典型黑土区耕作土壤质地遥感时间窗口及影响因素分析

了解黑土区耕作土壤质地的空间分布对于黑土区农业精准管理以及耕地保护至关重要。遥感技术是快速获取土壤质地空间分布的有效方法。该研究以黑龙江省友谊农场耕地为研究对象,评估研究区土壤质地遥感反演的最佳时间窗口并分析其影响因素。筛选覆盖研究区的2019—2021年25幅Sentinel-2影像,将每幅影像的波段和构建的光谱指数输入随机森林模型,建立土壤质地遥感反演模型,比较不同时期影像反演土壤质地的模型精度,确定土壤质地遥感反演的最适宜影像,并分析造成反演土壤质地精度变化的原因,获取友谊农场土壤质地空间分布。结果表明:1)友谊农场反演土壤质地的最佳时间窗口为4月下旬至5月中旬;2)在25幅Sentinel-2影像中,2020年5月7日反演粉粒和砂粒的模型精度最高(粉粒的R2为0.785,均方根误差为6.697%;砂粒的R2为0.776,均方根误差为8.296%);2019年5月3日反演黏粒的模型精度最高(R2为0.776,均方根误差为1.600%);3)不同时期的Sentinel-2影像对土壤质地反演的准确性有很大的影响,而土壤含水率和秸秆覆盖是造成不同时期土壤质地预测精度差异的重要原因。研究为确定土壤质地遥感反演的最佳时间窗口、实现区域尺度土壤质地制图提供关键技术。

典型白浆土区耕层土壤速效钾空间异质性研究

了解土壤养分的空间异质性是实现精准施肥与农业可持续管理的重要基础,为精准获取典型白浆土区耕地土壤养分空间分布信息,以典型白浆土区0~20 cm耕层土壤速效钾(Available kalium,AK)为研究对象,结合实地采样点与协同克里格(Cokriging,COK)插值法,对比使用不同辅助变量的插值精度,分析典型白浆土区AK空间异质性。结果表明,研究区内AK含量呈南高北低,介于92.00~364.00 mg/kg,平均为171.78 mg/kg,处于较高水平。有效磷(Available phosphorus,AP)等土壤因子、高程(Elevation,E)等地形因子、遥感指数如归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)等均与AK含量存在显著相关关系,而且加入上述各辅助变量的克里格(协同克里格,COK)插值法精度更高,即COK>OK(普通克里格)。其中,将AP作为辅助变量时精度最高,交叉验证RMSE为36.225 mg/kg。综上,选取最佳辅助变量更有助于分析研究区内AK空间异质性。

引入地形因子的无人机遥感精准管理分区研究

根据作物长势的空间差异对耕地进行精准管理分区,可以指导田间变量管理,漫川漫岗黑土区地形复杂,分区时应考虑微地形对作物的影响。以典型黑土区玉米田块为研究区,利用1.1 m空间分辨率的无人机多光谱影像提取玉米大喇叭口期(播种后约45 d)归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI),分别结合4种地形因子(高程、坡度、地形起伏度、地表粗糙度),通过面向对象分割方法进行分区,并利用产量数据对分区结果进行评价,对比无人机影像结合不同地形因子分区的精度。结果表明:研究地块产量、土壤养分及植株生理参数均存在显著变异性,产量与地形存在相关性;相较使用单期NDVI分区,结合地形因子能够显著提高分区精度;结合不同地形因子后,无人机分区精度变化存在差异,NDVI同时结合4种地形因子的分区精度最高,其次分别为结合高程、地形起伏度、坡度、地表粗糙度。研究结果证明了NDVI与地形因子结合作为输入量提高分区精度的可行性,为精准施肥及其他田间变量管理提供了理论基础,为智慧农业的发展提供新思路。