農(nóng)田多源信息獲取與空間變異表征研究.pdf

1、農(nóng)田多源信息的獲取是進行農(nóng)田土壤、作物與環(huán)境等信息空間變異特性研究的基礎。隨著新一代高分辨率主被動遙感衛(wèi)星的發(fā)射和各類近地傳感器的快速發(fā)展，利用各自的優(yōu)勢進行農(nóng)田多源信息獲取、空間變異表征與數(shù)字制圖研究，已成為當前國內(nèi)外研究的熱點。特別是針對土壤信息快速獲取與空間變異研究，國際土壤學界給予了極大的關(guān)注。國際土壤學會在2002年第17屆國際土壤科學大會上新成立了計量土壤學專業(yè)委員會（Pedometrics，Commission1.5)，提

2、出利用數(shù)學和統(tǒng)計學方法研究土壤的分布和發(fā)生。2008年又成立了土壤近地傳感(Proximal Soil Sensing)工作組，發(fā)展各種土壤信息室內(nèi)外近地快速獲取的方法和手段，推進傳統(tǒng)土壤理化測試分析向土壤野外實時監(jiān)測方向發(fā)展。本論文圍繞上述研究熱點，以浙江省杭州灣濱海圍墾試驗田為樣區(qū)，針對土壤鹽分、水分等關(guān)鍵影響因子，利用近地傳感器和主被動遙感等多種手段開展農(nóng)田信息快速獲取和解譯、土壤采樣方法、農(nóng)田管理分區(qū)與數(shù)字土壤制圖的研究，為研究

3、區(qū)進行土壤科學改良和農(nóng)田精確管理提供技術(shù)支撐與輔助決策指導。主要研究結(jié)果包括以下四個方面:
　　 (1)基于近地傳感器數(shù)據(jù)的土壤鹽分時空變異研究
　　 在海涂圍墾區(qū)，土壤鹽分是影響作物生長的一個重要因素，本研究利用2009-2011年實地測量的土壤表觀電導率(ECa)數(shù)據(jù)，結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計和地統(tǒng)計方法進行土壤鹽分的時空變異研究，揭示土壤鹽分的空間變異情況，以期為作物種植和農(nóng)田土壤管理提供依據(jù)?？臻g分析表明，土壤鹽分含量高的區(qū)

4、域位于研究田塊的中部，土壤鹽分含量低的區(qū)域位于田塊的周圍。時序上的變異性分析表明，隨著圍墾利用年限的增加，土壤含鹽量逐步減少，年季減少的幅度在降低，年季之間多重比較分析差異顯著。時序的穩(wěn)定性分析表明，在中部土壤鹽分含量高的區(qū)域，具有時序變異方向上的穩(wěn)定性，而在土壤鹽分含量較低的周圍區(qū)域，時序穩(wěn)定性相對較差。這對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者了解圍墾區(qū)土壤鹽分的時空變化規(guī)律，科學指導土壤改良和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。
　　 (2)基于星地數(shù)據(jù)的RSM

5、土壤采樣設計研究
　　 從土壤采樣設計兩個基本原則——樣點個數(shù)最小化，差異最大化出發(fā)，針對當前存在的問題——樣點個數(shù)和樣點位置如何確定，利用ECa數(shù)據(jù)和后向散射系數(shù)(σ0)數(shù)據(jù)，結(jié)合方差四叉樹法(VQT)和曲面響應采樣設計(RSM)進行土壤肥力高效采樣方法的研究。本研究田塊中，先采用VQT法得到合理的樣點數(shù)目為12個，再采用RSM方法進行樣點位置的確定和優(yōu)化，從而確定12個土壤采樣點。與傳統(tǒng)的42個規(guī)則網(wǎng)格采樣點比較，兩種采樣方

6、法具有統(tǒng)計上的相似特征，t-檢驗的Tukey-Kramer HSD比較表明，差異不顯著。說明本方法與傳統(tǒng)網(wǎng)格采樣方法相比，樣點設計的采樣效率更高，這對于土壤采樣策略的進展具有重要的推動作用。
　　 (3)基于星地多源數(shù)據(jù)的農(nóng)田田間管理分區(qū)與數(shù)字制圖研究
　　 隨著遙感技術(shù)和近地傳感技術(shù)的發(fā)展，高分辨率遙感影像和農(nóng)田快速實時獲取的信息在土壤學科中的應用越來越廣泛。本研究綜合利用反映海涂圍墾區(qū)土壤鹽分的土壤電導率信息，反映作

