高光谱遥感土壤有机质信息提取研究

土壤反射光谱特征分析是反演土壤信息参量的基础资料。本文阐述了使用航空成像光谱仪OMIS- Ⅰ数据并 结合ASD FieldSpec FR(350~2500nm)便携式光谱仪获取野外光谱数据, 对山东省烟台市招远东良乡原状农用土有 机质含量进行反演, 从而实现有机质填图。通过对土壤原反射率对数一阶微分变换并确定其与SOM的相关性, 最 终建立相应的多元线性回归方程。分析认为土壤有机质的测定选用762nm、874nm 及1667nm 波段在本次研究中效 果最佳。该模型也可作为土壤有机质估测和评价的参考。     

基于随机森林算法的土壤有机质含量高光谱检测

为了探讨既能保留光谱信息又能准确对土壤有机质含量进行快速检测。以新疆南部渭干河—库车绿洲内部73个土壤样点及其对应的高光谱数据为研究对象,采用小波变换与数学变换进行光谱数据预处理,分析各小波分解重构光谱在不同有机质含量与不同土壤类型下光谱曲线差异,通过相关分析确定最大小波分解层并筛选敏感波段,结合灰色关联分析与随机森林预测分类模型对各小波分解特征光谱进行重要性分析,最后基于最优特征光谱建立多元线性预测模型并进行分析。结果表明：（1） 耕作土壤与林地土壤光谱曲线波段相较盐渍土壤和荒漠土壤光谱曲线变化较为平缓,同时在水分吸收波段处,盐渍土壤光谱曲线吸收谷最深。（2） 小波变换分解光谱与土壤有机质含量的相关性随着分解层数增加呈现先减后增趋势,在第6层中,特征光谱曲线与敏感波段数量变化趋于稳定,确定为小波变换最大分解层。（3） 随机森林模型相比灰色关联分析对于各小波分解层因子的筛选符合预期,按照对土壤有机质含量影响从高到低排序为L3-(1/LgR)′、L4-(1/LgR)′、L6-(1/LgR)′、L5-(1/LgR)′、L2-(1/LgR)′、L0-1/LgR、L1-1/LgR。（4）在小波分解光谱中,中频范围特征光谱对干旱区土壤有机质含量的估测能力优于高频与低频范围特征光谱,同时基于L-MC建立的模型精度最高。研究表明：基于机器学习分类方法结合小波分解的土壤光谱有机质含量监测,可以有效的减少噪声波段干扰,并提高特征波段的分类预测精度。     

海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究

近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。     

土壤颗粒有机质研究进展

土壤颗粒有机质（POM）是指粒径大小为53～2000μm土壤颗粒中的有机质,主要由不同分解阶段植物残体和微生物分解产物组成,具有比重小、C／N高、易被微生物分解等特征,与轻组有机质的性质相似,是土壤营养物质的重要来源．气候条件、农业耕作与管理方式、土地利用变化、施肥等外界条件对POM有明显影响,一般认为POM变化对外界条件的响应比总有机质（SOM）的变化更为敏感．POM在土壤团聚体特别是微团聚体中的分布影响土壤C吸存．未来的研究趋势包括：标准化POM的分离方法、在控制条件下研究新形成的POM的来源与去向、POM分解对温度变化的敏感性以及结合密度、颗粒大小及团聚体分组的技术手段去研究土壤有机C动态和C吸存机制．     

新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的一个主要指标,也是影响土壤光谱特性的一个重要因素,本研究以南疆地区的草甸土、灌淤土、盐土、水稻土、4种主要土壤类型为研究对象,通过野外调查取样和室内理化分析与光谱测试,研究了土壤有机质含量与土壤光谱特征的关系,结果表明土壤去有机质后光谱反射率不管在全波段还是在紫外、可见光和近红外波段都有明显的提高;反射率经不同形式的数学变换后与有机质含量的相关性有所变化,其中倒数与对数变换后在360~520 nm波段经倒数变换后相关系数有所提高,而在520~1 072 nm波段相关系数反而有所降低,而一阶微分变换后相关系数变化起伏波动较大,缺乏规律性,最显著的效果是个别波段相关性得到增强;利用光谱反射率与反射率的一阶微分均能较好的预测土壤有机质含量,反射率在600.5 nm处预测有机质的精度为72.3%,反射率的一阶微分在539.2 nm处预测有机质的精度为87.0%。     

