土壤有機(jī)碳在土壤透水保水性、土壤生物活動(dòng)、土壤養(yǎng)分轉(zhuǎn)化和土壤質(zhì)地等方面具有重要意義,是土壤的質(zhì)量核心以及主要的土壤肥力指標(biāo),也是煤礦區(qū)土地復(fù)墾和改良的重要參考。因此,土壤有機(jī)碳含量信息的快速準(zhǔn)確獲取,不僅是當(dāng)前精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的必然要求,也是礦區(qū)內(nèi)土地可持續(xù)利用和采煤產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要前提。本研究選取山東省鮑店礦區(qū)表層0-20 cm土壤有機(jī)碳含量作為研究對象,野外采集土壤樣本107個(gè),室內(nèi)分析土壤有機(jī)碳含量,分別在室內(nèi)和野外測定兩套土壤高光譜數(shù)據(jù),同時(shí)通過高分一號(hào)(GF-1)WFV數(shù)據(jù)影像進(jìn)行配合,探究該礦區(qū)內(nèi)土壤有機(jī)碳含量的預(yù)測模型和空間反演模型,同時(shí)聯(lián)合土地利用類型,揭示土壤有機(jī)碳的空間分布特征。土壤有機(jī)碳含量的預(yù)測模型采用干土波譜,通過Savitzky-Golay卷積平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及數(shù)學(xué)變換等多種方式組合對光譜進(jìn)行預(yù)處理,并運(yùn)用偏最小二乘回歸分析分別基于全波段和顯著性波段建立土壤有機(jī)碳含量預(yù)測模型;土壤有機(jī)碳的空間反演模型采用濕土光譜,通過多種數(shù)學(xué)方法把高光譜的窄波段擬合到GF-1 WFV的寬波段,運(yùn)用多元線性逐步回歸分析建立土壤有機(jī)碳含量的高光譜模型,進(jìn)而通過比...

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【學(xué)位級別】：碩士

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圖2.1研究區(qū)位置示意圖

圖2.1研究區(qū)位置示意圖Fig.2.1Sketchmapofthelocationofthestudyarea究區(qū)的一個(gè)重要特點(diǎn)，煤礦自1985年投入生產(chǎn)以以一定的速度逐年沉陷。地面塌陷過程有緩慢的沉陷程度較小的坡地或者逐漸演變?yōu)樗�，土體

圖2.21985-2018年的水域面積變化圖

圖2.21985-2018年的水域面積變化圖Fig.2.2Waterareafrom1985to20182.2高分一號(hào)WFV數(shù)據(jù)獲取與處理本研究區(qū)面積約為35.76km2，范圍較小，為保證分類和反演的精度，采用分辨相對較高的高分一號(hào)（GF-1）WFV....

圖2.4土壤樣點(diǎn)分布圖

圖2.4土壤樣點(diǎn)分布圖Fig.2.4Samplingpointsinthestudyarea碳含量的測定方法較多，有重量法、比色法和容量法。本將土樣帶回實(shí)驗(yàn)室后，經(jīng)風(fēng)干、敲打、研磨在135℃強(qiáng)酸性條件下，土壤中的有機(jī)碳被(Cr6＋)被還原為三價(jià)鉻(Cr3+)。....

圖3.1土壤原始反射率波譜

圖3.1土壤原始反射率波譜Fig.3.1SoilPrimitiveReflectivitySpectrum圖中左圖為野外采集的樣本土壤光譜反射曲線，即濕土光譜；右圖為經(jīng)風(fēng)干、研磨過20目篩在室內(nèi)采集的樣本土壤反射率曲線，即干土波譜。濕土波譜和干土波譜在大部分波段具....

本文編號(hào)：3992652