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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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【摘要】最近研究發(fā)現,在混合落葉闊葉林中,相比于葉片氮含量,葉綠素含量可以更好地指示葉片的光合能力。葉片光合能力與葉綠素含量之間關(guān)系的一個(gè)關(guān)鍵概念就是光合成分(即光收集,光化學(xué)和生化成分)的協(xié)調調節。為了檢驗該假設,作者在生長(cháng)季測量了水稻地葉片氮含量(NLeaf),葉片光合色素(即葉綠素(ChlLeaf),類(lèi)胡蘿卜素(CarLeaf)和葉黃素(XanLeaf))以及葉片光合能力(即1,5-二磷酸核酮糖(RuBP)在25℃被羧化(Vcmax25)和再生(Jmax25)的最大速率)的季節性變化。同時(shí)還調查了NLeaf,葉片光合色素,晴天中午的葉片光化學(xué)植被指數(PRILeaf,noon)的有效性及其可能的組合,以估算水稻地的葉片光合能力(即Vcmax25和Jmax25)。ChlLeaf與Vcmax25和Jmax25高度相關(guān)(R2分別為0.89和0.87),優(yōu)于NLeaf(R2分別為0.80和0.85)。PRILeaf,noon與葉片色素的產(chǎn)物也與Vcmax25高度相關(guān)(R2=0.95-0.96)。而且葉綠素a和CarLeaf的產(chǎn)物可以很好地替代Vcmax25??偠灾?,該研究支持了以前的發(fā)現,即葉綠素含量與Vcmax25的相關(guān)性比葉氮含量更好。而且,將PRILeaf,noon與葉片色素(即ChlLeaf,CarLeaf和XanLeaf)結合起來(lái),為估算葉片光合能力(即Vcmax25)提...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 09 - 01
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【摘要】正確理解地下水循環(huán)模式及其可更新能力對地下水資源的評估、合理開(kāi)發(fā)和利用至關(guān)重要。在干旱或半干旱地區地下水補給量少且變異性高,因此難以估算。同位素研究和混合模型相結合可以直接估計含水層的可更新性。本文利用環(huán)境同位素方法研究了中國西北半干旱地區—銀川盆地的潛水循環(huán)模式以及更新能力,主要研究了不同水體的同位素特征,潛水同位素年齡,水循環(huán)模式以及更新速率。結果表明,銀川盆地主要有兩個(gè)補給源,即局部大氣降水(占13%)和黃河(占87%)。銀川盆地潛水的平均滯留時(shí)間是48年,平均更新速率是3.38%/a。潛水具有較強的更新能力,更新速率與同位素年齡一致?!狙芯繀^域】位于中國西北地區的銀川平原。圖1 銀川盆地位置圖【樣品收集和測量】收集了來(lái)自全球大氣降水監測數據和國際原子能機構的30組降水數據,并收集了11個(gè)黃河水樣品,47個(gè)潛水樣品。利用LGR的液態(tài)水同位素分析儀測量所有水體的δ18O,δD和δT以分析其同位素特征?!窘Y果:地下水補給來(lái)源的確定】根據1988到2000的降水觀(guān)測,地區大氣降水線(xiàn)(LMWL)為δD = 7.22δ18O + 5.50(圖2)。降水δD和δ18O加權平均值分別為-45.59‰和-6.93‰。δ18O變異性范圍為-19.97‰~3.86‰,δD變異性范圍為-147.70‰~5.10‰。LMWL的斜率為7.22,略低于全球平均值8(δD = 8δ18O...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 08 - 20
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冷害是造成作物嚴重損失和不可逆轉傷害的災害之一。為避免產(chǎn)量損失,可利用高通量表型選擇耐寒脅迫的作物品種。如今,無(wú)損光譜圖像分析已成為一種有效方法,并已廣泛應用于高通量表型分析中,反映出植物結構組成,生長(cháng)發(fā)育過(guò)程中的生理,生化特性和特征。本研究利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)模型提取可見(jiàn)-近紅外范圍的特征光譜估計玉米幼苗的冷害。文中以五個(gè)品種的冷處理玉米幼苗的高光譜圖像為研究對象。光譜范圍為450-885 nm。高斯低通濾波和Savitzky-Golay平滑方法結合一階導數進(jìn)行光譜數據的預處理。從每種玉米幼苗選定的感興趣區域獲取3600個(gè)像素樣本用于CNN建模。CNN模型建立后,從高光譜圖像中提取400個(gè)像素樣本作為每個(gè)品種的測試集。