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[期刊] 华中农业大学学报  [作者] 段丽君  张海涛  郭龙  杜佩颖  陈可  琚清兰  
以湖北省宜都市红花套镇典型柑橘种植区采集到的329个土壤样本为研究对象,设置土壤有机质(SOM)进行普通克里格(OK)插值的结果为参照,借助地理探测器选取与SOM相关性最大的前5种主要影响因子,分别建立全局模型多元线性回归、偏最小二乘回归和局部模型地理加权回归(GWR),再深入分析模型残差的结构性,构造GWR扩展模型GWRMLR、GWRPLSR,讨论几种SOM预测模型的差异。结果表明:使用GWRPLSR模型预测研究区SOM含量的均方误差和均方根误差可分别降低到9.834和3.136,相对分析误差提高到1.468,实测值与预测值间的相关系数(r)达0.743,具有最高的预测精度,GWRMLR其次,说明除SOM与主要影响因子间存在空间相关性,分析模型残差可进一步消除预测的不平稳性。因此,将模型残差项纳入考虑的局部扩展模型更适宜进行区域化SOM空间分布预测与数字土壤制图。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 文锡梅  兰安军  易兴松  张吟  李洋  秦志佳  
【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不同光谱变换数据,分析其与土壤有机质含量的相关性,以偏最小二乘法建立模型预测土壤有机质含量。【结果】2种数据源都可以用于土壤有机质含量预测,其中,基于ASD光谱一阶微分变换建立的模型预测精度较高,验证集决定系数(Rv~2)为0.910,相对分析误差(RPD)为2.68;基于GS光谱二阶微分变换建立的模型预测效果较好,验证集Rv~2为0.772,RPD为1.49。【结论】ASD光谱与GS光谱建模预测精度相差较大,ASD光谱客观条件影响较小、光谱波段更宽、光谱分辨率更高,具有更好的预测能力;低空无人机获取的GS光谱也具有一定的预测能力。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 卢艳丽  白由路  杨俐苹  王红娟  
【目的】土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要特征,利用高光谱技术对有机质(OM)含量进行定量化反演为土壤信息化管理和资源评价提供了重要的依据。【方法】利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱,分析了不同区域范围土壤光谱反射率曲线形状变化和土壤有机质含量的变化特点,并针对东北地区以黑土为主的土样光谱反射率不同变换形式与有机质含量进行了相关性分析。【结果】结果表明,有机质含量较高的黑土的光谱曲线与其它土壤类型的光谱曲线在形状上有很大差异,即在600~900nm附近,以黑龙江土样为代表的东北黑土表现为直缓上升,而河南和山东的潮土则表现为曲陡上升。相关分析结果表明,土壤...
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 葛刚  徐燕花  赵磊  吴志强  吴兰  
通过对鄱阳湖三个典型湿地植物群落带土壤有机质和全氮的空间分布特征的研究,结果表明:有机质和全氮在湿地土壤中的垂直分布规律具有一致性,表层含量显著高于下层,40cm以下土壤养分含量基本稳定。表层土壤有机质和全氮含量不同植物群落间存在差异,有机质变化趋势为:刚毛荸荠群落带<南荻群落带灰化苔草群落带>刚毛荸荠群落带。土壤碳氮比相对较低(10~23);植物对养分的吸收能力、植被生长特征、湿地生态水文过程等影响着有机质和氮素含量的空间分布。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 贺军亮  蒋建军  周生路  徐军  蔡海良  张春耀  
目的应用高光谱技术阐释土壤有机质光谱规律及对有机质在土壤中的含量进行定量分析,为土壤肥力测定和评价提供指导。方法利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量。通过对获取的土壤样品高光谱反射率进行倒数、导数、对数和标准化比值变换,运用统计单相关方法进行分析。结果确定了511 nm波长为诊断土壤有机质含量的敏感波段,采用450~750 nm可见光波段反射率均值对507~516 nm敏感范围反射率均值进行标准化比值处理后获得的有机质诊断指数(OII)对土壤有机质含量的估算精度较高,它们存在着简单的线性相关关系。结论土壤有机质诊断指数(OII)...
[期刊] 中国农业科学  [作者] 南锋  朱洪芬  毕如田  
【目的】针对黄土高原丘陵地多、地形复杂、有机质含量低、采样困难以及因采煤活动引起大面积土地损毁等问题,在土地复垦与综合整治过程中,为快速定量监测与评估复垦农田土壤质量提供一种新的方法。【方法】以山西省襄垣县复垦农田土壤为研究对象,选取由北向南土地损毁中间条带状区域采集样品152个,进行室内土壤农化分析、光谱测定,运用Par Les 3.1软件对光谱曲线进行多元散射校正(muLtiPication scatter correction,msc)、基线偏移(baseLine offset correction,boc)和savitzky-GoLay fiLter平滑去噪预处理。对土壤原始光谱反射率...
