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黑土区田块尺度遥感精准管理分区 总被引：2，自引：0，他引：2
基于格网采样与空间插值的精准管理分区方法精度高,但时效性差、成本高。本文以东北农垦地区红星农场农田为研究对象,提出一种基于遥感影像的精准管理分区方法:以裸土高空间分辨率遥感影像作为数据源,结合田间格网采样数据,基于裸土反射光谱特征与黑土主要理化性质的显著相关关系,运用面向对象分割、空间统计分析方法,对典型黑土区田块进行精准管理分区研究,并利用土壤理化性质和农作物生理参数,对分区结果进行评价。得出如下结论:(1)典型黑土区田块内部土壤养分含量空间变异显著;(2)基于裸土影像与面向对象的精准管理分区方法精度高,增强了分区之间的土壤养分与归一化植被指数(NDVI)差异性、分区内部各属性的一致性;(3)基于2015年4月1日和2015年5月20日单期影像分区和两期影像波段叠加(Layer stacking)分区,区间变异系数与区内变异系数之比分别为1.42、1.39和7.63,基于两期影像综合信息的分区结果显著优于基于单期影像分区;(4)基于裸土影像面向对象分割的精准管理分区方法时效性强、成本低、精度高。研究成果为田间变量施肥、发展精准农业、实现农业可持续发展提供依据。 相似文献
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提出了一种无损、快速、成本低的土壤分类方法,选取松嫩平原4种典型土壤(黑土、黑钙土、风砂土和草甸土)耕层(0—20 cm)土样的实验室反射光谱数据作为研究对象,采用重采样、包络线消除法处理光谱数据,提取反映反射光谱特征的光谱特征参数,利用K均值聚类(K-means clustering)和决策树(decision tree)分别进行聚类分析和分类模型构建,实现土壤的快速分类。结果表明,利用表层土壤反射光谱特征参数构建的决策树分类模型可以对研究区土壤进行分类。研究成果有望加快土壤制图,为土壤理化性质的时空变化研究提供技术支持。 相似文献
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