基于支持向量机的土壤有机质高光谱反演

为寻找一种土壤有机质快速检测技术,探究了土壤有机质含量对光谱反射率曲线的影响,分析了土壤有机质与光谱曲线间的相关性关系,采用多元逐步回归和支持向量机建立土壤有机质含量高光谱预测模型。研究结果表明:研究区土壤有机质含量对光谱曲线影响较小;光谱平滑和变换技术可以有效提高光谱特征波段与土壤有机质的相关性关系,二阶微分变换的效果最好,相关系数为-0.83;通过决定系数和均方根误差对不同模型的预测效果进行评价,其中基于二阶微分的支持向量机模型的反演效果最优R~2=0.89,RMSE为1.73。研究结果揭示了研究区土壤有机质与光谱反射率间的相关性关系,可以为实现土壤有机质快速检测和实时动态监测提供技术支持和参考。     

宣城市岗坡地土壤有机质含量光谱预测分析

利用荷兰AvanSpect2048×14型号地物光谱仪,在实验室条件下,对采自于安徽省宣城市岗坡地29个土壤样品进行反射率光谱数据的采集.对所获取的土壤样品高光谱反射率数据进行标准化比值变换,计算有机质诊断指数,同时将该指数与土壤有机质含量进行相关性分析,寻找最大正相关中心波段.结果表明:最大正相关中心波段为489.87nm,两个次正相关中心波段为481.16nm、490.45nm.随机选取20个样品,对三个中心波段的有机质诊断指数与有机质含量分别进行回归分析,其中以在489.87nm处线性回归模型拟合精度最佳,用该线性模型对其他9个样品土壤有机质含量进行预测,精度达84.660%,表明该线性模型对土壤有机质含量具有较好的预测效果.     

基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化建模——以平罗县为例

为建立综合高光谱土壤盐渍化模型,以干旱区典型的土壤盐渍化区域宁夏回族自治区平罗县为研究区,以植被和土壤的实测高光谱数据和土壤含盐量测量结果为基础数据,对高光谱数据进行平滑(S-G方法)和数学变换(倒数、对数和一阶微分等),并将其与土壤盐分数据进行相关分析,筛选对土壤含盐量响应最敏感的光谱波段,计算并选取最优高光谱植被指数和土壤盐分指数,采用多元线性回归方法建立高光谱土壤盐渍化模型.结果表明,以实测光谱反射率的对数一阶变换结果与土壤盐分指数和高光谱植被指数相结合作为自变量,土壤含盐量为因变量,所构建的多元线性回归模型效果最佳.该模型的预测值和实测值的相关性较好, R²=0.827 9,通过99%的显著性检验;均方根误差为0.236 g/kg,相对分析误差为2.029,表明样本实测值与预测值之间的偏差较小,在一定程度上可以预测土壤含盐量.     

三峡库区典型岩溶山地土壤种子库研究——以重庆市为例

用"以空间代替时间"的方法,选取重庆市北碚、巫山、黔江、南川金佛山等4个典型地点,从种类组成、种子数量、物种多样性、种子分布规律和物种相似性方面比较了三峡库区典型岩溶山地处于不同生态演替序列的自然(原始)林地、次生林地、灌草坡、耕地、人工林、弃耕撂荒地等土地利用系统的土壤种子库特点.上述典型地点的研究表明:研究区24个不同的样地土壤种子库共萌发植物68种,土壤种子库组成总体上以草本植物为主且与地上植被关系较密切,并仍处于植被演替的早期阶段,退化较严重;随土地利用强度增加,土壤中草本种子所占的比例也越大,在弃耕地→灌草坡→次生林地序列上,生态优势度呈降低趋势,而物种丰富度和多样性增加;石灰岩草坡开垦成耕地后,其中本来较小的种子库很快受到破坏.因此,土地利用方式的变化是对三峡库区石灰岩次生植被及其种子库的主要威胁.     

