基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。     

青阳县土壤硒空间分布特征及富硒区土壤肥力质量评价

在安徽省青阳县全县范围内共采集911个样点的土壤样品测定土壤全硒含量,并对筛选出的富硒土壤进行土壤有机质、全氮、碱解氮、速效钾和有效磷等养分的含量测定;利用GIS中克里金插值技术,依据安徽省对富硒土壤的划分标准,研究该县土壤中硒含量的特点、富硒土壤分级及空间分布特征,并利用指数和法对富硒土壤的土壤肥力水平进行评价,旨在研究青阳土壤硒含量及富硒土壤的养分状况,为当地富硒农业的发展提供科学依据。结果表明,青阳县土壤中硒含量在0.144～13.989 mg/kg,平均为0.368 mg/kg,是安徽土壤背景值（0.234 mg/kg）的1.57倍;其中,硒含量大于0.29 mg/kg的富硒土壤约占青阳县土壤的64%,其富硒土壤主要分布于新河、木镇、丁桥、酉华等乡镇,在空间分布上呈现由东向西、由北向南递减的片状分布特征。指数和法显示,青阳县富硒土壤的肥力水平IFI值为79.97～80.80,属于中等偏低水平。综合而言,安徽省青阳县具有丰富的富硒土壤资源,需要加强富硒土壤的肥力管理,提高其肥力水平。