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Vis-NIR光谱快速估测土壤可侵蚀性因子可行性分析
被引量：
6
1
作者
喻武
贾晓琳
+2 位作者
陈颂超
周炼清
史舟
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1076-1081,共6页
土壤侵蚀降低土地生产力,导致土壤环境恶化,其中水力侵蚀是土壤侵蚀中最主要的一种形式。土壤可侵蚀性K值是评价土壤被降雨侵蚀难易程度的一项重要指标。使用河南、福建和浙江三省研磨干样可见-近红外(Vis-NIR)漫反射光谱数据,将其转换...
土壤侵蚀降低土地生产力,导致土壤环境恶化,其中水力侵蚀是土壤侵蚀中最主要的一种形式。土壤可侵蚀性K值是评价土壤被降雨侵蚀难易程度的一项重要指标。使用河南、福建和浙江三省研磨干样可见-近红外(Vis-NIR)漫反射光谱数据,将其转换为吸收率后进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪;对土壤有机质(SOM)和机械组成进行精准预测后,分别采用EPIC和RUSLE2模型估算K值,并对预测精度进行比较分析,所得结论如下:(1)建立土壤有机质和机械组成高光谱最佳预测模型,土壤质地(砂粒、粉粒和黏粒)预测采用支持向量机(SVM)模型,SOM预测采用局部加权回归(LWR)模型,模型四分位相对预测误差(RPIQ)为2.27,3.17,2.18和3.44;(2)通过土壤质地估算的土壤渗透性等级分类效果较好,Kappa系数为0.62,同时估测的土壤质地类型与实测土壤质地类型分布特征相近,质地主要类型均是粉黏土、砂黏壤土、壤土、壤砂土和砂壤土;(3)EPIC和RUSLE2两种模型均具有较为精确的估测能力,EPIC模型预测精度更高,均方根误差(RMSEP)为0.006 6(t·ha·h)/(ha·MJ·mm),RPIQ达1.58,而RUSLE2模型精度相对较低(其中RPIQ为1.43),因此推荐使用EPIC模型结合Vis-NIR光谱技术估测土壤可侵蚀性K值。本研究为今后快速准确预测K值提供思路,并为大面积监测土壤侵蚀提供辅助手段。
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关键词
土壤可侵蚀性
K值
EPIC
RUSLE2
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职称材料
洛宁县土壤可侵蚀性研究
被引量：
5
2
作者
王艾萍
潘少奇
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第28期13684-13686,共3页
土壤可蚀性因子K值表示土壤被冲蚀的难易程度,是影响土壤流失量的内在因素。用ArcGIS软件处理得到洛宁县土壤类型图,运用EPIC模型中的K值计算方法,根据土壤机械组成计算得出洛宁县各种土壤的K值并生成K值图。结果显示:①洛宁县土壤中不...
土壤可蚀性因子K值表示土壤被冲蚀的难易程度,是影响土壤流失量的内在因素。用ArcGIS软件处理得到洛宁县土壤类型图,运用EPIC模型中的K值计算方法,根据土壤机械组成计算得出洛宁县各种土壤的K值并生成K值图。结果显示:①洛宁县土壤中不易蚀土占全县总面积的59.18%,在山地区呈"箕"形分布;较易蚀土占全县总面积的35.44%,多分布在森林覆盖率低的农垦区,比较容易导致土壤侵蚀。②土壤可蚀性因子K值代表了土壤抵抗水蚀能力的大小,与土壤的抗冲抗蚀能力呈负相关关系,是土壤侵蚀模数定量研究的重要因子。
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关键词
土壤可侵蚀性
因子K
水土流失
洛宁县
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职称材料
河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析
被引量：
19
3
作者
曹祥会
龙怀玉
+1 位作者
雷秋良
张认连
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1192-1198,共7页
利用河北土系调查成果中的土壤颗粒组成、土地利用及土壤化学性质等资料，利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法以及结合地统计学方法，研究了不同土壤类型、不同质地及不同土地利用类型的土壤可侵蚀性K值和土壤可侵蚀性K值的空间变异特征...
