基于因子分析的黑土反射光谱特征的主要影响因素

为明确土壤反射光谱特征的主要影响因素、避免非相关土壤理化参数的反射光谱模型,以单一土壤类型黑土为研究对象,利用数理统计与因子分析方法分析影响黑土反射光谱特征的主要土壤理化参数。结果表明:1)土壤理化参数与黑土高光谱反射率的相关系数随波长变化呈4种模式,分别为有机质控制型、水分控制型、正相关型和不相关型,有机质与水分是黑土反射光谱特征的主导因素;2)黑土高光谱反射率的4个主要公因子分别对应水分响应波段(2 210nm)、可见光有机质响应波段(485nm)、光谱曲线快速上升阶段(1 290nm)和可见光范围噪声较多波段(360nm);3)有机质、pH、全氮、全磷可以利用黑土反射光谱特征进行预测。

黑土土壤水分反射光谱特征定量分析与预测

选择单一土类黑土作为研究对象,并准确调配其不同含水量,实验室测定土壤高光谱反射率,利用光谱分析与统计方法,定量描述了不同含水量黑土反射光谱特征,并建立了黑土含水量反射光谱预测模型。结果表明,随土壤含水量的增加,并达到一定阈值(300 g kg-1),反射率存在过饱和现象,但其倒数对数微分可以有效去除过饱和问题;土壤反射率倒数对数微分对土壤含水量的响应表现出三个变化阶段,导致1 870 nm波段的倒数对数微分也表现为非线性变化,需要利用分段函数进行土壤含水量的光谱精确速测。

基于MODIS植被指数时间序列的耕地范围提取——以黑龙江省为例

【目的】研究耕地范围提取的最优时间节点,提高耕地范围提取的时效性。【方法】依据归一化植被指数（NDVI）时间序列特征,选择2010-2013年不同时间节点NDVI时间序列作为输入变量,采用最大似然法、光谱角填图法和最小距离法对不同输入变量进行土地利用分类,将黑龙江省土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、居住用地和未利用地等6类,提取耕地范围。【结果】最大似然法在进行土地利用分类时优于其他方法;虽然作物生长期内（4-10月）的分类结果总体精度、Kappa系数和耕地制图精度最高,4-7月的分类结果略低于整个生长期的分类结果,但4-7月所用的数据更少、能更早地制图耕地范围;不同时期输入量结果均明显优于MODIS土地覆盖产品分类精度。【结论】基于MODIS NDVI时间序列能快速准确地提取耕地范围和获取最优时间节点,可提高耕地范围获取的时效性。

黑龙江省贫困县土地整理成效分析

以黑龙江省延寿县、明水县、泰来县、桦川县为例,运用层次分析方法,建立了成效分析的评价指标体系,对黑龙江省贫困县土地整理效益进行评价。结果表明:土地整理在增强资源保障、促进粮食安全、发展现代农业、实现环境友好、构建节约型社会、推进社会和谐方面取得了显著效益。本研究有利于农村土地持续协调发展,为黑龙江省的土地整理的效益评价提供科学依据。