最后,通過(guò)分析分類(lèi)準確度和計算效率確定一個(gè)CNN模型。CNN檢測到的不同類(lèi)型的玉米幼苗的冷害水平分別為W22 (41.8 %),BxM (35%), B73 (25.6%),PH207 (20%), Mo17 (14%),與化學(xué)方法的結果高度相關(guān)。兩種方法檢測結果的相關(guān)系數為0.8219。因此,研究證明基于CNN建模的光譜分析可以為玉米幼苗冷害監測提供參考。高光譜成像采集利用推掃式高光譜相機(PIKA II,Resonon)成像系統的整個(gè)結構感興趣區域樣本數據選擇程序樣本的3D光譜分布CNN和化學(xué)方法結果的比較結論自卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )發(fā)...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 08 - 13
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【摘要】氫氧穩定同位素可用于追蹤土壤水分的運移。盡管我們對土壤剖面滲透的水的追蹤及其在徑流和地下水補給中運移過(guò)程的研究已經(jīng)很完善了,但土壤水的運動(dòng)也包括蒸發(fā)分餾。迄今為止,土壤水的分餾因子主要是基于經(jīng)驗性的。與開(kāi)放型水分蒸發(fā)(溫度,濕度,蒸氣壓梯度定義的分餾)不同的是,土壤水蒸發(fā)包括土壤基質(zhì)效應的分餾。我們對這些效應特征的理解仍然很差。在這里,我們使用ABB LGR的水汽同位素分析儀(IWA-45-EP)提供了一個(gè)初步結果,實(shí)驗使用了4種土壤混合物,粒度從砂粒到粉粒和黏粒。結果表明土壤張力可能控制著(zhù)土壤水分的同位素分餾。土壤張力與平衡分餾的關(guān)系與土壤質(zhì)地無(wú)關(guān),且得到熱力學(xué)理論的充分支持。雖然結果是初步的,認為未來(lái)的工作應該關(guān)注作為土壤水和水蒸氣分餾可能解釋因素的土壤張力的影響。插圖(a)顯示了4種添加土壤混合體的水分釋放曲線(xiàn)。在萎蔫點(diǎn)到吸著(zhù)水范圍內,2個(gè)石英砂樣品的重量含水量保持在0.05 g/g。但在同一范圍內,粉砂的重量含水量高達0.15 g/g。在毛細管水范圍內,黏土的最高重量含水量可達0.2 g/g。土壤張力為106 hpa時(shí),砂土樣品I和II的重量含水量分別為0.01和0.005 g/g。在相同的土壤張力下,粉砂的重量含水量為0.05 g/g。重量含水量在0.05和0.005 g/g的粘質(zhì)土在105 hpa以上獲得了更多的數據點(diǎn)。(b)圖表明平衡分餾因子(aP/Q)與土壤...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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有害藍藻(cyanoHABs)通常生長(cháng)在世界各地的水生環(huán)境中,包括北美五大湖的淡水湖。營(yíng)養物質(zhì)豐富或過(guò)量(例如N和P)的水體可以支持藍藻的快速生長(cháng)。除此之外,水溫,風(fēng),浪和水流都會(huì )影響水華的形成和垂直分布。一些藍藻會(huì )產(chǎn)生有毒化合物從而危害動(dòng)物和人類(lèi)健康。因此對有害藻華的預先監測顯得尤為重要?!菊坷妹绹娇蘸教炀郑∟ASA)格倫研究中心開(kāi)發(fā)的高光譜成像系統于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數據。配合密歇根理工學(xué)院實(shí)施的替代校正方法,將HSI系統采集的輻亮度數據轉換為高質(zhì)量的反射率數據,并使用現有算法實(shí)時(shí)監測有害藻華。替代校正方法依賴(lài)于成像光譜恒定的目標以歸一化大氣和儀器校準信號的高光譜數據。對伊利湖西部盆地附近的一個(gè)大型瀝青停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行光譜特征分析,確定為一個(gè)合適的校正目標。機載HIS可以提供對水質(zhì)狀況的獨特見(jiàn)解。飛機可以在云層下運行,并且可以根據需要選擇和更改飛行路線(xiàn),這比基于空間平臺的靈活性更大。HIS能以較高的空間分辨率(~1 m)采集數據,從而可以監測小型水體,檢測小塊的表面浮渣,以及監測水華與感興趣目標(例如進(jìn)水口)的接近程度。借助這種新的快速周轉時(shí)間,機載數據可以作為現有衛星平臺的補充監測工具,針對關(guān)鍵區域并按需響應水華事件。2015年NASA GRC HIS停車(chē)場(chǎng)反射率。粗紅線(xiàn)表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前,HIS...