国家自然科学基金(41361048)
- 作品数：14 被引量：67H指数：4
- 相关作者：彭杰柳维扬蒋青松吴家林向红英更多>>
- 相关机构：塔里木大学浙江大学中国农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 干旱区棉田表层土壤盐渍化时空变异研究被引量：6
- 2021年
- 明确土壤盐渍化时空变异特征是确保干旱区棉田精准灌溉和作物良好生长发育的基础。考虑棉田不同灌溉节点和灌溉方式,利用大地电导率仪(EM38-MK2),在棉花生育期内进行3次表观电导率数据和土样的采集,采用局部建模和全局建模的思路构建表观电导率与实测电导率间的反演模型。综合利用经典统计方法和地统计学方法,分析表层土壤盐渍化的时空变异特征。结果表明,表观电导率与实测电导率建立的局部模型具有较好精度,R^(2)均大于0.79,而全局模型的R^(2)仅为0.52,表明局部模型优于全局模型;不同时期表层电导率变异性差异较大,3月和10月变异系数均小于50%,属中等变异,而7月变异系数大于50%,属强变异;各时期半变异函数的最优模型均为球状模型,基台值与块金值之比均小于25%,表明表层盐分变异主要由气候,蒸降比、地下水埋深度等结构性因素引起;研究区盐渍化土壤面积由播种前的0.49%增加到棉花收获后的98.23%,在棉花生育期内,表层土壤以轻度盐渍化和中度盐渍化为主;土壤盐渍化空间变异强度主要以中等变异为主,强变异次之,弱变异所占面积最小,而强变异集中分布在研究区南端,弱变异区域主要集中在研究区中部。研究结果为干旱区田间尺度的棉田土壤盐渍化时空变异研究提供了一定的思路和方法。
- 白建铎彭杰白子金王佳文吴家林
- 关键词：电磁感应土壤盐分盐渍化
- 土壤盐分三维可视化研究进展被引量：1
- 2021年
- 三维可视化在各个领域中均得到了大量的应用,其能将复杂的数据以直观的方式展现出来。该文先介绍了三维可视化技术在各个领域中的应用情况及相关的一些算法;在土壤盐分的研究中,使用EM38-MK2大地电导率仪,通过表观电导率数据建立土壤电导率反演模型,是目前土壤盐分研究最常用的方法之一;针对模型可信度的判断,选取具有代表性的指标来检验,用指示克里格法与三维普通克里格法得出土壤盐分的三维概率分布。因此,三维可视化研究对土壤盐碱化治理具有一定的意义。
- 叶轩诚蒋青松
- 关键词：三维可视化土壤盐分反演模型
- 基于电磁感应数据的膜下滴灌土壤水分动态变化研究被引量：3
- 2021年
- 快速、无损监测农田土壤水分含量,是智慧农业的重要研究内容。以新疆南疆阿拉尔国家农业科技园区膜下滴灌棉田为研究对象,运用EM38-MK2大地电导率仪快速、高效的获取了4组不同时期的棉田土壤表观电导率数据,并同步采集表层土壤(0~20 cm)样品,通过构建表观电导率数据与室内测定含水量数据间的反演模型获取了测点的含水量数据,并按照土壤水分干旱分级标准对研究区土壤水分进行划分,综合利用GIS软件和地统计方法对土壤水分的时空变异性进行研究。结果表明:4个时期的土壤水分反演模型决定系数均大于0.80且均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)均较小,表明反演模型精度较高,土壤表观电导率与表层土壤水分相关性较好;不同时期土壤含水量数据表明土壤水分具有很强的时间变异性,变异性由中等变异转变为弱变异再转变为中等变异;受人为灌溉等因素的影响,变异函数模型也存在差异;半方差分析中4个时期的土壤水分块金值与基台值之比均大于75%,表明土壤水分在空间上趋近于弱空间相关;高程反距离权重(IDW)插值图及水分克里格插值图表明微地形是影响土壤水分分布的重要因素。本研究可为干旱区膜下滴灌棉田土壤水分动态监测提供重要的方法支撑,从而更好地指导农业灌溉。
- 王佳文彭杰刘新路吴家林齐威王楠柳维扬
- 关键词：膜下滴灌电磁感应棉田地统计学
- 基于Landsat的棉田各生育期面积提取算法优选:以新疆阿拉尔垦区为例
- 2021年
- 为了获得不同生育期棉田面积提取的最优算法,本研究以南疆阿拉尔垦区Landsat多时相遥感图像数据为数据源,利用ENVI对遥感影像进行数据预处理,并对研究区掩膜提取后,分别利用最大似然、神经网络、随机森林和支持向量机等算法并结合参数调节手段,分别对四个不同生育期的棉田面积进行提取,并对精度误差加以比较。结果显示,最大似然算法在棉花苗期、蕾期和吐絮期可以获得最好的计算精度,误差比分别为:0.56%、5.75%和8.97%;神经网络在花龄期有较好的提取效果,误差比为7.85%。该研究可为南疆地区不同生育期阶段棉田面积提取算法的优选提供理论参考。
- 鲁新新张丽郝梦洁阿迪力·亚森蒋青松
- 关键词：遥感
- 不同井渠结合灌溉模式对棉花生长影响的优化方案选取——以南疆阿拉尔垦区为例
- 农业作为发展国民经济的重要基础产业和国家战略新兴产业,是任何一个发达国家和地区社会国民经济发展所必须依赖的重要基础,农业的可持续发展对于我国社会主义经济发展有着决定性的意义。近年来,随着我国国民经济的快速发展,人口不断增...
