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掌握黑土地有机质含量对黑土资源利用与保护具有重要意义,而高光谱卫星影像的缺乏制约了区域尺度土壤有机质反演研究的开展.以黑龙江省建三江黑土区为例,采用CASI/SASI航空高光谱数据、ASD（analytical spectral devices）地面光谱数据和土壤样品有机质含量数据,基于有机质含量与光谱反射率的相关性和定量关系,构建最优的回归模型并开展研究区土壤有机质含量遥感反演.结果表明:偏最小二乘法回归模型比多元逐步回归模型更稳定（判定系数分别为0.885和0.653）,且精度更高（均方根误差分别为0.424和0.744）;采用偏最小二乘模型反演的结果与地面化探结果基本一致. 相似文献
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土壤有机碳(SOC)是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,也是评价区域土壤质量、土地退化程度和作物产量的重要指标。高寒生态系统土壤有机碳含量估算,对于高寒地区土壤碳库核算和土壤质量评价等都具有重要意义。本研究以青藏高原三江源区作为研究区,基于野外采集的272个土壤样本的SOC和土壤光谱室内测试数据,首先对原始光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数对数(RL)、去包络线(CR)和多元散射校正(MSC)等多种数学变换;然后基于8种光谱变换数据与SOC含量的相关性分析提取特征波段,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种方法,分别构建SOC含量的高光谱反演模型;对各种模型的模拟精度和稳定性进行评价,明确SOC含量反演的最佳光谱变换和模型组合模式。结果表明：三江源区SOC含量较高,且不同植被类型和不同土壤类型的SOC含量差异较大;总体上,单一数学变换形式中基于一阶微分(FD)变换构建的反演模型的模拟精度最高(尤其是FD-RF组合模型,其验证集R2=0.86,RMSE=8.40,RPD=2.64);多种数... 相似文献
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农田土壤中重金属元素富集会严重制约农作物的生长,且对人类健康造成潜在威胁。高光谱遥感数据具有极高的光谱分辨率,因而可在土壤重金属污染元素信息的定量研究中发挥重要作用。本文以雄安新区西南部及其周边农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素Ni的含量,并与土壤可见-近红外高光谱数据建立土壤重金属Ni含量的定量估测模型,进一步基于CASI&SASI航空高光谱数据快速反演研究区农田土壤重金属Ni的含量,获取其分布特征。本文研究并建立了研究区土壤重金属元素基于不同光谱变换形式的多元逐步回归、偏最小二乘回归和BP神经网络统计估算模型,通过模型验证与对比,探索研究区土壤重金属Ni元素含量的最优反演模型。研究结果表明: （1）基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;（2）综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果,其中BP神经网络模型的一阶微分变换结果最佳,对于Ni元素建模精度R2高达97.1%,验证集精度R2高达98%以上;（3）选用精度最好的BP神经网络模型,通过CASI&SASI高光谱数据对研究区重金属Ni含量进行反演,反演结果与实测Ni含量数据一致性很好。 相似文献
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东北地区黑土退化地球化学指示与退化强度 总被引：1，自引：0，他引：1
利用东北地区土地质量地球化学调查数据，分析探讨了黑土不同退化类型的地球化学指标变化，并与20世纪80年代对比分析了黑土下降的面积和强度.结果显示，有机质下降和盐碱化是黑土退化的关键因素，在有机质缺乏区和碱性土壤区，土壤C/N值均小于10.0，且全氮、全磷、全硫、有机碳等指标间呈现弱相关性，而代表黏粒的铝、铁氧化物或指标与易被这些物质吸附的微量元素仍保持“生命共同体”特点.对比海伦及公主岭地区不同时期土壤锌、钼等微量元素含量，显示锌、钼等微量元素含量10年来均明显下降，表明在黑土有机质流失以及土壤盐碱化过程中土壤全氮、全磷、全硫以及锰、锌等营养元素在一定程度上随之流失.自20世纪80年代以来，松辽平原区土壤有机碳减少面积达54.45%，有机碳减少了131 Mt，其中向大气释放碳数量为26.2 Mt.在开垦相对较晚的黑龙江省，黑土有机碳下降程度最强，由北向南随着开垦程度增强，有机碳下降程度反而相对较小，体现随着开垦程度增强，有机碳不断趋于平稳的过程.通过统计及对比研究认为，在研究黑土退化及黑土开发保护过程中既要重视人为活动导致的土壤养分流失，也要重视黑土向强酸、强碱化发展的趋势. 相似文献