利用河北土系调查成果中的土壤颗粒组成、土地利用及土壤化学性质等资料，利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法以及结合地统计学方法，研究了不同土壤类型、不同质地及不同土地利用类型的土壤可侵蚀性K值和土壤可侵蚀性K值的空间变异特征。结果表明：①河北土壤可侵蚀性K值平均为0．27，其变化范围为0．12～0．40，土壤可蚀性K值在0．30～0．35之间易蚀性土壤面积占总土地面积的63．71％，土壤可蚀性K值在0-25～0．3之间较易蚀性土壤面积占总土地面积的21．52％，这说明该省易蚀性土壤面积较大。②不同质地的K值之间显著性差异，粉砂黏壤质的可侵蚀性K值最大，为0．37；壤砂质的可侵蚀性K值最小，为0．13。而在不同的土地利用类型之间的K值差异性不显著，耕地的K值最大，为0．33；草地的K值最小，为0．22。③河北土壤可侵蚀性K值存在较强的变异性，其变异系数为29％。因此，在土壤侵蚀定量监测、评价水土流失时，应考虑土壤可蚀性K值的这种空间变异状况。块金值／基台值为37．3％，表明在变程内具有中等强度的空间相关性。步长为23km，变程为440km，变程远大于步长，表明在小流域尺度下有较好的空间相关性，进行Kriging插值能得到较准确的结果。④河北土壤可蚀性K值大体呈现南高北低的空间分布特征，南部主要是耕作栽培区，北部主要是自然植被区。该研究结果为宏观大尺度土壤资源可持续利用与制定水土保持规划提供科学依据。
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关键词
颗粒组成
土壤可侵蚀性
土壤
类型
土地利用
空间分布
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职称材料
题名
Vis-NIR光谱快速估测土壤可侵蚀性因子可行性分析
被引量：
6
1
作者
喻武
贾晓琳
陈颂超
周炼清
史舟
机构
西藏农牧学院资源与环境学院
浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1076-1081,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41461063)
中央高校基本科研业务费专项资金项目资助
文摘
土壤侵蚀降低土地生产力,导致土壤环境恶化,其中水力侵蚀是土壤侵蚀中最主要的一种形式。土壤可侵蚀性K值是评价土壤被降雨侵蚀难易程度的一项重要指标。使用河南、福建和浙江三省研磨干样可见-近红外(Vis-NIR)漫反射光谱数据,将其转换为吸收率后进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪;对土壤有机质(SOM)和机械组成进行精准预测后,分别采用EPIC和RUSLE2模型估算K值,并对预测精度进行比较分析,所得结论如下:(1)建立土壤有机质和机械组成高光谱最佳预测模型,土壤质地(砂粒、粉粒和黏粒)预测采用支持向量机(SVM)模型,SOM预测采用局部加权回归(LWR)模型,模型四分位相对预测误差(RPIQ)为2.27,3.17,2.18和3.44;(2)通过土壤质地估算的土壤渗透性等级分类效果较好,Kappa系数为0.62,同时估测的土壤质地类型与实测土壤质地类型分布特征相近,质地主要类型均是粉黏土、砂黏壤土、壤土、壤砂土和砂壤土;(3)EPIC和RUSLE2两种模型均具有较为精确的估测能力,EPIC模型预测精度更高,均方根误差(RMSEP)为0.006 6(t·ha·h)/(ha·MJ·mm),RPIQ达1.58,而RUSLE2模型精度相对较低(其中RPIQ为1.43),因此推荐使用EPIC模型结合Vis-NIR光谱技术估测土壤可侵蚀性K值。本研究为今后快速准确预测K值提供思路,并为大面积监测土壤侵蚀提供辅助手段。
关键词
土壤可侵蚀性
K值
EPIC
RUSLE2
Keywords
Soil erodibility K value
EPIC
RUSLE2
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
洛宁县土壤可侵蚀性研究
被引量：
5
2
作者
王艾萍
潘少奇
机构
河南大学环境与规划学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第28期13684-13686,共3页
文摘
土壤可蚀性因子K值表示土壤被冲蚀的难易程度,是影响土壤流失量的内在因素。用ArcGIS软件处理得到洛宁县土壤类型图,运用EPIC模型中的K值计算方法,根据土壤机械组成计算得出洛宁县各种土壤的K值并生成K值图。结果显示:①洛宁县土壤中不易蚀土占全县总面积的59.18%,在山地区呈"箕"形分布;较易蚀土占全县总面积的35.44%,多分布在森林覆盖率低的农垦区,比较容易导致土壤侵蚀。②土壤可蚀性因子K值代表了土壤抵抗水蚀能力的大小,与土壤的抗冲抗蚀能力呈负相关关系,是土壤侵蚀模数定量研究的重要因子。
关键词
土壤可侵蚀性
因子K
水土流失
洛宁县
Keywords
Soil eradicable factor K
Soil and water loss
Luoning County
分类号
S157 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析
被引量：
19
3
作者
曹祥会
龙怀玉
雷秋良
张认连
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业部面源污染控制重点实验室
出处
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1192-1198,共7页
基金
国家科技部基础性工作专项重点项目(2014FY110200A07)资助
文摘
利用河北土系调查成果中的土壤颗粒组成、土地利用及土壤化学性质等资料，利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法以及结合地统计学方法，研究了不同土壤类型、不同质地及不同土地利用类型的土壤可侵蚀性K值和土壤可侵蚀性K值的空间变异特征。结果表明：①河北土壤可侵蚀性K值平均为0．27，其变化范围为0．12～0．40，土壤可蚀性K值在0．30～0．35之间易蚀性土壤面积占总土地面积的63．71％，土壤可蚀性K值在0-25～0．3之间较易蚀性土壤面积占总土地面积的21．52％，这说明该省易蚀性土壤面积较大。②不同质地的K值之间显著性差异，粉砂黏壤质的可侵蚀性K值最大，为0．37；壤砂质的可侵蚀性K值最小，为0．13。而在不同的土地利用类型之间的K值差异性不显著，耕地的K值最大，为0．33；草地的K值最小，为0．22。③河北土壤可侵蚀性K值存在较强的变异性，其变异系数为29％。因此，在土壤侵蚀定量监测、评价水土流失时，应考虑土壤可蚀性K值的这种空间变异状况。块金值／基台值为37．3％，表明在变程内具有中等强度的空间相关性。步长为23km，变程为440km，变程远大于步长，表明在小流域尺度下有较好的空间相关性，进行Kriging插值能得到较准确的结果。④河北土壤可蚀性K值大体呈现南高北低的空间分布特征，南部主要是耕作栽培区，北部主要是自然植被区。该研究结果为宏观大尺度土壤资源可持续利用与制定水土保持规划提供科学依据。
关键词
颗粒组成
土壤可侵蚀性
土壤
类型
土地利用
空间分布
Keywords
Particle composition
Soil erodibility
Soil types
Land use
Spatial distribution
分类号
S157 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
Vis-NIR光谱快速估测土壤可侵蚀性因子可行性分析
喻武
贾晓琳
陈颂超
周炼清
史舟
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
洛宁县土壤可侵蚀性研究
王艾萍
潘少奇
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析
曹祥会
龙怀玉
雷秋良
张认连
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2015
19
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职称材料
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