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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雪反照率可用于估算雪崩,美國國家航空航天局機載降雪觀(guān)測臺將其與激光雷達聯(lián)合用于測量雪深。反照率(或“白度”)是單位時(shí)間,單位面積上各方向出射的總輻射能量與入射的總輻射能量之比,其測量范圍從0(對應于吸收所有入射輻射的黑體)到1(對應于反射所有入射輻射體)。根據Wikipedia的說(shuō)法“雪反照率變化很大,可以從0.9(剛落下的雪)到0.4(融化的雪)到0.2(臟雪)。南極洲平均雪反照率略高于0.8。如果積雪區域邊緣變暖,雪易于融化,會(huì )降低反照率,因此積雪吸收了更多的輻射導致了更多的融雪?!痹谒降奈恼轮小癟he Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特別提到了ITRES CASI在測量雪反照率上的重要性?!菊吭谑澜缭S多山區,積雪覆蓋和融化主導著(zhù)區域氣候和水資源。山區的融雪時(shí)間和量級主要受太陽(yáng)輻射的吸收和雪水當量(SWE)的分布控制,但是即使在全球儀器設備最完善的山區,對其了解和認識仍不充分。本研究中我們描述并介紹了機載降雪觀(guān)測臺(ASO)的結果,它耦合了成像光譜儀,掃描激光雷達以及積雪分布模型以測定積雪光譜反照率...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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【基本原理】硝酸鹽水溶液(NO3?)的氮氧穩定同位素組成(δ15N,δ18O,δ17O)以及亞硝酸鹽(NO2?)的δ15N值是土壤、雨水、地表水、地下水以及海水養分來(lái)源和動(dòng)態(tài)變化的重要示蹤劑。硝酸鹽同位素還用于評估水生生態(tài)系統循環(huán)N的能力以及通過(guò)地下細菌反硝化等過(guò)程修復被硝酸鹽污染的含水層。用疊氮化鎘還原法將NO3?或NO2?轉為N2O,用N2O激光光譜法進(jìn)行N和O同位素分析。將激光頂空同位素分析法與同位素比質(zhì)譜法進(jìn)行比較。激光法可直接測量17O異常,有助于追蹤大氣N來(lái)源?;诖?,在所附的文章中“N and O isotope (δ15Nα,δ15Nβ,δ18O,δ17O) analyses of dissolved NO3? and NO2? by the Cd‐azide reduction method and N2O laser spectrometry”,國際原子能機構(IAEA)同位素水文學(xué)實(shí)驗室主任Leonard I. Wassenaar及其團隊利用N2O同位素分析儀(N2OIA‐23e‐EP Model 914‐0060;Los Gatos Research,Mountain View,CA,USA)開(kāi)展了相關(guān)實(shí)驗?!痉椒ā坑茂B氮化鎘法和頂空N2O激光光譜法將其轉化為N2O,在N/O穩定同位素標準物(IAEA,USGS)上測量δ15N,δ18O,δ17O。15N示蹤...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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北極苔原位于北半球,是多風(fēng)無(wú)樹(shù)的平原。因其溫度低,生長(cháng)季短,在冬季土壤下層(向下25-90 cm)被永久凍結(“多年凍土層”),阻礙了樹(shù)木的生長(cháng)。在夏季,多年凍土層融化僅足夠用于植物的生長(cháng)和繁殖,由于下層土壤凍結,水分無(wú)法下沉并形成湖泊和沼澤。苔原凍土地區占世界土壤結合碳的很大一部分(是當今大氣中碳的1.5倍),湖泊和濕地中植被腐爛會(huì )產(chǎn)生CH4。過(guò)去幾十年,人們認為北極苔原是碳匯,因為它可以通過(guò)光合作用捕獲大氣中大量的CO2,而如今受氣候變化的影響,它已經(jīng)成為重要的碳源,將溫室氣體釋放到大氣中。因此,對環(huán)境科學(xué)家而言,理解該生態(tài)系統中季節,植被,氣候因子對CH4排放的影響至關(guān)重要。大量研究表明,由于多年凍土層的季節性融化,在北極地區夏季CH4從大量不穩定有機質(zhì)中排放。然而,很少有研究去理解秋季,冬季和春季(代表了北極地區一年中的70-80%)的CH4排放現象。以往的幾個(gè)研究表明秋季甲烷通量高,而春冬季節無(wú)甲烷通量。在所附的文章中“ Cold season emissions dominate the Arctic tundra methane budget”,一組國際跨學(xué)科的科學(xué)家們報道了全年CH4排放,包括從沿著(zhù)阿拉斯加北坡300公里緯度樣帶上的5個(gè)阿拉斯加北極苔原渦度協(xié)方差(EC)站點(diǎn)測得的通量數據,旨在理解CH4通量的季節性變化。此項目中,EC塔上安裝了開(kāi)路分析儀和閉路LGR...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 30
