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阿拉尔垦区棉田土壤盐渍化的遥感监测与植棉效益分析

吴家林  
【摘要】:土壤盐渍化造成了干旱半干旱地区农业生产力和作物产量的降低,监测农田不同剖面深度的土壤盐分空间分布范围、面积以及盐渍化程度,对当地高效防控治理盐渍化土壤,缓解可用水资源短缺与农业需水量过大间矛盾,提高当地作物产量意义重大。目前,利用遥感技术和近地传感技术结合一定数量的土壤样本数据在高效、低成本和周期性获取一定剖面深度棉田土壤盐渍化信息并以此对农业经济效益展开评估方面表现出巨大潜力和优势。本研究以新疆南部阿拉尔垦区为研究区,针对研究区内棉花种植区域盐渍化土壤,利用Landsat8影像解析的16种多年最大或最小合成值数据、地面调查数据、表观电导率数据和估产数据,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLSR)、主成分回归(PCR)、随机森林(RF)、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、Cubist等建模方法,研究了区域尺度基于表观电导率数据的最佳土壤电导率反演模型,对棉田不同剖面深度土壤盐渍化状况进行了遥感监测和数字制图,评估了研究区土壤盐渍化状况对主要经济作物棉花产量的负面影响。主要研究结果表如下:(1)基于区域尺度电磁感应数据的电导率反演模型研究多元线性、偏最小二乘和主成分回归等线性建模方法的田间尺度不同剖面电导率反演模型验证集R~2在0.84~0.88,而对应的区域尺度模型R~2在0.33~0.51,线性建模方法并不适用于区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型。随机森林、神经网络和支持向量机等非线性建模方法反演区域尺度土壤剖面电导率时,模型精度明显提高,验证集R~2在0.54~0.83,其中RF模型的不同剖面电导率反演效果最好,验证集R~2在0.79~0.83。使用RF建模方法构建区域尺度不同剖面电导率反演模型时可大幅降低土壤剖面样本采集数量,显著提高采样效率和降低采样成本。(2)基于时间序列遥感数据的棉田土壤剖面电导率反演研究利用随机森林建模方法将同一像元的多个表观电导率数据反演为电导率,取其平均值作为该像元最终电导率,使单一像元所对应的不同剖面深度电导率更具备代表性。植被指数的多年最大或最小合成值可提高植被指数与电导率的相关性,利用16种植被指数多年最大或最小合成值构建不同剖面深度电导率Cubist模型时,R~2分别为0.80、0.74、0.72,RMSE介于0.86~1.50 d S/m,MAE为0.55~1.08 d S/m,RPD介于1.83~2.28。不同剖面深度土壤电导率制图结果表明,垦区棉花种植区域土壤盐分呈现中部和底部聚集趋势,全垦区棉田约三分之一棉田不受土壤盐渍化危害,受盐渍化危害较为严重的棉田主要分布在北部、西北部、南部以及东南部。(3)新疆阿拉尔垦区棉花植棉效益分析基于MLR建模方法的多时相棉花产量预测模型能较好的对研究区棉花产量进行预测,模型精度R~2达0.83,RMSE为433.25 kg/亩。研究区棉花产量总体呈现西北部、西部、西南部、南部低于北部、中部以及东南部地区。西北部、北部、西南部、南部以及部分东南部地区存在种植棉花全年亏损情况。在1.000 m土壤剖面深度内,棉花低产区域土壤盐分呈现高值,而在棉花高产地区土壤盐分呈现低值分布。


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