基于TM數(shù)據(jù)的川東北低山區(qū)土壤肥力因子空間分布反演研究.pdf

1、M a s t e r D i s s e r t a t i o nS p a t i a l D i s t r i b u t i o no f i n v e r s i o n t os o i lf e r t i l i t yf a c t o r s i nt h e l o w m o u n t a i n d i s t r i c t so fN o r t h e a s t S i c h u a n o

2、nT M d a t aC A N D I D A T E ：T i a n Y u k eS U P E R V I S O R ：P r o f ．Z h a n g S h i r o n gS P E C I A L I T Y ：A g r i c u l t u r a l i n f o r m a t i z a t i o nC o l l e g eo f R e s o u r c e s a n d E n v

3、i r o n m e n tS i c h u a n A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y手葡 要為方便快捷預(yù)測土壤肥力空間分布情況，本文利用T M 遙感影像各波段光譜反射率、1 1 種地面因子和2 7 0 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(yùn)用蒙特卡羅模擬修正預(yù)測模型，選取未參與建模6 8 個樣點的實測值、線性

4、回歸預(yù)測模型和蒙特卡洛修正預(yù)測模型值進(jìn)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(jī)質(zhì)含量1 7 。7 8 - - L 5 。1 3 g k g ～、全氮含量0 ．6 4 - 4 - 0 ．4 0gk g ～、堿解氮含量8 2 ．6 6 - 4 - 3 1 ．6 6m g k g ～、有效磷含量1 0 ．0 8 + 8 ．4 2m g

5、 k g ～、速效鉀含量6 9 ．3 7 士1 9 ．9 4m g k g ～。研究區(qū)有機(jī)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茜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(dá)到極顯著水平( P = O ，0 0 0 ) ，表明遙感波段信息可用于建模，引入地面輔助因子后，研究區(qū)有

6、機(jī)質(zhì)、全氮、堿解氮、有效磷和速效鉀含量預(yù)測模型確定系數(shù)費(fèi)分別提高了8 1 ．9 ％、t 6 7 ．4 ％、1 0 9 ．7 ％、9 7 ．1 ％和8 7 ．3 ％，表明地面輔助因子能有效改善預(yù)測模型精度。引入地面輔助因子的線性回歸預(yù)測模型利用蒙特卡羅模擬進(jìn)行修正，有機(jī)質(zhì)、全氮、堿解氮、有效磷和速效鉀蒙特卡羅模擬修正后的預(yù)測模型比線性回歸預(yù)測模型趨勢分布更接近實測值，其均方根誤差比線性回歸預(yù)測模型分別降低了6 ．2 2 ％、2 9 ．0

7、7 ％、2 2 ．8 3 ％、3 1 ．5 6 ％、2 2 ．2 3 ％，表明蒙特卡羅模擬可提高預(yù)測模型精度，改善預(yù)測模型效果，但不同修正因子其修正效果有所不同。與實測值空間分布圖比較，估測值比預(yù)測值更能較好地表現(xiàn)區(qū)域土壤肥力含量分布的基本格局，不同修正因子改善預(yù)測模型的優(yōu)劣效果與模型檢驗結(jié)論一致。根據(jù)不同含量高低分布區(qū)域和面積對比評價，在這些預(yù)測模型中，有機(jī)質(zhì)的波段1 光譜反射率修正預(yù)測模型效果最優(yōu)，全氮的土壤顯色指數(shù)( S C I