预测。结果表明:含水率和容重是影响耕层土壤热导率变异的主要因子,而耕作强度和干湿交替是这种变异的关键驱动力;与翻耕和旋耕处理相比,免耕处理提高了土壤容重和含水率,从而增大了土壤热导率;在干湿交替作用下,翻耕后土壤容重逐步增加,耕层热导率也呈现上升趋势,波动幅度与含水率的变化相关。基于含水率、容重和质地信息,土壤热导率传递函数模型可以给出可靠的田间土壤热导率估计值,其均方根误差和平均偏差分别为0.09和-0.01 W/(m·K);考虑耕层土壤容重的动态信息,可以提高该模型预测土壤热导率的准确性。