7、物長勢的歸一化植被指數(shù)(NDVI)和反映土壤水分特征的后向散射系數(shù)(σ0)作為輸入變量，采用模糊k-均值聚類算法來定義田間管理分區(qū)，并利用模糊性能指數(shù)(FPI)、改進分類熵（MPE）和聚類獨立性指數(shù)(S)有效地確定了最佳聚類效果和分區(qū)數(shù)目，結(jié)果表明，最佳分區(qū)數(shù)目為3。用混淆指數(shù)(CI)評價單個管理單元分區(qū)效果的好壞。通過劃分管理分區(qū)來指導土壤采樣，能通過少量的土壤樣品調(diào)查獲取各管理分區(qū)的土壤養(yǎng)分變異特征;另一方面利用地統(tǒng)計學方法進行制圖

8、，進行土壤空間變異田間尺度的表達，給農(nóng)戶提供最直觀的數(shù)字土壤圖，可以為分區(qū)進行精準農(nóng)業(yè)管理提供決策依據(jù)，具有重要的理論和應用價值。
　　 (4)基于原位可見-近紅外(vis-NIR)高光譜技術(shù)的土壤制圖研究
　　 vis-NIR光譜技術(shù)是近地傳感技術(shù)中的一個重要分支，與常規(guī)土壤理化分析相比，可見-近紅外光譜測量技術(shù)具有快速、無損、高通量、低成本等特點。本研究利用ASD FieldSpec Pro FR野外型光譜儀獲取的v

9、is-NIR數(shù)據(jù)，進行土壤光譜數(shù)據(jù)處理、預測建模和數(shù)字制圖方法研究。研究中，將野外現(xiàn)場獲取的土壤光譜經(jīng)過去噪和倒數(shù)的對數(shù)轉(zhuǎn)換（Log（1/R））為吸收光譜后，利用逐步回歸分析法尋找表征土壤屬性的特征波段，然后利用偏最小二乘法(PLSR)進行土壤屬性的預測與建模，結(jié)果表明，采用逐步回歸法提取特征波段，利用PLSR可以對土壤有機質(zhì)(SOM)、總氮(TN)、CEC、速效氮(AN)、速效磷(AP)和速效鉀(AK)進行準確的預測。例如，對AP，模

10、型可以解釋98.9％的變異，RMSE和RPD的值分別為1.03和9.98。即使最小的解釋變異模型(TN)，也可以解釋87.4％的變異，RMSE和RPD的值分別為0.56和3.15。最后利用土壤光譜數(shù)據(jù)和實測土壤屬性數(shù)據(jù)（SOM、TN、CEC、AP和AK）分別進行克里格插值制圖，兩組土壤屬性空間分布特征基本相同，說明野外光譜測量手段在農(nóng)田土壤屬性快速獲取與數(shù)字制圖方面具有很大的應用潛力。
　　 本研究基本完成了研究內(nèi)容，達到了預期

11、的研究目標，取得了以下新進展:
　　 (1)利用遙感和近地傳感器技術(shù)各自優(yōu)勢獲取的多種農(nóng)田信息，綜合運用在土壤空間變異研究、土壤采樣研究和農(nóng)田管理分區(qū)中，有新意。在土壤肥力采樣方法的研究中，以圍墾區(qū)土壤限制因子——水分和鹽分數(shù)據(jù)為基礎，提出了VQT和RSM方法相結(jié)合，從土壤空間變異特性出發(fā)來解決土壤采樣問題的方法。一方面解決了采樣點位置的問題，另一方面也考慮了數(shù)據(jù)的空間位置，同時打破了VQT方法中采樣形狀是矩形的限制。與傳統(tǒng)的網(wǎng)

12、格采樣方法進行比較，RSM采樣方法速度快，效率高。
　　 (2)針對土壤制圖中的田間尺度制圖問題，利用多源數(shù)據(jù)進行土壤空間變異制圖分析。如針對田間管理分區(qū)及制圖問題，綜合利用圍墾區(qū)土壤限制因子鹽分、水分信息結(jié)合作物長勢信息，采用模糊k-均值聚類進行管理分區(qū)劃分并制圖，為精準農(nóng)業(yè)管理提供最為直觀的依據(jù)。針對原位信息采集制圖問題，利用vis-NIR原位測量的土壤高光譜信息，進行土壤屬性預測特征波段的篩選、預測和制圖，預測結(jié)果良好，為