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对甘肃省张掖—永昌地区土壤有机碳密度及其空间分布特征进行研究,从地表和深层土壤有机碳密度估算来看,测区有机碳密度在全国处于较低水平,其中表层土壤有机碳密度在山丹军马场地区为最高,深层土壤在中山丹军马场和张掖市区最高,且高于表层土壤,这与张掖湿地深部的还原条件下,有机质被较完好保存有关.从土壤类型来看,有机碳密度最高的是黑钙土,次为黑土,沼泽土最低.在各种土地利用类型中,园地土壤有机碳、无机碳、全碳密度均最高,草地最低.从地貌单元看,准平原中有机碳密度最高,中山次之,风积地形最低.可以看出,土壤类型、土地利用类型、地貌等都会对有机碳密度产生影响. 相似文献
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土壤碳库问题是当前环境碳循环最关注的问题之一。土壤碳库中有滞留时间为千年尺度的老碳成分及百年尺度的新碳成分,有效区分二者并探索其成分对于建立精确的土壤有机碳(SOC)的动力学模型、评估碳库潜能十分必要。文中以长三角地区24个农田土壤样品为研究对象,依据不同碳库抗氧化能力,利用过硫酸钠法对其进行分离,并进一步用可见/近红外(Vis/NIR)、中红外(MIR)光谱等分析方法,探究了过硫酸钠处理前后土壤有机碳的组成变化。研究发现过硫酸钠氧化后TOC含量下降64%~92%,说明新碳占总有机碳(TOC)的64%~92%,老碳则占总有机碳的8%~36%。元素分析表明浙江地区的样点老碳含量总体高于江苏,碱性及钙盐较多的环境有利于老碳的富集。对比处理前后的土壤样品,发现氧化处理后样品在Vis/NIR光谱的所有波段反射率均上升,400~600 nm波段最为显著。MIR光谱分析显示过硫酸钠处理主要使烷基、羧基及酰胺基等基团特征峰发生较大程度消减,表明相对老碳、新碳中含有大量羧基、酰胺基等基团,它们可以作为新碳的光谱指示。 相似文献
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土壤有机碳(SOC)是评价土壤肥力和固碳能力的重要指标。因此,研究土壤有机碳的变化,对准确评价区域土壤固碳潜力,实现土壤资源的可持续利用具有重要的意义。利用黑龙江省第二次土壤普查数据和2019年实测土壤数据,运用GIS空间分析方法,分析了1986—2019年黑龙江省松嫩平原表层(0~20 cm)土壤有机碳密度(SOCD)的时空变化特征,运用土壤类型法估算了土壤有机碳储量,运用平衡法估算了土壤固碳潜力。结果表明:30多年来表层SOCD平均减少1.06 kg/m2,SOCD减少的地区主要分布在黑龙江省松嫩平原中部和东南部地区;表层SOC储量减少约143.99 Tg,SOC储量减少较多的土壤类型是草甸土、黑钙土和黑土,三者减少量占总SOC储量减少量的84.55%;当前黑龙江省松嫩平原表层土壤固碳潜力为-2.08 Tg,其中暗棕壤、白浆土、黑土为正潜力,其余土壤类型为负潜力。建议通过增施有机化肥、秸秆还田、推广免耕少耕等方法措施,以提高松嫩平原土壤固碳潜力。 相似文献
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《现代地质》2021,(4)
土壤有机碳(SOC)是评价土壤肥力和固碳能力的重要指标。因此,研究土壤有机碳的变化,对准确评价区域土壤固碳潜力,实现土壤资源的可持续利用具有重要的意义。利用黑龙江省第二次土壤普查数据和2019年实测土壤数据,运用GIS空间分析方法,分析了1986—2019年黑龙江省松嫩平原表层(0～20 cm)土壤有机碳密度(SOCD)的时空变化特征,运用土壤类型法估算了土壤有机碳储量,运用平衡法估算了土壤固碳潜力。结果表明:30多年来表层SOCD平均减少1.06 kg/m~2,SOCD减少的地区主要分布在黑龙江省松嫩平原中部和东南部地区;表层SOC储量减少约143.99 Tg, SOC储量减少较多的土壤类型是草甸土、黑钙土和黑土,三者减少量占总SOC储量减少量的84.55%;当前黑龙江省松嫩平原表层土壤固碳潜力为-2.08 Tg,其中暗棕壤、白浆土、黑土为正潜力,其余土壤类型为负潜力。建议通过增施有机化肥、秸秆还田、推广免耕少耕等方法措施,以提高松嫩平原土壤固碳潜力。 相似文献