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射）影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression, MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：① 海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;② 与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③ 运用RF算法建立的SOM反演模型的R²为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R²为0.95,均方根误差为0.27 g/kg; ④ 不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。     

贡嘎山东坡土壤有机质及氮素分布特征

The distribution of soil organic matter (SOM) and nitrogen on Gongga Mountain was studied in this paper. The results showed that the content of SOM and nitrogen (N) of A horizon had an ascending trend with the increase of the elevation. The vegetation types distributed higher than the mixed broad-leaved and coniferous forest have the irregular trends. In the transitional zone vegetation such as mixed trees and treeline, the content of SOM and N is higher than other vegetation types. The distribution of SOM and N of A horizon is dependent on the synthetic effect of climate and vegetation types. The vertical distribution of SOM and N in soil profiles has the similar trends for all kinds of vegetation types, i.e., the content of A horizon is higher than that of the B and C horizons, which is the same to the distribution of dead animal and plant in soil. The soil C:N is between 7 and 25, which is relatively low comparing to the appropriate C:N of 25-30. The ratio of soil carbon to nitrogen (C:N) increases with the increase of the elevation, but its vertical distribution in soil horizons varies with different vegetation types. The N exists in SOM mainly in the form of organic nitrogen, and the soil C:N correlates significantly with SOM.     

土壤粗有机质的研究进展

土壤粗有机质是土壤中较为活跃的组分, 其密度组分对土壤有机质总矿化量有着重要贡 献, 可以作为评价管理措施转变引起土壤有机质短期变化的敏感性指标。分别介绍了按照不同的 物理分组方法划分的土壤有机质各物理组分的概念、土壤粗有机质及其分离方法, 探讨了影响土 壤粗有机质数量的主要因素( 管理措施、土地利用方式、土壤质地和气候条件) 和当前在研究土壤 粗有机质过程中存在的问题: ( 1) 各影响因素引起的土壤有机质变化的机制还不确定; ( 2) 土壤粗 有机质的分离方法还有待深入研究; ( 3) 粗有机质对土壤有机氮矿化的贡献认识还存在分歧。指 出探求更好的土壤粗有机质的分离方法和粗有机质对各影响因素的响应机制, 揭示土壤粗有机 质对土壤氮矿化的贡献是今后的主要研究方向。     

我国中亚热带山地土壤有机质研究

本文研究中亚热带地区湖南连云山、万洋山各垂直地带的A层土壤的有机质某些性质的垂直变化规律.TC、TN、Kos、HA/FA、总酸度、羧基和酚羟基含量均表现为随海拔的增高而增加的趋势,E4/E6的结果则相反.Ca键腐殖质变化不明显,Fe.Al键腐殖质、紧结态腐殖质均随海拔的升高而增加.G0%和G1%含量随海拔的升高而减小,G2%含量随海拔的升高而增加,G1/G2比值表现为基带土壤＞0.5,而山地土壤＜0.5.基带土壤中G2组有机碳在复合体有机碳总量中所占的比例较小,山地土壤中G2组有机碳占的比例却最大,都超过50%.聚类分析表明海拔高度对低海拔和高海拔地带土壤的有机质性质的影响小于中间过渡地带.     

