日本甜菜纸筒育苗移栽的技术改进

日本甜菜纸筒育苗移栽技术由于机械化的发展而不断改进,使生产效率不断提高.日本依靠育苗设施和技术的改进,甜菜育苗期已由原来的30d延长为45～50d;防止苗床幼苗徒长措施主要依靠金属线断根、喷撒植物生长调节剂;机器人分苗和移栽机上的自动选苗装置以及移栽时迅速培土、纸筒周围镇压,使移栽苗与周围土壤密切接触,减少了纸筒内的土壤干燥,提高了移栽苗吸收土壤水分的能力,促进移栽后甜菜苗迅速成活,使育苗移栽甜菜能够高产稳产.     

松嫩平原大安灌区渠系地下水临界深度的确定

松嫩平原土壤盐碱化地下水临界深度,一直是一个焦点性科学问题,学者们存在不同认识。也是实践中的难题。为了完成大安灌区的设计,文中对该问题进行了分析,分析了不同临界深度概念间的含义差别,确定了合理的灌区地下水临界值和排渍深度值,并应用于大安灌区的设计中,取得良好效果。     

基于深度学习的沈阳市春节期间PM2.5浓度预测研究

本文利用2016年—2022年沈阳市春节期间逐时空气质量监测数据和气象因子观测资料,基于贝叶斯参数优化,建立了GRU、LSTM深度学习模型以及LGBM、XGBOOST、RF、GBDT树集成学习模型,并且通过4种错误度量标准,将模型进行对比进而得出预测PM_2.5浓度的最优模型。结果表明：GRU模型的PM_2.5浓度预测准确度最高、训练速度最快、模型最简单,其MSE为32.160,R2为0.973,其次为LSTM模型,GBDT模型的预测效果最差。同时整体来看,深度学习模型要优于常见的树集成学习模型。     

基于文献计量土壤环境质量指标体系研究

基于Web of Science 2012-2022年关于土壤环境质量方面的文献检索,运用文献计量的方法,分析了土壤环境质量评价指标体系的发展现状和研究热点。结果表明,近十年关于该领域的研究重视程度不断加强;对指标的选取不断完善,污染物指标中重金属比重最大;农田土壤环境质量评价指标体系成为研究热点;指标体系的研究不断吸收其他学科进行完善。土壤质量评价指标体系因评价区域、评价对象和评价目的的不同而不同,建立东北黑土地环境质量评价指标体系,对评估该地区土壤质量及其对土壤性质的影响以及指导农业可持续发展尤为重要。     

基于MODIS和AVHRR数据源的东北地区植被NDVI变化及其与气温和降水间的相关分析 

基于逐像元一元线性回归模型,应用MODIS NDVI数据对AVHRR-GIMMS NDVI进行时间序列拓展,拓展序列通过一致性检验,基于所建立的1982~2009年植被年最大NDVI数据集,在GIS平台上进行了植被NDVI变化和NDVI与年平均气温、年降水量之间的相关分析。研究结果表明:过去28 a间,植被年最大NDVI呈3个变化阶段:1982~1992年呈小幅上升趋势,1992~2006年呈缓慢下降趋势,2006~2009年呈缓慢回升态势。由空间变异分析得出NDVI变化相对大的区域主要分布在内蒙干旱和半干旱区。21世纪初和20世纪90年代相对于80年代NDVI值升高,3个阶段平均NDVI变化幅度为±0.3。 20世纪初,赤峰地区以及松嫩平原西部地区植被NDVI呈轻度增加的面积占全区6.45%。植被年最大NDVI与年平均气温、年降水量相关性空间差异明显。偏相关系数绝对值,气温大于降水的像元数占54%;综合分析,较降水而言,气温是东北全区植被年最大NDVI的主控影响因子。对于不同植被类型年最大NDVI,受气温影响强度由大到小依次为:森林>草地>沼泽湿地>灌丛>耕地;受降水影响按草地>耕地>灌丛>沼泽湿地>森林依次减弱。     