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近端成像遙感技術(shù)可根據特定的外部反射特征對生物體進(jìn)行表征和特征描述。這些成像技術(shù)引起了人們的關(guān)注,并廣泛應用于植物和動(dòng)物的生態(tài)、系統、進(jìn)化以及生理研究中。然而,重要的因子可能會(huì )影響質(zhì)量和體反射率特征的一致性,從而影響這些技術(shù)作為非侵入式表型和特征的部分能力。我們從3種昆蟲(chóng)中獲得了高光譜體反射率,并研究了制備程序和保存時(shí)間如何影響反射率對性別,來(lái)源和年齡響應的能力。輻射光譜的不同部分對制備程序和保存時(shí)間的敏感性差異很大?;?個(gè)昆蟲(chóng)物種的研究,我們成功確定了特定的輻射區域,基于以下兩個(gè)方面,表型形狀變得更加明顯:(1)用蒸餾水輕輕清洗博物館標本,或(2)用70%的乙醇殺死并保存昆蟲(chóng)標本。殺死和保存程序的標準化將極大地提高近端成像遙感技術(shù)在表征和研究無(wú)脊椎動(dòng)物生態(tài)和進(jìn)化上的能力?!静牧稀?3個(gè)葉蟬標本(41個(gè)雌性和42個(gè)雄性)(半翅目:葉蟬科),來(lái)源于西北農林科技大學(xué)昆蟲(chóng)博物館。獲取所有標本清潔前后的高光譜圖像。新捕獲的實(shí)驗室飼養的西花薊馬標本,最初是2007從中國農業(yè)科學(xué)院蔬菜花卉研究所溫室中甜瓜上采集的。新捕獲的褐飛虱標本(半翅目:飛虱科)來(lái)自浙江省農業(yè)科學(xué)院稻田的實(shí)驗室飼養群體?!竟庾V成像】在標本上方20厘米安裝推掃式高光譜相機(PIKA XC,Resonon),并在人工照明下以50 px/mm2的空間分辨率采集光譜圖像。蒸餾水清洗前后葉蟬雄性和雌性代表圖像(a)。在波長(cháng)435-...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 29
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近端遙感作為昆蟲(chóng)病媒中植物病原檢測的診斷工具,有兩個(gè)基本假設。首先,通過(guò)昆蟲(chóng)媒介獲得植物病原體會(huì )引起昆蟲(chóng)媒介的生理變化;也就是說(shuō),病原體可能只存在于非常特殊的組織或器官(如唾液腺),但它可能引起昆蟲(chóng)媒介對病原體的系統生理變化/反應。其次,根據體表反射特征,即使在殺死昆蟲(chóng)標本,并將其儲存在70%的乙醇中以后,也能檢測到病原體對昆蟲(chóng)生理學(xué)的影響。最近對后一種假設進(jìn)行了調查,并證明建議將樣本儲存在70%乙醇(與50%或90%相比)中。這項研究表明,在70%乙醇中儲存長(cháng)達數周的時(shí)間對昆蟲(chóng)樣品反射特性的影響微乎其微。這些技術(shù)細節非常重要,因為它們強調了昆蟲(chóng)標本可以在現場(chǎng)收集、儲存在70%乙醇中,并可以在進(jìn)行診斷成像測試之前裝運,但是在開(kāi)始廣泛試驗之前,應評估每種昆蟲(chóng)的這種效果是否可行。越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始研究利用近端遙感技術(shù)來(lái)檢測和診斷植物和昆蟲(chóng)病媒中的病原體,這說(shuō)明這種基于反射的技術(shù)可用于改進(jìn)檢疫和檢驗工作以及區域作物疾病監測。也就是說(shuō),與商業(yè)診斷實(shí)驗室目前提供的基于PCR和酶聯(lián)免疫吸附試驗的服務(wù)類(lèi)似,反射的技術(shù)似乎也擁有提供此類(lèi)服務(wù)的潛力,以便農業(yè)利益相關(guān)者能夠將昆蟲(chóng)樣本運送到這些實(shí)驗室,并獲得關(guān)于感染率的快速、可靠和經(jīng)濟有效的數據。遙感數據是在與先前研究類(lèi)似的環(huán)境條件下從單個(gè)成年甜菜葉蟬樣本中獲取的。成體樣本的年齡、性別和交配狀態(tài)未知,目的是模擬成體甜菜葉蟬在田間采樣時(shí)遇到的變異。使用安...
發(fā)布時(shí)間: 2020 - 07 - 10
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