基于景观模型的旱地土壤水分研究

发布时间：2021-03-01 07:08

　　真正能被植物根系吸收的土壤水分在农业生产中非常重要,然而受到土壤物理性质、作物种类及气象条件的影响,难以进行大面积的监测与模拟。本研究基于土壤发生学和地学理论,选择亚热带丘陵地区为研究区,运用遥感技术获取成土因素中地形、生物等重要参数,把传统土壤图中的专家知识和遥感数据相结合获取土地利用图构建模糊C-均值的模糊隶属度函数。在此基础上,选择最佳训练样区,根据土壤水分与模糊隶属度的拟合,建立旱田土壤水分景观定量模型,通过计算模型相似值及其相对应的土壤属性野外调查值来预测连续的旱田土壤水分值,从而服务于农业应用。本文的主要创新点为：（1）本研究提出一个通过提取传统的土壤图中的专家知识和土地利用图后构建基于模糊C-均值的隶属度函数来实现土壤水分模拟的方法。（2）目前国内外在土壤景观模型研究中大多数研究面积较小,一般小于100平方公里,本文提出了大尺度土壤水分模拟的方法。（3）提出以土壤图和土地利用图边界作为获取专家知识的手段,扩充了传统土壤专家知识及遥感知识在土壤领域的应用。 

【文章来源】：安徽农业大学安徽省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 问题提出与选题依据
    1.2 研究目标和主要内容
        1.2.1 研究总体目标
        1.2.2 研究主要内容
    1.3 技术路线
    1.4 论文结构
2 国内外研究综述
    2.1 土壤水分研究进展
        2.1.1 传统方法
        2.1.2 遥感方法
        2.1.3 基于环境相关推理的景观模型方法
    2.2 本章小结
3 数据准备
    3.1 研究区概况
    3.2 地面实测数据
        3.2.1 野外土壤水分样点的选择方法及调查路线
        3.2.2 野外土壤水分样点的选择方法
        3.2.3 遥感数据源
        3.2.4 遥感数据处理
    3.3 辅助数据获取
        3.3.1 土地利用数据
        3.3.2 地形数据
        3.3.3 土壤数据
    3.4 本章小结
4 土壤水分景观模型
    4.1 土壤景观模型基础
        4.1.1 土壤景观模型详细研究进展
        4.1.2 传统土壤景观模型不足之处
        4.1.3 土壤景观模型建立新方法
    4.2 专家知识提取
        4.2.1 地形数据处理
        4.2.2 知识提取
    4.3 土壤水分景观模型建立
        4.3.1 模糊分类隶属度模型
        4.3.2 多元线性回归模型
    4.4 土壤景观模型结果与讨论
        4.4.1 精度比较
        4.4.2 结果分析与讨论
    4.5 本章小结
5 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 讨论与展望
    5.3 创新点
参考文献
致谢
个人简介



本文编号：3057126