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《河南理工大学》 2017年
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新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性高光谱反演研究

张秋霞  
【摘要】:高标准基本农田建设是增强粮食安全保障能力、加快新型农业现代化推进的重要举措。在高标准基本农田建设过程中,快速、准确地获取土壤基础信息,是高标准基本农田建设的基础,也是现代化农业发展的关键。高光谱遥感作为当前遥感领域的前沿技术,具有波段多且连续、分辨率高等优势,能够用来探测土壤属性的细微差异,为快速高效的获取土壤基础信息提供了技术支持。因此,应用高光谱遥感技术开展土壤属性反演研究,可以为实现高标准基本农田建设提供数据基础与技术支持,为探索高标准基本农田建设区域项目区优选决策与建设提供参考,推进高标准基本农田建设的实施。本研究以新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性为研究对象,采用野外采样与室内高光谱测定(350~2500nm)相结合,遴选出6种光谱变换下11种土壤属性的最佳光谱特征波段,构建基于偏最小二乘法(PLSR)的新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的高光谱单指标反演模型;遴选出6种光谱变换下的土壤属性共用的最佳光谱特征波段,构建基于面板数据模型(Panel data)的新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的高光谱综合反演模型;对比分析模型检验精度,选取新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的最佳反演模型;提出适宜新郑市高标准基本农田建设的建议标准,进行新郑市高标准基本农田建设区域优选研究。主要研究结果为:(1)选取了6种光谱变换下的土壤属性的最佳光谱特征波段。对Savitzky-Golay卷积平滑光谱反射率进行多元散射校正MSC、倒数对数LOG、一阶微分FD、二阶微分SD和去包络线CR等光谱变换,在6种光谱变换与土壤PH值、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、Fe、Cr、Cd、Zn、Cu、Pb相关性分析的基础上,筛选P=0.01水平上显著性检验的波段作为最佳光谱特征波段;在相关性分析基础上,采用模糊聚类最大树法,分别选取6种光谱变换下的11种土壤属性共用的最佳光谱特征波段。(2)通过与偏最小二乘模型相比,构建了可同时综合反演多种土壤属性且精度较高的面板数据模型。基于偏最小二乘法,以6种光谱变换的最佳光谱特征波段为自变量,构建新郑市高标准基本农田建设区域的土壤属性单指标反演模型;基于面板数据模型,以6种光谱变换的共用的最佳光谱特征波段作为自变量,构建新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的综合反演模型。对比面板数据模型和PLSR模型的预测结果及精度,两种模型对土壤属性的预测均达到了较高的精度,但面板数据模型具备同时综合反演土壤PH值、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、Fe、Cr、Cd、Zn、Cu、Pb等11种土壤属性的能力,且检验精度更高。(3)运用提出的关于土壤属性的新郑市高标准基本农田建设的建议标准,对新郑市高标准基本农田建设区域优选进行了研究。参考高标准基本农田建设国家标准和河南省地方政策标准,提出了关于土壤属性的新郑市高标准基本农田建设的建议标准;根据构建的新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的最佳反演模型,运用经验贝叶斯克里格插值法对土壤属性进行了空间插值;根据模糊线性隶属函数和主成份法构建的土壤属性综合评价模型,新郑市高标准基本农田建设区域土壤质量呈现南高北低的趋势,划分Ⅰ级区域面积为16953.7253hm~2,占基本农田面积的45.72%,Ⅱ级区域面积为15231.73378hm~2,占基本农田面积的41.07%,Ⅲ级区域面积为4899.7844 hm~2,占基本农田面积的13.21%,对比实测值分区结果验证了高光谱反演模型可以用于新郑市高标准基本农田建设区域优选;制约新郑市高标准基本农田建设区域的主要因素为土壤酸碱度、土壤速效钾含量以及土壤重金属污染,以此提出了新郑市高标准基本农田建设的对策建议。
【学位授予单位】:河南理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP751;S151.9

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