本文選題：土壤有機(jī)碳密度 + 土壤反射光譜��； 參考：《武漢大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：土壤作為自然資源的一種,具有經(jīng)濟(jì)價值和生態(tài)價值。土壤不僅為作物生長提供養(yǎng)分庫,為人類提供食物保障,還與城市建設(shè)、人類健康等熱點(diǎn)問題密切相關(guān),同時是地球陸地表層最為活躍的有機(jī)碳庫之一,是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成。土壤有機(jī)碳密度(soil organic carbon density,SOCD)是衡量土壤碳儲量的重要指標(biāo),其時空信息的便捷有效獲取是未來地理國情監(jiān)測和土地資源調(diào)查工作開展的重要方向�？梢姟t外光譜技術(shù)能夠達(dá)到便捷準(zhǔn)確、節(jié)約成本、精確度高的要求,逐漸成為土壤組分估算預(yù)測的新方法,在土壤屬性定量獲取、土壤資源調(diào)查、數(shù)字土壤制圖和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展等方面最具有廣闊的應(yīng)用前景。本文以"魚米之鄉(xiāng)"湖北省洪湖地區(qū)的汊河鎮(zhèn)為研究區(qū),采集土壤樣本共232個,實(shí)驗(yàn)室獲取可見—近紅外(Visible/nearinfrared,VIS/NIR)光譜數(shù)據(jù)和有機(jī)碳密度值。分析了該地區(qū)土壤有機(jī)碳密度的空間分布和土壤光譜的響應(yīng)特征,并揭示了土壤有機(jī)碳密度和土壤光譜存在的空間自相關(guān)性。洪湖地區(qū)土壤有機(jī)碳密度較低,均值為4.62kg/m2,變化范圍在1.32～8.16kg/m2之間。隨著SOCD值的增高,光譜反射率不斷降低,兩者大致呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后,相關(guān)性得到加強(qiáng)。隨著SOCD值的增高,水澆地和水田的平均光譜曲線特征差異增大,土地利用類型對土壤光譜反射率的影響增強(qiáng)。對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分提取,前4個主成分的累積貢獻(xiàn)率可達(dá)80%以上,能夠一定程度地代表光譜信息。光譜主成分變量與SOCD之間均表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系,其中第一主成分的相關(guān)性最高,第四主成分的相關(guān)性最低。全局趨勢分析發(fā)現(xiàn),SOCD和光譜主成分在東-西和南-北方向上存在一階或二階趨勢。各向同性構(gòu)建半變異函數(shù)模型,SOCD和土壤光譜第二主成分的最優(yōu)擬合模型為指數(shù)模型,土壤光譜第一、三、四主成分的最優(yōu)擬合模型為球面模型。在研究區(qū)域內(nèi),SOCD和光譜第一、二、三、四主成分的塊基比分別為59.32%、68.45%、26.34%、57.37%和71.44%,均處于25%～75%范圍內(nèi),各變量在空間上的具有中等程度相關(guān)性。從0°、45°、90°、135°這四個方向的半變異函數(shù)曲線圖來看,SOCD和土壤光譜主成分的各向異性特征明顯,各向同性特征不顯著,在四個方向上具有相同的塊金值和偏基臺值,表現(xiàn)為幾何各向異性。計算SOCD和土壤光譜主成分的空間自相關(guān)性指數(shù)Moran'sI,SOCD的Moran'sI為0.44,PC1的 Moran'sI 為 0.13,PC2 的 Moran's I 為 0.30,PC3 的 Moran'sI 為 0.26,PC4 的Moran's I為0.23,這五種情況的p值均小于0.05,z值均大于1.96,表明SOCD和光譜主成分信息均存在顯著的空間自相關(guān)性,存在一定的空間結(jié)構(gòu),與半變異函數(shù)模擬所得的結(jié)果比較一致。本研究比較了偏最小二乘回歸、普通克里格、協(xié)同克里格和回歸克里格模型的SOCD空間預(yù)測結(jié)果精度,OK模型的預(yù)測精度較差,驗(yàn)證集決定系數(shù)R2-Pred僅為0.004,COK模型的預(yù)測精度也不理想,R2-Pred為0.007,PLSR模型和RK模型的預(yù)測精度較高,R2-Pred分別為0.605和0.617。回歸克里格模型的建模精度(R2-CV=0.778)、預(yù)測精度(R2-Pred=0.617)和相對分析誤差(RPD=1.614)均最高,是土壤有機(jī)碳密度空間預(yù)測最優(yōu)模型,說明同時考慮光譜反射率和土壤屬性的空間特性可以提高預(yù)測精度,考慮多元線性回歸模型殘差的空間結(jié)構(gòu)能夠更加真實(shí)的反映出土壤屬性的空間變異情況。偏最小二乘回歸模型中,Savitzky-Golay平滑處理、一階求導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換的組合是最佳預(yù)處理方法,預(yù)測結(jié)果的相對分析誤差RPD為1.523,僅次于回歸克里格模型。普通克里格、協(xié)同克里格和回歸克里格的預(yù)測結(jié)果圖中,研究區(qū)域內(nèi)整體趨勢一致,西北-東南連線呈高值帶狀分布,中部和南部呈低值面狀分布。
[Abstract]:Soil organic carbon density ( SOCD ) is one of the most active carbon pools in the land surface of Hubei Province . The results show that the spatial self - correlation index Moran ' s I of PC 2 - Pred is 0 . The combination of first - order derivation and normal normal - state transformation is the best pretreatment method . The relative analysis error RPD of the prediction results is 1.523 , which is second only to the regression Kriging model .

【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S153.6

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本文編號：1796314