基于归一化光谱指数的土壤有机质含量空间分布状况研究

【目的】研究土壤主要养分含量特征信息的光谱预测值,使其更具直观性、空间性及科学性,为大尺度对农田的土壤养分空间分布状况获取、评价与科学管理提供依据。【方法】利用ArcGIS 9.3的普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法,对小面积及大尺度试验区的土壤样本点进行有机质反演插值填图,并将实验室化学测定土壤有机质含量的实测值与其高光谱模型预测值进行Kriging插值填图比较,分析土壤有机质含量的实测值与预测值的空间分布状况差异。【结果】从小面积试验区到大尺度条田地块插值后的空间分布情况来看,土壤有机质含量的光谱预测值(基于归一化光谱指数NDI[495,485]预测)与实测值之间具有较好的相似性,预测效果较好。【结论】通过土壤有机质含量信息状况的空间分布填图来确定农田分区基本管理单元的适宜尺度,为实施大区域农田养分分区精量管理的划分,提出科学的平衡施肥方案,为适合新疆及兵团特色的精准农业管理、土壤养分快速探测、精量施肥等技术提供技术理论支持。     

用植被判定流程图法从数码照片中快速提取植被覆盖度

【目的】获得一种基于数码照片的准确、快速估计植被覆盖度的方法,为农林业及生态环境管理提供参数依据。【方法】首先从具有代表性的3个省区（江苏、河南、新疆）获取地表数码照片,然后采用植被判定流程图法（VDF法）,对分别在温和及强烈阳光下拍摄的10个样本的共计100张数码照片进行处理,计算植被盖度,将其处理效果及计算结果与归一化差异指数法（NDI法）所得结果进行比较。【结果】在温和阳光照射下拍摄的数码照片,用VDF法和NDI法估计的植被覆盖度的准确度都能够达到90%以上;而在强烈阳光照射下拍摄的数码照片,用VDF法估计的植被覆盖度的准确度（90.01%～92.61%）高于NDI法（81.31%～88.34%）。【结论】相对于NDI法,VDF法是一种提取信息全面、准确、高效的基于数码照片的植被覆盖度估计方法。