[期刊] 中国农业科学  [作者] 侯化刚  王丹阳  马斯琦  潘剑君  李兆富  
【目的】探究土壤有机质和盐分的光谱响应,分析不同盐分含量对土壤有机质预测模型的影响,建立快速、有效的盐渍土有机质含量高光谱预测模型。【方法】以黄河三角洲地区粉质壤土为研究对象,根据不同盐分含量将土壤样本分为非盐(SA)、轻度(SB)、中度(SC)和重度(SD)4组,分别进行室内高光谱测量;其次采用双因素方差分析法,探究土壤有机质和盐分光谱响应程度;进而对原始光谱(raw spectral reflectance,R)进行一阶微分(first order differential reflectance,FD)、连续统去除(continuous statistical removal,CR)、对数(logarithmic,Log)和多元散射校正(multipication scatter correction,MSC)4种变换;最后分别基于盐渍土的4组样本结合4种变换光谱构建多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量回归(support vector machine,SVR)3种土壤有机质含量高光谱预测模型。【结果】土壤有机质和盐分在400—900 nm范围内光谱响应程度显著且变化规律基本一致,二者的敏感波段存在重叠;通过划分不同盐渍度分组建模能够提高土壤有机质预测精度,且随着盐分含量增加,模型的预测精度下降,FD处理更能突出光谱特征差异,提高有机质含量与光谱反射率的相关性。对比3种模型结果,利用FD处理结合SVR建立土壤有机质预测模型精度最高,最优结果建模集和验证集的决定系数R~2为0.86、0.82,均方根误差RMSE为2.71、2.96 g·kg~(-1),相对分析误差RPD为2.42。【结论】土壤盐分与有机质在可见光波段附近(400—900 nm)的敏感波段存在重叠,通过划分不同盐渍度能够有效提高有机质预测模型精度。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 邱壑  陈瀚阅  邢世和  张黎明  董新宇  
为了探究耕地土壤有机质含量与卫星影像光谱间的关系,确定土壤有机质的光谱特征,构建土壤有机质含量反演模型.利用Hyperion高光谱卫星影像和福建省三明市80个土壤调查样点分析数据,对土壤有机质与光谱指数相关性进行了分析;在提取特征光谱指数的基础上,分别基于敏感波段和特征指数建立线性模型和多元逐步回归模型.结果表明:土壤有机质含量在Hyperion高光谱782.95813.48 nm波段具有良好的响应能力;反射率的一阶导数所建立的模型拟合效果最优,其R2为0.777,RMSE为5.31,验证模型有机质实测值
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 郑国华  李丽  陈洁  胡飞飞  
结合新疆不同区域和不同土壤类型,首次在本科生的教学实验环节中引入了土壤有机质含量、颗粒度以及土壤阳离子交换量(CEC)的分析实验的综合设计,有助于学生建立合理保护和利用土壤的思想意识,同时学会和掌握利用重铬酸钾法测定土壤有机质含量、简易比重计法表征土壤颗粒、用乙酸铵缓冲法测定土壤阳离子交换量(CEC)的方法和原理。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 马驰  
[期刊] 中国农业科学  [作者] 胡克林  余艳  张凤荣  王茹  
目的揭示土壤有机质时空变化规律及其影响因素,为土壤肥力评价和管理提供指导。方法通过收集和实测北京南郊—大兴区1980、1990和2000年3个不同时期耕层土壤有机质含量的资料,应用地统计学方法对其进行分析。结果3个时期土壤有机质的平均含量分别为9.64、12.76和12.89g·kg-1,它们的空间相关距离分别为80.5、59.2和49.0km,呈递减趋势。大兴区土壤有机质含量空间分布呈北高南低之势。从1980年到2000年,有机质含量表现为由低向高逐级累积的规律,具体变化为有机质含量一级和二级的土地面积从无增加到分别占土地总面积的8.0%和14.3%,含量三级的土地面积从23.0%增加到37...