基于面向对象的多源卫星遥感影像玉米倒伏面积提取

风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象与基于像元方法提取研究区玉米倒伏,同时评估了不同影像特征（光谱特征、植被指数和纹理特征）与不同分类方法（支持向量机法SVM、随机森林法RF和最大似然法MLC）对玉米倒伏提取精度的影响。结果表明：①使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像;②从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+植被指数+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为93.77%和0.87,面积的平均误差最低为4.76%;③采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。     

CBERS与TM遥感影像湿地覆被分类对比分析

为了对比CBERS与TM两种遥感影像在地表覆被信息提取中的具体性能,验证基于CBERS遥感影像进行湿地覆被分类的可行性,以典型内陆淡水湿地区为对象,基于CBERS与TM遥感影像,针对各波段进行信息量统计及光谱特性分析,获取了各波段覆被探测性能的初步认识;运用非监督、监督与面向对象三种代表性分类方法进行分类实验,通过精度误差矩阵对比分类结果,分析了两种遥感影像在湿地覆被分类中的准确程度差异;基于分类结果,通过景观格局指数计算,对比分析了两种影像在湿地覆被信息提取结果上的空间差异和特性。     

近50年来三江平原水循环过程对人类活动和气候变化的响应

人类活动对三江平原水循环过程的影响主要表现在:①大型水利枢纽工程显著削弱了黑龙江、乌苏里江和松花江流经三江平原江段的洪泛过程,减少了三江平原获得过境水资源的天然补给机会与补给量;②大量排水沟的修建,提高区域排水水文梯度,加速了地表径流的集散过程;③旱田改成水稻田,提高了有效降水的利用效率,减少了区域地表径流深,增大了区域蒸散量;④井灌水稻田大面积发展驱动了地下水的大量开采,导致地下水采补平衡打破,地下水位持续下降,地下水贮存量减少;⑤流域源头森林植被破坏,冬季降雪量转变成地表径流量的比例在减少,森林土壤涵养水源能力下降。人类活动作用在三江平原水循环过程的结果是导致水输入项减少,而水的输出项在增大。气候变化对水循环影响主要体现在:①区域降水总量呈减少趋势,但变化趋势不显著;②区域温度上升,蒸发潜力增大;③三江平原地温上升最为显著,冻土层变薄,冻土融通时间提前并缩短55~62 d左右,且冻土层融通后土壤水分的含水量较50年前有明显降低的趋势。耕地土壤含水量明显减少;这些变化均不利于地表径流的形成以及降水入渗补充地下水;基于水循环过程分析,三江平原正在朝旱化趋势发展。加强农业保护性耕作措施的开发与应用,以及加快湿地水资源的恢复,提高区域蓄水能力和农业节水水平是确保未来三江平原水安全的重要努力方向。     

东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究

以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据。对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算。研究结果表明,3种方法估算树冠LAI都取得了较好的效果:①与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度;②神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法(R2达0.850);③小波能量系数与LAI相关性较好,单变量回归分析R2可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2可达0.794。     

基于MODIS时序数据的澳大利亚土地利用/覆被分类与验证

选取对气候变化敏感的澳大利亚作为研究区,基于MOD13Q1数据,对澳大利亚2000年土地利用/覆被进行分类。通过Savizky-Golay滤波方法构建高质量NDVI时序数据,为分类奠定数据基础。采用了以决策树为主的混合分类方法对研究区土地利用/覆被进行分类,该方法综合利用了ISODATA分类结果、NDVI阈值及其时间序列主成分分析特征量等数据。通过面积对比和空间位置匹配等多角度验证的方法,综合比较MOD12Q1,GLC_2000与本研究的结果,发现本研究的总体分类精度为63.65%,Kappa系数为0.56,较以上两种已有的土地覆盖产品具有一定优势。