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耕地,是土地资源中的精华所在,耕地的质量高低直接关系到人类粮食安全、社会稳定和长远发展。及时掌握耕地实际状况,客观评价耕地质量高低,利用先进的技术方法对复杂的耕地质量状况和土壤状况进行评价和监测,成为一个重要课题。可见光近红外(VisNIR)高光谱技术具有极高的光谱分辨率,通过对土壤理化性质及其光谱响应机理的分析,具备定量获取土壤参数的能力,为耕地中土壤组分信息及耕地综合质量信息的有效而精确获取提供了可能。首先,本文从耕地质量中土壤肥力指标入手,针对现有耕地质量评定中缺少土壤肥力指标的缺陷,借鉴农业部门耕地地力调查评价工作成果,引入全氮、有效磷、速效钾三个指标,对耕地质量评定结果进行修正。修正后耕地自然质量指数与地块实际产量的相关系数R2由0.782提高到0.852,这说明加入土壤肥力指标后的耕地质量评价体系比原来农用地分等体系更能有效体现地块尺度上的耕地质量。其次,本文引入可见光和近红外高光谱分析技术,尝试从正向和反向两个角度来解决快速准确获取耕地组分信息和综合质量信息进而对耕地质量快速调查和评价的问题。正向是指利用高光谱技术估测土壤机质、全氮、有效磷、速效钾、pH值等肥力指标值,沿用传统农用地分等中多因素加权求和的思路,计算耕地自然质量指数(AQIG),从提高耕地信息效率的角度出发实现对耕地质量进行快速评价。在这个过程中文章运用偏最小二乘建模方法,尝试多种土壤反射率数据的处理方式,对比建模效果后发现土壤有机质光谱反射率经连续统去除(CR)变换、全氮经过MSC+S.G平滑+二阶微分变换、有效磷速效钾经过二阶微分变换、pH值经过一阶微分变换后建模效果和预测效果最佳。反向是指,鉴于土壤光谱数据和耕地自然质量指数都是土壤多因素多指标相互作用的结果,尝试建立光谱反射率数据与耕地质量指数二者之间的数量模型,直接用土壤反射率数据反演耕地自然质量指数(AQIF)。结果表明对光谱反射率做二阶微分后以偏最小二乘法建立光谱反射率与用肥力指标实测值测算出的耕地自然质量指数AQIx的反演模型,建模效果和预测效果最好,R2达到0.94,预测集RPD达到3.64,可以实现对耕地自然质量指数的快速准确估算。耕地自然质量指数的特征波段集中在可见光520-760nm和近红外800-930nm以及1450,1700-2360nm范围内,这与土壤中有机质、全氮速、有效磷、速效钾和pH的响应波段有一定的重合说明光谱反射率数据不仅可以估测土壤中响应组分的含量,也可以用来估算反映耕地质量的高低的自然质量指数。最后,对正向反向角度测算出的耕地自然质量指数进行对比分析,发现利用高光谱数据估测土壤肥力指标值计算得到的耕地自然质量指数AQIG与原农用地分等中的耕地自然等指数AQI差值在±400以内,绝大部分耕地等别没有发生变化,很好的保持了与原分等成果的继承性。AQIF与地块实际标准粮产量的相关系数达到0.81,要高于原始的耕地质量指数,说明AQIF可以用于耕地质量的评价,且效果良好。AQIG与标准粮产量的相关性最低仅有0.73,这可能是由于不同肥力指标在经光谱估测时都会有一定的误差,尤其是土壤中有效磷含量的估测效果不是很理想,在计算耕地自然质量指数时会存在误差累计的情况,导致相关系数不高。