小区域水平土壤有机质动态变化的评价与分析

采用动态比较的方法，分析评价了中国科学院千烟洲试验站站区范围内开垦利用后土壤有机质含量的总体变化情况及不同利用方式下变异特点。结果表明，具有我国南方低丘红壤区典型特点的千烟洲试验站在人为利用后，站区土壤有机质含量总体呈上升趋势，１１年间土壤有机质平均含量由原来１４．７８ｇ／ｋｇ上升到目前的１５．１３ｇ／ｋｇ。不同土壤之间，原土有机质含量较低的砂红壤、水稳土、潮土有机质含量分别增加了１．４１ｇ／ｋｂ     

滨海滩涂土壤有机碳演变驱动因子框架

通过归纳、总结前人大量的研究成果,从土壤有机碳演变的尺度约束框架、滩涂土壤有机碳的核心控制因子以及演变的驱动因素3个方面进行总结。结果表明：①目前形成的监测技术约束下的碳库研究体系,其研究的结果忽视了机理性认识的未来需要,这对于应对未来气候变化条件下的滩涂湿地碳库变化风险稍显不足; ② 滩涂土壤有机碳演变的核心控制因子有泥沙、地貌与埋藏速率、植被与农业活动。滩涂围垦后的农业活动类型与方式是滩涂开发后影响土壤有机碳演变的核心要素,远远高于自然滩涂中的自然主导因子; ③ 不同因素在不同时空尺度上会对滩涂有机碳演变起到重要影响,其中,土地利用/覆被对于有机碳的影响机制是需要重点关注的核心命题; ④ 小尺度、长时间尺度有机碳循环机制的研究需要加强,同时,综合考量要素的时空尺度特性及其技术手段的提升,更加注重过程研究对于指导未来滩涂土壤有机碳研究更具有现实意义。     

从生态系统服务角度探究土地利用变化引起的生态失衡——以莱州湾海岸带为例

以莱州湾海岸带为研究区,基于2000年、2005年、2010年和2014年多时相土地利用数据,应用生态系统服务价值评估,逐层剖析土地利用变化对生态系统服务失衡特征的影响。结果表明：莱州湾海岸带供水与空气组分调节服务呈负值,2000~2014年,生态系统服务总价值丧失43%（147亿美元/a）,生态系统服务多样性降低甚至丧失,呈向海性,围填海造成162亿美元生态损失。土地利用变化方式是造成生态失衡的主因,主要包括：交通工矿、盐田、养殖及城镇扩张,滩涂、河口湿地、耕地被侵占。滩涂和河口湿地减少,导致废物处理、栖息地、基因多样性、干扰调节、侵蚀防护服务丧失严重,交通工矿和城镇扩张,引起供水服务负效应加剧。     

广西土壤有机质空间变异特征及其影响因素研究

基于广西第二次土壤普查的270个土壤剖面资料,结合1∶50万数字化土壤类型图、土地利用类型图和气象监测数据等资料,利用地统计学和逐步回归分析等方法对广西表层土壤有机质空间变异特征及其影响因素进行了探究。结果表明:广西表层土壤有机质平均含量为3.11±2.19%,变异系数为70.72%,空间分布呈北高南低的趋势。广西表层土壤有机质空间分布受到自然和人为因素的共同影响,土壤类型、成土母质、海拔、土地利用、气候和坡度6个环境因子对全区土壤有机质含量变异的综合解释能力为47.9%。其中,土壤类型是最重要的影响因素,能独立解释其变异的36.0%,海拔和成土母质分别能独立解释28.5%和15.8%。气温对广西土壤有机质空间分布的影响比降水量更加显著,从而造成了广西土壤有机质整体呈南低北高的趋势。同时,土壤有机质对气温的敏感性在一定程度上受到降雨量的制约。此外,研究区农业耕作管理等因素对土壤有机质的影响也不容忽视。     

