為方便快捷預(yù)測土壤肥力空間分布情況,本文利用TM遙感影像各波段光譜反射率、11種地面因子和270個樣點土壤肥力指標(biāo)含量建立線性回歸預(yù)測模型,選取未參與建模且與土壤肥力含量顯著相關(guān)的地面因子作為修正因子,運用蒙特卡羅模擬修正預(yù)測模型,選取未參與建模68個樣點的實測值、線性回歸預(yù)測模型和蒙特卡洛修正預(yù)測模型值進行趨勢分析對比和誤差統(tǒng)計檢驗,并采用普通克里格方法反演實測值、不同預(yù)測模型的空間分布狀況,對比其差異。主要結(jié)論如下：川東北低山區(qū)土壤肥力狀況較差,有機質(zhì)含量17.78±5.13 g kg-1、全氮含量0.64±0.40 g kg-、堿解氮含量82.66±31.66 mg kg、有效磷含量10.08±8.42 mg kg-1、速效鉀含量69.37±19.94 mg kg-1。研究區(qū)有機質(zhì)含量由西北部向東南部呈條帶狀逐漸遞減分布,全氮含量由東北部向西南部呈斑塊狀逐漸遞減分布,堿解氮含量由中間向四周呈斑塊狀逐漸遞減又遞增的趨勢分布,有效磷和速效鉀含量均由西部和東部向中間呈斑塊狀逐漸遞減的趨勢分布。利用遙感光譜建立的回歸預(yù)測模型均達到極顯著水平（P=0.000）,表明遙感波段信息可用于建模,... 

【文章來源】：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)四川省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀綜述
        1.2.1 預(yù)測模型
            1.2.1.1 模型種類
            1.2.1.2 模型檢驗
            1.2.1.3 模型修正
        1.2.2 建模因子
    1.3 研究目標(biāo)、研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
2 區(qū)域概況與研究方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 材料與方法
        2.2.1 土壤樣品采集與測定
        2.2.2 區(qū)域資料的收集
        2.2.3 實驗區(qū)遙感數(shù)據(jù)
        2.2.4 遙感數(shù)據(jù)處理
            2.2.4.1 邊界裁剪
            2.2.4.2 去云去噪
            2.2.4.3 幾何校正
            2.2.4.4 輻射校正
        2.2.5 輔助信息提取
            2.2.5.1 地形地貌數(shù)據(jù)
            2.2.5.2 波段組合信息
            2.2.5.3 緩沖區(qū)
            2.2.5.4 非定量因子賦值
        2.2.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
3 土壤肥力預(yù)測模型建立
    3.1 土壤肥力與光譜信息統(tǒng)計分析
        3.1.1 描述統(tǒng)計
        3.1.2 土壤肥力與建模因子相關(guān)性分析
    3.2 模型建立
        3.2.1 僅用波段光譜反射率建立的預(yù)測模型
        3.2.2 波段光譜反射率與地面因子共同建模
    3.3 本章小結(jié)
4 預(yù)測模型修正與檢驗
    4.1 蒙特卡羅模擬
        4.1.1 預(yù)測模型修正
        4.1.2 根據(jù)概率模型進行蒙特卡羅模擬
    4.2 模型檢驗
        4.2.1 趨勢分析法
        4.2.2 誤差統(tǒng)計法
    4.3 本章小結(jié)
5 土壤肥力空間分布反演
    5.1 土壤有機質(zhì)
    5.2 土壤全氮
    5.3 土壤堿解氮
    5.4 土壤有效磷
    5.5 土壤速效鉀
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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