丘陵地区植烟土壤有机质空间变异研究——以重庆市彭水县为例

以重庆市彭水县为例，采用传统统计学和地统计学方法研究了丘陵地区植烟土壤有机质的空间变异特征．传统统计分析结果表明：研究区域内土壤有机质含量平均为26．99g／kg，变异系数为0．33，属于中等变异强度．比较了不同趋势效应下普通Kriging法的插值误差，结果表明应考虑有机质分布的各向异性和二阶趋势效应．在此基础上采用普通Kriging插值法得到该区土壤有机质含量的变异特征，其变异主要发生在西南到东北方向，这与该地区的地形和人为活动有密切关系．     

基于PHI高光谱影像的植被光谱特征应用研究

探讨了植被冠层的光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征。从连续统去除的光谱吸收特征中获得了波段深度、连续统去除后微分反射比、波段深度比和归一化波段深度指数等光谱特征变量。应用染有病害的多时相小麦PHI（Pushbroom hyperspectral imager）航空高光谱影像数据，分析了小麦病害对小麦光谱的影响及其光谱特征；运用微分光谱特征分析了监测小麦病害的可能性。     

我国不同类型土壤有机质含量的统计学特征

土壤有机质含量是表征土壤质量的最重要指标之一.研究我国不同类型土壤有机质含量特征,可为土地利用生态影响评价等提供数据支持.收集整理了全国第二次土壤普查后至2011年之间发表的涉及我国土壤有机质含量的主要论文184篇,对收集到的土壤有机质含量数据进行了统计分析,得到了全国12个不同土纲类型土壤的有机质含量平均值和标准差,不同省份土壤的有机质含量平均值和标准差,以及6个大区土壤有机质含量的平均值.还比较了与全国第二次土壤普查结果的差异,结果发现不同土壤类型间的有机质含量大小排序趋势基本未变.     

基于地形地貌差异的三峡库区山区土地利用功能演变研究——以重庆市开州区岳溪镇为例

【目的】基于地形地貌差异研究三峡库区典型平行岭谷区土地利用的功能演变。【方法】以重庆市开州区岳溪镇为研究区,构建了三生功能体系并借助土地利用转移矩阵,分析了2008—2018年研究区岭、谷土地利用功能结构和动态转移的差异。【结果】2008—2018年,槽谷区土地利用的生产功能和生活功能与岭区相比占有优势,且发展势头良好;陡坡型山岭土地利用以生态功能为主导,土地利用功能格局稳定;缓坡型山岭的生产功能用地较多,但生产功能强度快速下降,正向陡坡型山岭的土地利用功能格局发展。2008—2014年,岭、谷区域土地利用转移皆以农产品生产功能向人工/自然生态功能的转移为主导,2014—2018年,槽谷区的居住功能的提升较明显;陡坡型山岭土地功能转移格局变化甚微;缓坡型山岭土地复垦现象较明显,以人工/自然生态功能向农产品生产功能转移为主导。根据区域不同地形地貌下土地利用功能的演变特征可总结出生产稳定型、生产衰退型、生活发展型、生态稳定型和生态发展型共5种类型。【结论】在社会经济和自然因素共同作用下,研究区岭、谷土地利用功能演变存在耦合变化,呈现出“槽谷趋向性”特征,具有一定的转型趋势,整个区域趋于生态化。     

基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别

为了对玉米种子进行无损识别分类,对玉米种子的高光谱图像的光谱信息进行分析,探索高光谱图像技术在玉米种子识别分类上的可行性。利用波长范围为400～1 000 nm的高光谱图像采集系统采集11类共528粒玉米样本的高光谱图像;在每个玉米样本上提取感兴趣区域并获取此区域的平均光谱信息,对光谱曲线进行分析,去除12个奇异样本;结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本识别分类。实验结果表明,在所选玉米样本的识别中训练集样本的识别精度可以达到99.22%,测试集样本的识别精度也达到了94.66%。研究结果表明,不同种类的玉米种子的光谱信息具有一定的差异性,利用高光谱图像技术提取其光谱信息对玉米种子品种进行无损识别分类是可行的。