耕地田块尺度土壤有机质遥感反演研究
发布时间：2021-07-02 15:43
土地是人类生产生活最重要的载体,农业生产是最古老、主要的土地利用形式。东北黑土区是我国最重要的粮食生产基地之一,担负着国家粮食战略安全的重任。但一直以来的粗放经营、过量施肥施药造成土壤板结、耕地退化,农业生产力难以继续提高,对于国家粮食战略安全难以保证。进行耕地质量评价和实施耕地精准施肥,是解决当下耕地问题和农业健康、可持续发展的必由之路。土壤有机质（Soil organic matter,SOM）含量是土壤养分的最主要代表,也是耕地质量评价的主要指标之一,及时获取耕地表层SOM的空间差异分布情况有助于进行耕地质量评价、实施变量施肥。传统调查SOM的方法具有费时、费力且成本较高的缺陷,遥感技术的快速发展和有效应用为SOM预测提供了新的途径和有利条件。本文以黑龙江省黑土区海伦市41.3 hm2田块为研究区,分别以分区域建立线性回归预测模型和建立BP神经网络预测模型两种方法提高SOM预测精度。以赵光农场30 hm2田块验证BP神经网络预测模型方法,证明了这种方法的可行性。获取海伦市田块两期裸土时期遥感影像（2016年5月17日Landsat 8和...
【文章来源】：东北农业大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线示意图
图 2-1 BP 神经网络结构Fig.2-1 BP neural network structure象多尺度分割方法就是在待分割影像区域寻找一个种子(Seed)对象作为生
(a) (b)图 3-1 研究区及样点分布 (a. 海伦市田块；b. 赵光农场田块)Fig.3-1 The location of Study fields and Sample distribution map(a. Hailun filed; b. Zhaoguang filed )
【参考文献】：
期刊论文
[1]黑土区田块尺度遥感精准管理分区[J]. 刘焕军,邱政超,孟令华,付强,姜佰文,闫岩,徐梦园. 遥感学报. 2017(03)
[2]考虑含水量变化信息的土壤有机质光谱预测模型[J]. 刘焕军,宁东浩,康苒,金慧凝,张新乐,盛磊. 光谱学与光谱分析. 2017(02)
[3]基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究[J]. 吴才武,张月丛,夏建新. 土壤学报. 2016(06)
[4]多元线性回归统计预测模型的应用[J]. 冷建飞,高旭,朱嘉平. 统计与决策. 2016(07)
[5]基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演[J]. 王琼,陈兵,王方永,宋庆平,窦中江,戴建国,肖春华,杨秀春. 农业工程学报. 2016(01)
[6]土壤有机质测定方法述评与展望[J]. 吴才武,夏建新,段峥嵘. 土壤. 2015(03)
[7]季节冻土区黑土耕层土壤冻融过程及水分变化[J]. 赵显波,刘铁军,许士国,刘振平. 冰川冻土. 2015(01)
[8]耕地质量评价研究进展及发展趋势[J]. 付国珍,摆万奇. 资源科学. 2015(02)
[9]土壤有机质预测性制图方法研究进展[J]. 吴才武,夏建新,段峥嵘. 土壤通报. 2015(01)
[10]高分辨率影像分类的最优分割尺度计算[J]. 朱红春,蔡丽杰,刘海英,江涛. 测绘科学. 2015(03)
博士论文
[1]不同地貌区及不同尺度的耕地质量评价与衔接研究[D]. 袁秀杰.山东农业大学 2009
[2]面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 黄慧萍.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
硕士论文
[1]东北典型黑土区耕地资源变化及其对粮食生产的影响[D]. 谭佳琪.沈阳农业大学 2017
[2]基于TM影像的山西省耕地土壤有机质空间分布与变化特征研究[D]. 张红丽.山西农业大学 2013
[3]新疆北疆裸土土壤有机质与机械组成遥感反演研究[D]. 李春蕾.新疆师范大学 2011
[4]基于ASTER影像的土壤有机质含量反演[D]. 祝文华.吉林大学 2010
[5]哈尔滨城区土壤高光谱特性与TM遥感的定量反演[D]. 乔璐.东北林业大学 2010
[6]鲜水河上游流域地形因子与土壤有机质、氮、磷和钾相关性研究[D]. 刘宇.四川农业大学 2007
[7]基于BP神经网络的盐碱土盐分遥感反演模型[D]. 王静.东北师范大学 2005
本文编号：3260747
【文章来源】：东北农业大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线示意图
图 2-1 BP 神经网络结构Fig.2-1 BP neural network structure象多尺度分割方法就是在待分割影像区域寻找一个种子(Seed)对象作为生
(a) (b)图 3-1 研究区及样点分布 (a. 海伦市田块；b. 赵光农场田块)Fig.3-1 The location of Study fields and Sample distribution map(a. Hailun filed; b. Zhaoguang filed )
【参考文献】：
期刊论文
[1]黑土区田块尺度遥感精准管理分区[J]. 刘焕军,邱政超,孟令华,付强,姜佰文,闫岩,徐梦园. 遥感学报. 2017(03)
[2]考虑含水量变化信息的土壤有机质光谱预测模型[J]. 刘焕军,宁东浩,康苒,金慧凝,张新乐,盛磊. 光谱学与光谱分析. 2017(02)
[3]基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究[J]. 吴才武,张月丛,夏建新. 土壤学报. 2016(06)
[4]多元线性回归统计预测模型的应用[J]. 冷建飞,高旭,朱嘉平. 统计与决策. 2016(07)
[5]基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演[J]. 王琼,陈兵,王方永,宋庆平,窦中江,戴建国,肖春华,杨秀春. 农业工程学报. 2016(01)
[6]土壤有机质测定方法述评与展望[J]. 吴才武,夏建新,段峥嵘. 土壤. 2015(03)
[7]季节冻土区黑土耕层土壤冻融过程及水分变化[J]. 赵显波,刘铁军,许士国,刘振平. 冰川冻土. 2015(01)
[8]耕地质量评价研究进展及发展趋势[J]. 付国珍,摆万奇. 资源科学. 2015(02)
[9]土壤有机质预测性制图方法研究进展[J]. 吴才武,夏建新,段峥嵘. 土壤通报. 2015(01)
[10]高分辨率影像分类的最优分割尺度计算[J]. 朱红春,蔡丽杰,刘海英,江涛. 测绘科学. 2015(03)
博士论文
[1]不同地貌区及不同尺度的耕地质量评价与衔接研究[D]. 袁秀杰.山东农业大学 2009
[2]面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 黄慧萍.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
硕士论文
[1]东北典型黑土区耕地资源变化及其对粮食生产的影响[D]. 谭佳琪.沈阳农业大学 2017
[2]基于TM影像的山西省耕地土壤有机质空间分布与变化特征研究[D]. 张红丽.山西农业大学 2013
[3]新疆北疆裸土土壤有机质与机械组成遥感反演研究[D]. 李春蕾.新疆师范大学 2011
[4]基于ASTER影像的土壤有机质含量反演[D]. 祝文华.吉林大学 2010
[5]哈尔滨城区土壤高光谱特性与TM遥感的定量反演[D]. 乔璐.东北林业大学 2010
[6]鲜水河上游流域地形因子与土壤有机质、氮、磷和钾相关性研究[D]. 刘宇.四川农业大学 2007
[7]基于BP神经网络的盐碱土盐分遥感反演模型[D]. 王静.东北师范大学 2005
本文编号：3260747
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3260747.html