[期刊] 西南农业学报  [作者] 杨邵文  沈强  夏可  胡青青  张世文  
【目的】本文旨在探究矿业复垦土壤有机质含量的快速估测方法,为矿业复垦土壤质量快速监测提供技术参考。【方法】以湖北省某矿业复垦区作为研究对象,对复垦土壤光谱反射率进行了3种光谱变换;以全波段和显著性波段(与有机质含量的相关系数通过P=0.05检验)为2种建模数据,采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)以及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)3种方法,建立并优化遴选土壤有机质含量反演模型,并基于优化模型进行算术平均值二次估测。【结果】对于PLSR与SVM模型,采用显著性波段建模R~2和RPD整体上更高,而RFR模型采用全波段建模R~2和RPD较高;基于显著性波段建立的一阶微分PLSR模型稳定性与预测能力最好,R~2和RPD分别为0.77和2.14;与传统的单一模型相比,采用算术平均值二次估测能够在一定程度上提升估测精度,尤其是标准正态变换方式下提升空间更大,表现出了较好的稳定性与预测能力。【结论】建模数据的选取是影响模型精度的重要因素;对光谱数据进行一阶微分变换后,可以使模型拥有更好的估测效果;基于优化模型耦合算术平均的二次估测模型较单一模型效果更佳,在标准正态形式下的PLSR(全波段)+RFR(全波段)模型反演效果相对较好。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 李启权  王昌全  岳天祥  李冰  张新  高雪松  张毅  袁大刚  
准确获取土壤性质的空间分布信息,是区域土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。以川中丘陵区三台县为案例区,运用人工神经网络模型,构建融合区域定性及定量辅助变量的空间预测方法,模拟三台县土壤有机质的空间分布格局。结果表明,研究区土壤有机质在4.20~47.60 g kg-1之间,平均为17.97 g kg-1;变异系数为36.89%,属中等程度变异。土壤有机质的块金值与基台值之比为0.742,变程为7.0 km,即空间自相关性较弱。不同土壤类型间有机质含量差异显著;土属的空间分布较土类能更好地揭示研究区土壤有机质含量空间分布格局的差异。除土壤类型因素的影响外,坡度、地形湿度及植被盖度是研究区土壤有机质空间变异的主要因子。融合土壤类型因素和地形植被因子的神经网络模型预测结果,比普通克里格法、回归克里格法以及神经网络结合普通克里格的方法,更符合研究区地学规律和实际情况;其预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差较其他3种方法均降低幅度显著。同时,该方法对极值有较好的预测能力。研究为复杂环境条件下准确获取区域土壤性质的空间分布信息提供了较可行的方法。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 连纲  郭旭东  傅伯杰  虎陈霞  
分析、预测土壤属性空间变异及其动态是区域土地质量评价和可持续土地利用的一个重要组成部分。在陕西省横山县采集了254个耕层(0-20cm)土样,利用数字地形与遥感影像分析技术,提取了相关地形与遥感指数,分析不同土地利用类型、不同地形条件下土壤有机质空间变异及分布特征,并利用相关因子进行回归预测分析。结果表明,县域土壤有机质平均含量很低,变异性较大。不同土地利用类型土壤有机质差异显著,其中以水稻田有机质含量最高,而林地和灌木林地相对较低。不同土地利用类型土壤有机质含量次序为:水稻田>川地>梯田>坝地>荒草地> 坡耕地>林地>灌木林地。不同坡度分析表明.“0-3°”这一坡度等级有机质含量显著高于其它坡度等级;不同坡向有机质含量差异不显著,但不同坡向有机质含量存在一个明显的趋势,阴坡有机质含量整体上要比阳坡高。相关分析表明土壤有机质与高程h呈现负相关关系,与坡向的余弦值 COSα正相关,与复合地形指数CTI正相关;土壤有机质和修正后的土壤调节植被指数(MSAVI) 以及湿度指数(WI)正相关。利用相关环境变量及遥感指数进行多元线性逐步回归分析,预测结果不甚理想,存在一个平滑效应,对于残差解释相对较低,须进一步研究以更好的解释残差。
[期刊] 资源科学  [作者] 吴春生  刘高焕  刘庆生  黄翀  张韵婕  管续栋  
土壤有机质是土壤质量或肥力的重要表征要素,其在区域内的空间分布状况与当地的生态环境状况具有一定的相关性。蒙古高原处于干旱半干旱气候区,常年遭受风蚀等灾害影响,再加上人为活动的破坏,土壤养分流失严重,生态状况堪忧。本研究即是以蒙古高原中北部为研究区,对该地区土壤有机质做空间化扩展研究,通过选取与有机质相关的环境要素,包括高程、年均气温、年均降雨量以及归一化植被指数,建立地理加权回归插值模型,获取了土壤有机质的空间分布状况。结果显示,研究区土壤有机质含量分布具有明显的地区差异,北部山地区域有机质含量普遍较高,最高约为43.35%,而在南部戈壁和荒漠区有机质含量相当低,接近于0,气候和地形是影响其空...
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