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地球化学勘查研究涉及大量采样工作，但在工作环境恶劣人们难以到达的地区，大范围、大比例尺的地球化学数据极难获取。本文基于极限学习机（ELM）构建遥感地球化学反演模型，弥补因为区域数据不足导致的找矿工作困难。依据偏最小二乘回归（PLSR）方法选取与地球化学数据相关性强的遥感影像成分，并根据极限学习机建立地球化学数据与遥感影像之间的非线性对应关系来获取未知地球化学异常，以此来指导找矿工作。实验中，选取研究区铜元素1：20万土壤地球化学数据与Landsat 8 OLI遥感影像进行反演分析。实验结果表明，基于ELM的遥感地球化学反演所取得的异常分布与已知矿点具有很好的对应度，验证了本文所提出模型的有效性。 相似文献
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应用高频红外碳硫仪研究了东北黑土地中碳的赋存形态（全碳、有机碳）,实验优化了样品称样量、纯铁纯钨助熔剂加入量等测试条件.结果表明：当样品称样量在0.05 g、纯铁助熔剂加入量为0.5 g、纯钨助熔剂加入量为1.0 g时,黑土地中碳形态分析测试效果最佳.用该方法对有证土壤标准物质进行分析,结果均在不确定度范围内,测量值与标准值相对误差在-5.00%~+2.69%之间,相对标准偏差（RSD）小于6.29%.应用该方法与地质矿产行业标准方法（DZ/T0279.27-2016）对黑土实际样品进行比较分析,测试结果基本一致,此方法适合东北黑土地中碳的赋存形态分析研究. 相似文献
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定量遥感找矿是遥感大数据在找矿应用中的一项前沿技术。本文采用多元回归分析方法,通过对多组不同数量地表铝土矿样本进行遥感建模与反演实验,探索样本量对定量遥感建模的影响。实验中,首先以地表采样获得的Al2O3、SiO2含量分析结果作为样本数据,再根据样本位置从Landsat 8遥感数据中分别读取1~7个波段反射率数据,然后利用SPSS软件,将Al2O3、SiO2含量与相应的1~7波段反射率进行多元回归分析,并分别建立Al2O3、SiO2含量遥感定量反演模型。为了得到最佳反演模型,随机选出6批不同数量的样本进行建模实验,每批样本大约2/3用于建模,其余1/3用于模型检验。实验结果表明:随着样本量增加,模型的判定系数(R2)均呈先快速升高后缓慢下降的趋势,反演结果的均方根误差则与之相反。当样本量为50左右时,判定系数取得极大值,均方根误差取得极小值,总体具有偏态分布特征。最后,利用遥感影像对样本量为50时建立的模型进行反演验证,研究区地表Al2O3、SiO2含量的反演结果与实际情况吻合得很好,从而证实了该建模方法具有可靠性,可以进一步推广使用。 相似文献
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Pavan Kumar Haroon Sajjad Bismay Ranjan Tripathy Raihan Ahmed Vinay Prasad Mandal 《Natural Hazards》2018,90(2):693-704
Dynamic and vigorous top soil is the source for healthy flora, fauna, and humans, and soil organic matters are the underpinning for healthy and productive soils. Organic components in the soil play significant role in stimulating soil productivity processes and vegetation development. This article deals with the scientific demand for estimating soil organic carbon (SOC) in forest using geospatial techniques. We assessed distribution of SOC using field and satellite data in Sariska Tiger Reserve located in the Aravalli Hill Range, India. This study utilized the visible and near-infrared reflectance data of Sentinel-2A satellite. Three predictor variables namely Normalized Difference