若尔盖高原湿地生态恢复过程中土壤有机质的变化研究

采用野外调查和室内分析结合的方法研究了若尔盖高原湿地生态恢复过程中土壤有机质的数量、分布及质量变化，以探讨生态恢复过程对湿地土壤肥力的影响。结果表明，在若尔盖高原湿地生态恢复过程中，土壤类型发生相应的生态演替，其恢复演替序列为风沙土→草甸土→沼泽土→泥炭土。随着湿地生态系统的逐步恢复，土壤有机质的含量大幅度提高，土壤有机碳的氧化稳定性趋于增强，土壤腐殖质组成中胡敏酸的含量逐步提高，胡敏酸的E4值增大，E4／E6值减小，土壤腐殖质的品质改善。土壤有机质的数量、分布及质量变化均表现出与湿地生态条件和环境变化的高度一致性，湿地生态恢复有利于湿地土壤肥力水平的提高。     

黑土坡耕地土壤有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系——以黑龙江省鹤山农场为例

选取黑龙江省鹤山农场面积为0.91 km²的典型黑土区的坡耕地作为研究样地。按横纵100 m间隔共采集101个样点,运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究分析0~15 cm土层有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系。结果表明：位于典型黑土区样地的有机质含量集中在3%~5%范围内,均值为4.13%,高于黑龙江省的有机质平均水平。有机质含量空间变异明显,且主要受土壤侵蚀的影响：高侵蚀区对应低有机质区,中度侵蚀区对应中等有机质区,沉积区对应高有机质区。顺坡种植平均坡度2.2°时,每侵蚀1 000 t/km²土壤,有机质含量降低0.8%。土壤有机质空间变异可采用球状模型表达,自相关明显,进一步表明土壤侵蚀导致的再分布。对比分析确定200 m采样间距能够能准确表达该区表层有机质含量的空间特征,为精准施肥提供了采样依据。     

贡嘎山东坡土壤有机质及氮素分布特征

对贡嘎山东坡自然垂直带土壤有机质和氮素的分布特征的研究表明,贡嘎山东坡表层土壤有机质和全氮含量随海拔升高有上升趋势,但在针阔混交林以上出现波动,在群落过渡带处出现显著峰值,气候和植被类型的综合作用决定了有机质和氮素的空间分布。土壤有机质和氮素在土壤剖面中的垂直分布趋势一致,凋落物层和土壤A层高于B、C层,这与动植物残体在土壤中的垂直分布格局类似。群落过渡带在腐殖质A层出现氮素累积峰。土壤碳氮比介于7~25之间,相对较低,利于土壤腐殖质化和有机氮矿化。碳氮比随海拔升高而升高,在土壤剖面中的分布随植被类型不同而有所差异。土壤中的氮素主要以有机氮的形式存在于土壤有机质中,土壤碳氮比与有机质含量显著相关。     

微生境尺度上放牧退化草原群落特征与土壤有机质的空间分异性

 格局和过程与异质性有关。以呼伦贝尔克氏针茅草原不同放牧强度下的演替群落为对象,开展群落植被空间分布格局及土壤有机质空间异质性研究。结果显示,不同放牧强度样地群落结构和群落种类组成存在明显差异。轻度放牧样地样方内有8种植物,群落优势种为克氏针茅（Stipa krylovii）;中度放牧样地样方内有12种植物,群落优势种为糙隐子草（Cleistogenes squyarrosa）;而重度放牧样地样方内只有7种植物,群落优势种为多根葱（Allium polyrhizum）。随放牧强度的增强,植被地上生物量及其变异系数逐渐降低;土壤有机质含量表现为轻度放牧>中度放牧>重度放牧,而其变异系数表现为中度放牧>轻度放牧>重度放牧。从植被地上生物量和土壤有机质含量变异函数分析来看,随放牧压力的增大,植被地上生物量空间自相关性增强,空间异质性变大;土壤有机质含量空间分布自相关性先增强,然后减弱,空间变异性先变大,然后变小。在10 cm×10 cm的微尺度上,重牧群落植被地上生物量和土壤有机质含量之间表现出明显的相关性（P<0.05）。