發(fā)布時間：2024-06-11 20:09

　　土壤有機(jī)碳在土壤透水保水性、土壤生物活動、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,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),同時通過高分一號(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...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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)的一個重要特點，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�域，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（GF-1）WFV....

圖2.4土壤樣點分布圖

圖2.4土壤樣點分布圖Fig.2.4Samplingpointsinthestudyarea碳含量的測定方法較多，有重量法、比色法和容量法。本將土樣帶回實驗室后，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：3992652