Vegetation Index, Soil Adjusted Vegetation Index, and Renormalized Difference Vegetation Index were derived to examine the relationship between soil and SOC and to identify the biophysical characteristic of soil. Relationship between SOC (ground and predicted) and leaf area index (LAI) measured through satellite data was examined through regression analysis. Coefficient of correlation (R 2) was found to be 0.95 (p value < 0.05) for predicted SOC and satellite measured LAI. Thus, LAI can effectively be used for extracting SOC using remote sensing data. Soil organic carbon stock map generated through Kriging model for Landsat 8 OLI data demonstrated variation in spatial SOC stocks distribution. The model with 89% accuracy has proved to be an effective tool for predicting spatial distribution of SOC stocks in the study area. Thus, optical remote sensing data have immense potential for predicting SOC at larger scale. 相似文献
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干旱半干旱区土壤含盐量和电导率高光谱估算 总被引：4，自引：0，他引：4
以新疆南疆地区渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象, 将土壤样品的含盐量与电导率数据和使用ASD FieldSpec Pro FR光谱仪测得土壤样品高光谱数据作为本研究原始数据. 首先, 对原始土壤光谱反射率曲线进行Savitzky-Golay滤波以消除光谱曲线噪声可能引起的误差, 对得到的光谱曲线进行对数、 倒数等15种光谱变换; 其次, 对土壤样品含盐量与电导率关系进行分析, 并通过两者与土壤光谱反射率不同光谱变换形式的相关性比较分析, 遴选出一阶微分、 对数倒数一阶微分、 连续统去除和连续统去除一阶微分四种相关性较好的变换形式; 最后, 以此变换形式对含盐量和电导率进行建模, 并对二者进行了高光谱估算精度的比较. 结果表明: 渭干河-库车河三角洲绿洲的含盐量与电导率的相关性较高, 达到0.9975; 电导率与四种不同光谱变换形式之间的相关性要优于含盐量, 特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出; 无论是含盐量还是电导率, 多元逐步回归模型均优于一元线性模型, 且以电导率建立的两种回归模型的决定系数均高于含盐量. 研究表明, 土壤电导率对高光谱信息的反应比含盐量更敏感, 同时, 以电导率建模的估算精度比含盐量更高. 因此, 以电导率替代含盐量进行土壤盐渍化高光谱估算研究是一种精度更高、 速度更快的方法, 可为提高土壤盐渍化高光谱估算提供理论依据. 相似文献
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为掌握南海乐东海域黄色物质浓度的时间及空间动态,对该海域黄色物质浓度反演方法及表达方式进行研究。利用在乐东海域遥感地质调查获取的黄色物质吸收系数数据对Carder和Tassan两种模型进行回归分析,得到黄色物质浓度反演模型。其中,利用Carder模型进行回归分析得到的回归模型决定系数R~2为0.62;利用Tassan模型进行回归分析得到的回归模型决定系数R~2为0.78。应用精度较高的Tassan回归模型反演黄色物质浓度并进行年度、季度变化分析,结果表明:1由近岸到深海,黄色物质浓度呈现逐渐下降的趋势,且分布一定程度上受洋流和人类活动的影响;2黄色物质浓度有逐年上升的趋势,在不同季节里,冬季黄色物质浓度最高。 相似文献