秦岭北坡垂直带谱土壤腐殖质特性研究

土壤剖面分析得出，秦岭北坡土壤腐殖质丰富，胡敏素和腐殖酸含量相当，富里酸＞胡敏酸。除耕地外，腐殖酸均以活性部分为主，其中胡敏酸的游离度很低，富旦酸的则较高。随海拔升高，土壤腐殖质含量增加，胡敏素比例下降，腐殖酸特别是活性部分明显提高；同一剖面自上而下游离腐殖酸逐渐增多。下层与上层、结合态与游离态、耕地和针叶林与灌丛草甸相比，腐殖酸的芳化度增高。     

荒漠化土壤对人工植被恢复工程的响应

人工植被恢复是荒漠化土壤逆转的主要途径,通过对青海省沙珠玉治沙站人工植被恢复工程下荒漠化土壤逆转过程中土体构型、土壤质地、元素组成和理化性质的分析,研究了荒漠化土壤对人工植被恢复工程的响应.结果表明,人工植被恢复工程对荒漠化土壤具有很好的改良作用,受人工植被影响,土体构型逐渐复杂,出露地表的母质层逐渐被淋溶层和淀积层覆...     

基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算

【目的】探讨油菜叶绿素含量的高光谱估算方法,为实现油菜叶片叶绿素含量的高效、无损、大面积监测提供理论依据。【方法】以陕西省关中地区油菜叶片为研究对象,分别测定苗期、蕾薹期、开花期及角果期的叶片高光谱数据和SPAD值,提取各生育期连续统去除光谱和7类光谱吸收特征参数,分析原始光谱、连续统去除光谱、光谱吸收特征参数与SPAD值之间的相关关系,构建基于原始光谱特征波段、连续统去除光谱特征波段、光谱吸收特征参数的SPAD估算模型,并对模型精度进行验证。【结果】在可见光范围,光谱反射率由蕾薹期、开花期、苗期到角果期依次递增,最大吸收深度和吸收谷面积逐渐增大。利用连续统去除光谱特征波段与吸收特征参数,分别建立的油菜各生育期叶片SPAD估算模型均优于原始光谱。运用连续统去除光谱特征波段结合最优吸收特征参数构建的偏最小二乘回归估算模型,是进行油菜叶片SPAD估算的最优模型。【结论】连续统去除法对不同生育期油菜叶片叶绿素相对含量具有较好的预测能力,是估算油菜叶片SPAD值的一种实时高效方法。     

黄土丘陵区人工林地土壤肥力质量

以黄土高原北部的陕西省吴起县为例,通过对不同灌木类型和不同生长年限的乔木林地土壤样品的分析测试与数理统计,研究黄土丘陵沟壑区不同人工林植被对土壤肥力质量的影响。结果表明：1）土壤碱解N和速效K,柠条林地是沙棘林地的2倍以上,二者之间达到极显著差异水平;柠条对土壤肥力的提高效果要优于沙棘,仅从对土壤性质的改善来看,建议选择种植柠条。2）乔木林地,从幼年林地到成年林地,土壤全N、碱解N、有机质和阳离子交换量不断增加,土壤速效K、全P和速效P略有增加,土壤有机质和养分的表聚性加强。3）总体上,乔木林地0～100cm土层土壤碱解N、速效K、有机质、阳离子交换量、全N、全P、全K均高于灌木林地,表明乔木林地对土壤的培肥效果优于灌木林地。     

基于Google Earth的GIS专题制图技术研究与应用--以陕西省土壤分类信息系统开发为例

以陕西省土壤分类信息系统中的土类数据制图为例,分析了基于Google Earth（GE）的专题地图的制图原理与技术,提出了一套基于GE的一般地理专题图的制图技术流程,并讨论了其关键技术。指出了GE制图工具目前存在的两个缺陷,提出了相应的解决方法,并介绍了陕西省土壤分类信息系统中GE制图结果和应用方案。     

黄土高原丘陵沟壑区退耕还林生态效应评价

基于1986,2003年两期遥感影像解译获得的吴起县土地利用变化数据,采用生态系统价值衡量土地利用类型相对生态价值,对吴起县退耕还林的生态效应进行了综合评价.(1)1986-2003年间,吴起县土地利用类型发生了显著变化.林地、草地面积显著增加,耕地面积大幅度减少,其中,63.55%的耕地转换成林地和草地.(2)吴起县的生态环境指数从0.507上升到0.747,生态环境指数明显增加.其中,林地对区域生态环境指数增长贡献明显,从0.058增长到0.368.说明吴起县退耕还林还草带来了较好的生态效应,整体的生态环境质量得到了极大改善.     

遥感监测土壤含水率模型及精度分析

土壤含水率是决定农作物产量的最重要的因素之一.该文通过对2003年10月到2005年3月宝鸡峡二支渠灌区的土壤含水率进行实地调查,并对TM5和TM7波段数据进行归一化处理,再与参考点归一化土壤湿度指数求差后,建立遥感影像对土壤含水率的监测模型.并以2005年6月28日遥感影像为例,用建立的模型对土壤含水率进行定量反演.结果表明,反演精度可达80%以上,反演效果最好的土壤深度是0～40 cm.应用此归一化土壤湿度指数模型监测土壤含水率,可以满足灌区大范围宏观监测要求.     

冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测,旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量,并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析,建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型,并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦(抽穗期)叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他4种估算模型,决定系数R2分别为0.847和0.572,均方根误差RMSE分别为0.397和0.697,相对误差RE分别为61.0%和119.0%,拟合精度优于其他4种估算模型。【结论】原始光谱一阶导数的偏度和峰度作为自变量能很好地估测抽穗期小麦冠层叶绿素含量。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。     

府谷县耕地糜子种植适宜性研究

为了更合理地开发和利用当地有限的耕地资源,维护和提高耕地生产力,采用府谷县2011年"测土配方施肥"项目数据,基于GIS技术平台,综合利用地统计学、特尔斐法、综合评价法等方法,结合"3414"田间肥效试验结果,建立府谷县糜子种植适宜性评价体系。结果表明:对糜子种植而言,府谷县土壤有机质含量偏低(<10g·kg-1),碱解氮含量中等(25~40 mg·kg-1),有效磷含量偏低(5~10 mg·kg-1),速效钾含量中等(70~100mg·kg-1)。研究区耕地糜子种植适宜性水平分异大,高度适宜的耕地面积占总耕地面积的11.20%,适宜占28.99%,二者多沿河流阶地分布;勉强适宜占54.62%,遍布黄土丘陵区;不适宜占5.19%,呈点缀状分布于中部黄土丘陵区。增施碱解氮和有效磷,提高土壤有机质含量,保持土壤速效钾含量,同时注意改善土壤结构,提高土壤抗旱保肥和供肥能力,进一步提高糜子种植适宜性水平。