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星地多源数据的区域土壤有机质数字制图 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。 相似文献
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土壤地理学的进展与展望 总被引:3,自引:0,他引:3
作为土壤学和地理学学科的分支,土壤地理学是地球表层系统科学的重要组成部分,其核心研究内容是土壤的时空变化。土壤地理学研究对象从传统的土体向地球表层系统视角下的关键带转变,研究方法上全面走向数字化。本文综述了近20年来土壤地理学分支学科包括土壤发生、土壤形态、土壤分类、土壤调查与数字土壤制图等领域的研究进展,指出其发展趋势为:基础理论研究不断拓展、调查技术正经历变革、时空演变从过程观测走向模拟,同时探讨了土壤地理学的未来发展契机与面临的挑战。 相似文献
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ArcIMS原理分析及应用开发 总被引:18,自引:0,他引:18
介绍了ArcIMS的特点、体系结构及其AreIMS(Html viewer)的实现原理和GIS基本功能操作的程序实现,探讨了ArcIMS客户端与服务端交互的过程,分析了ArcXML响应请求的机制。最后结合浙江省水雨情发布系统的开发实例阐述了ArcIMS的开发方法及实现过程。 相似文献
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利用Visual Basic6.0(VB 6.0)和美国ESRI的组件-MapObjects 2.0(MO)集成开发了浙江省主要农产品安全管理信息系统(ZJCSMIS),通过全省1:25万空间数据库和重点县市1:5万遥感影像空间数据库,结合农产品采样点属性数据库和农产品安全标准数据库,实现对全省和重点县市不同尺度的样点分布图的分类显示、缩放、漫游、属性标识、农产品安全行业标准咨询、空间定位查询及统计分析等功能,对土壤和作物样品的属性及测试结果进行专题显示,并可实现农产品安全信息数据的更新,为浙江省主要农产品安全信息的管理提供一个合理高效的平台。 相似文献
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基于地面光谱的海涂土壤开发程度评价研究——以浙江省上虞市海涂围垦区为例 总被引:5,自引:0,他引:5
过去 30年间 ,浙江沿海滩涂地不断地被围垦成农用地。为了科学地掌握海涂土壤的变化规律 ,讨论了地面光谱评价海涂土壤开发程度的可行性。以浙江省上虞市北部海涂围垦区作为研究区域 ,根据围垦历史时间的不同 ,将研究区划分成 4个子区域。借助GPS定位 ,样区内大致间隔 1km进行混合采样。分别在实验室内测定土壤理化性质和土壤光谱反射率。理化性质分析结果表明海涂土壤有机质含量低 ,电导率和含砂量高 ,并且随着围垦时间的增长呈现出规律性的变化。 9个吸收波段与土壤电导率、阳离子交换量和机械组成的Person相关分析表明 ,海涂土壤砂粒、粉粒含量与各波段相关性显著。依据不同围垦历史 ,对所有土样进行分组 ,并进行逐步判别分析。判别结果表明 ,处于不同围垦区并具有不同改良程度的土样 ,其光谱数据具有很好的类可分性。对原始样点数据回代到Fisher辨别函数可以获得 86 8%的判别精度 ,而对 2 8个待判土样代入判别函数可获 89 3%的判别精度。从地面光谱研究结果可见 ,相比于常规的野外耗时调查 ,星载或机载遥感探测器有可能作为大范围快速评价盐碱土开发程度的有效潜在工具 相似文献
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利用室内光谱红边参数估测烤烟叶片成熟度 总被引:14,自引:0,他引:14
试验研究不同施氮水平下不同成熟度的烤烟叶片光谱红边参数特性,采用相关分析和逐步回归方法确定红边位置为烟叶成熟度的特征变量。通过分析红边位置与成熟叶片和过熟叶片的关系,找到适熟叶片的红边位置变化范围,同时采用回归模型用红边位置反演得出相应的叶绿素含量,对采用红边位置估测成熟度的准确性进行检测。结果表明:运用红边位置估测叶绿素含量效果较好,从而可以判断烟叶成熟度,并且得出成熟叶片红边位置为693—695nm,过熟叶片红边位置极值为688nm。因此,本研究为采用光谱技术测定烤烟叶片成熟度确定了理论依据,并可为解决烟草生产中成熟采收问题提供参考。 相似文献
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中国主要土壤高光谱反射特性分类与有机质光谱预测模型 总被引:18,自引:0,他引:18
土壤可见-近红外漫反射光谱是当前对地遥感观察和土壤近地传感器研究的重要方向,同时也被认为是土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等方面最重要的数据获取技术.从中国西藏、新疆、黑龙江、海南等地采集16种土类的1581个土壤样本,经干燥过筛后统一采用ASD光谱仪测量了其室内可见-近红外反射光谱(350~2500 nm).对所有的土壤光谱数据采用Savitzky-Golay平滑加一阶微分进行转换,来减少大样本数据受到实验室光学测试环境条件差异的影响,然后对数据进行主成分变换降维处理.引入模糊k-means方法进行大样本光谱数据的最佳分类数目计算,并将中国土壤光谱数据分成五类,各自代表了不同的土壤矿物和有机组分,主要类型与国际同行类似成果有可比性.最后提出了采用土壤光谱分类方法结合偏最小二乘回归法(PLSR)方法建立土壤有机质的光谱分类-局部预测模型,结果比未分类直接采用PLSR方法的一阶微分-全局预测模型的精度有了显著提高,其预测模型的R2和RPD两个指数分别从0.697和1.817提高到0.899和3.158. 相似文献