- 郭又波
- 关键词：井渠结合灌溉模式模糊神经网络
- 基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究被引量：4
- 2020年
- 快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据,构建表观电导率与土壤电导率的反演模型,依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取,并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明,EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到0.89,在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度,偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度,反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型,精度指标可达到0.85,相对分析误差可达到2.56。
- 罗德芳冯春晖吴家林殷彩云柳维扬彭杰
- 关键词：盐渍化反演模型南疆
- 农业遥感影像面积提取算法研究进展与展望
- 2021年
- 农业地类分类及提取在农业信息化中有着重要的作用,是进一步进行农作物估产的重要基础。文章首先从时间维度来梳理国内外基于遥感影像对研究区内农业地类的分类算法的研究进展,又进一步总结当前农业遥感影像分类算法面临的难题,并对领域内潜在发展方向进行展望,对研究农业遥感影像分类算法发展历程以及相关科研人员掌握领域动态有一定的参考意义。
- 鲁新新阿迪力·亚森蒋青松
- 关键词：遥感植被指数NDVILANDSAT
- 可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演被引量：4
- 2021年
- 土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志。土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况。传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术能有效提高土壤属性的检测效率并降低测试成本,但关于可见光-近红外、中红外光谱检测土壤有机质组分的报道鲜见。为了探索中红外光谱及可见光-近红外-中红外组合光谱对土壤有机质组分检测的可行性,并对比有机质单一光谱模型与有机质不同组分的组合光谱模型的预测精度,以南疆地区农田土壤为例,在阿克苏及和田地区共采集93个土样,进行有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量及光谱数据的测定。其次,利用可见-近红外(VNIR)、中红外(MIR)及其组合光谱(VNIR-MIR)三种光谱数据集,采用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种建模方式对土壤有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量进行组合模型分析预测。结果表明:(1)土壤有机质及各组分均与光谱反射率有较好的相关性,土壤有机质及组分在MIR谱段的特征波段数量明显多于VNIR谱段。(2)有机质最优预测模型的模式为VNIR-MIR-RF,该模型的决定系数R^(2)为0.90;胡敏素与胡敏酸最优预测模型的模式均为VNIR-RF模型,R^(2)均为0.92;富里酸最优预测模型的模式为MIR-RF模型,R^(2)为0.94。(3)基于胡敏素、胡敏酸和富里酸的有机质组合光谱模型的预测精度明显高于有机质单一光谱模型,两种模型的R^(2)分别为0.93和0.90。实现了土壤有机质组分的高效快速反演,且基于有机质组分的组合模型提高了土壤有机质预测精度,为南疆地区大尺度土壤肥力的鉴定与精准施肥提供重要的参考�
- 罗德芳彭杰冯春晖柳维扬纪文君王楠
- 关键词：光谱反射率偏最小二乘支持向量机反演模型
- 农田灌溉模式的优化路径选择
- 2021年
- 目的:探讨不同灌溉模式对棉花生长的影响。方法:通过对5种处理模式下土壤电导率、离子浓度以及评价棉花生长状况关键指标的测定,选取对棉花生长影响最为显著的5种离子(K^(+)、Na^(+)、Cl^(-)、HCO3-、SO_(4)^(2-)),在应用小波去噪进行数据清洗的前提下,构建回归模型。结果:SO_(4)^(2-)与Cl^(-)浓度过高会对棉花生长起抑制作用,在5种处理模式,模式4不仅节水,而且能保证土壤中SO_(4)^(2-)与Cl^(-)浓度在合理的浓度范围内,该处理模式的总体效果最佳。结论:模式4总体效益最佳,是最优的灌溉模式。
- 郭又波魏佳莉张丽蒋青松
- 关键词：灌溉模式
- 南疆农田土壤全氮含量的中红外光谱反演模型被引量：3
- 2022年
- 快速准确监测农田土壤全氮含量,可显著提高土壤肥力诊断与评价工作的效率。传统测定土壤全氮的方法存在耗时费力、成本高、环境污染等缺点,而基于光谱学原理的土壤全氮定量方法克服了传统测量的劣势。中红外(MIR)光谱相较于可见光-近红外(VNIR)光谱而言,具有更多的波段数和信息量,如何利用中红外光谱监测土壤全氮含量是具有重要应用前景的研究课题。为了探索中红外光谱对土壤全氮监测的可行性,以新疆南疆地区采集的246个农田土样为研究对象,以室内测定的全氮含量和中红外光谱反射率数据为数据源,分析了不同全氮含量土样的中红外光谱特征差异,以主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA)对光谱数据进行降维,然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和反向传播神经网络(BPNN)四种建模方法分别构建基于全波段和降维数据的土壤全氮含量定量反演模型。研究结果表明:(1)土壤在中红外波段光谱反射率随全氮含量的增加而增加,在3620,2520,1620和1420 cm^(-1)附近存在明显的吸收谷;将中红外光谱数据进行最大值归一化处理后,可明显提高土壤光谱反射率与全氮含量的相关性。(2)对比两种数据降维方法,PCA和SPA分别使模型变量数减少了99.8%和97.5%,但以PCA提取的8个主成分为自变量建立的模型预测精度总体要高于SPA对应的模型,因此以PCA提取的主成分建模更适于土壤全氮模型的构建。(3)在建模集中,PLSR和SVM模型以全波段建模精度最高,但建模变量数多,建模效率较低,而RF和BPNN模型分别以PCA和SPA降维后的数据建立的模型在保持精度相当的前提下,可显著提高建模效率;在预测集中,基于PCA降维数据的BPNN模型预测能力最高,R2和RMSE分别为0.78和0.12 g·kg^(-1),RPD和RPIQ值分别为2.33和3.54,模型具备较好的预测能力。研究结果可为农田土壤全氮含量�
- 白子金彭杰罗德芳蔡海辉纪文君史舟柳维扬殷彩云
- 关键词：中红外光谱土壤全氮反演模型
