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摘要土壤有机质(SOM)在全球碳循环中起着非常重要的作用,而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性质的光谱响应,SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量,包括土壤湿度(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谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域,以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明,基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力,几乎所有波段的残余预测偏差(RPD)均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高,决定系数(R2)为0.76,均方根误差(RMSE)为5.74 g/kg,RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比,采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型,SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究区域试验点1位于中国东北黑龙江省黑土耕地保护区,如图2所示,面积为1095 km2。该地区属温带大陆性季风气候,年降水量为450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究区地势南高北低,西高东低,大部分地区为堆积平原。该研究区是全球仅有的四个黑土区之一,耕层深厚,土壤肥沃,含腐殖质的土层厚度为25–80 cm,适合种植玉米、大豆等作物...
发布时间: 2024 - 06 - 11
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引自国家节水灌溉中心杨凌工程技术中心网站作者:张燕            我国是水资源十分匮乏的农业大国,而水对作物的生长至关重要,在保证农业稳产、高产的前提下,大力发展节水灌溉是一项十分紧迫而重要的任务。      作物根系从土壤中吸取水S,通过茎杆输送到叶面供给蒸腾Z,在一般情况下S=Z,作物正常生长,如果出现S1.叶片外观     叶面积指数可以反映棉花生长发育状态,水分亏缺下叶片狭小。学者研究认为植株叶子的叶尖运动状况能反映缺水状况,只要保证测量时叶尖轨迹在控制区内,用计算机视觉技术可实现对叶尖实时、有效的监测。缺水条件下作物出现叶片增厚、下垂、颜色变深、变暗,下部叶子叶尖枯死不易折断,叶片卷曲等萎蔫现象。叶片卷曲由叶片细胞膨压降低所引起,是内部水势状况和渗透调节结果的外部形态表现,能直观地反映作物对土壤水分胁迫的敏感程度。水稻叶片卷曲度与土壤、植株含水量、水势和叶片表皮细胞的膨压的关系已有相关研究,作为鉴定水稻抗旱能力的指标在育种和栽培上已有应用。梁银丽等(1999年)研究表明,水分胁迫使小麦生长速度、叶片伸展速度降低,植株叶面积减小。张宪法等(2002年)试验得出,水分过高...
发布时间: 2007 - 09 - 19
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