新疆棉花种植业地理集聚特征及影响因素研究

新疆是我国最大的产棉基地,研究新疆棉花种植业地理集聚特征对调整和优化农业结构布局、农民增收、促进棉花生产的可持续发展具有重要意义。本文基于1988—2016年的新疆棉花生产数据,使用区位商、区位基尼系数和空间自相关分析探究新疆棉花种植业发展的时空变化特征,并运用空间面板数据模型定性、定量地分析了各影响因素对新疆棉花种植业地理集聚的影响程度,揭示了新疆棉花种植业发展的主要驱动因素。结果表明,新疆棉花种植面积经历了持续增长(1988—1999年)、缓慢减少(2000—2004年)以及波动增长(2005—2016年)3个阶段,2016年已占全国种植面积的3/5,其专业化集聚水平自1992年起均高于全国其他地区,主导地位日益增强;新疆棉花种植业的区域特征明显,南疆棉区的变化主导新疆棉花种植业的变化;新疆棉花种植业的集聚水平自1988年起呈现出波动中下降后缓慢回升的趋势,其高值集聚区由喀什地区转移至阿克苏地区的库车县、新和县等地,高-低集聚、低-高集聚及低低集聚变化不大;推动新疆棉花种植业地理集聚发展的主要因素有生产性土地面积比重、棉花比较收益、机械化水平以及政策因素。

基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算

冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560~740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。