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摘要土壤有機質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著(zhù)非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應,SOM預測模型的準確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預測模型的時(shí)空可遷移性?;谛l星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區作為研究區域,以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明,基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預測偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高,決定系數(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比,采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究區域試驗點(diǎn)1位于中國東北黑龍江省黑土耕地保護區,如圖2所示,面積為1095 km2。該地區屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年降水量為450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究區地勢南高北低,西高東低,大部分地區為堆積平原。該研究區是全球僅有的四個(gè)黑土區之一,耕層深厚,土壤肥沃,含腐殖質(zhì)的土層厚度為25–80 cm,適合種植玉米、大豆等作物...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 06 - 11
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引自國家節水灌溉中心楊凌工程技術(shù)中心網(wǎng)站作者:張燕            我國是水資源十分匱乏的農業(yè)大國,而水對作物的生長(cháng)至關(guān)重要,在保證農業(yè)穩產(chǎn)、高產(chǎn)的前提下,大力發(fā)展節水灌溉是一項十分緊迫而重要的任務(wù)。      作物根系從土壤中吸取水S,通過(guò)莖桿輸送到葉面供給蒸騰Z,在一般情況下S=Z,作物正常生長(cháng),如果出現S1.葉片外觀(guān)     葉面積指數可以反映棉花生長(cháng)發(fā)育狀態(tài),水分虧缺下葉片狹小。學(xué)者研究認為植株葉子的葉尖運動(dòng)狀況能反映缺水狀況,只要保證測量時(shí)葉尖軌跡在控制區內,用計算機視覺(jué)技術(shù)可實(shí)現對葉尖實(shí)時(shí)、有效的監測。缺水條件下作物出現葉片增厚、下垂、顏色變深、變暗,下部葉子葉尖枯死不易折斷,葉片卷曲等萎蔫現象。葉片卷曲由葉片細胞膨壓降低所引起,是內部水勢狀況和滲透調節結果的外部形態(tài)表現,能直觀(guān)地反映作物對土壤水分脅迫的敏感程度。水稻葉片卷曲度與土壤、植株含水量、水勢和葉片表皮細胞的膨壓的關(guān)系已有相關(guān)研究,作為鑒定水稻抗旱能力的指標在育種和栽培上已有應用。梁銀麗等(1999年)研究表明,水分脅迫使小麥生長(cháng)速度、葉片伸展速度降低,植株葉面積減小。張憲法等(2002年)試驗得出,水分過(guò)高...
發(fā)布時(shí)間: 2007 - 09 - 19
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