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生物质炭对土壤有机质活性的影响 被引量:142
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作者 章明奎 Walelign D Bayou 唐红娟 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期127-131,137,共6页
为了解施用生物质炭对土壤碳组分的潜在影响,通过室内2年盆栽培养试验研究施用不同用量生物质炭对土壤有机碳积累、有机碳稳定性、微生物量碳和水溶性有机碳的影响,并与施用等碳量的小麦秸秆、酸洗生物质炭(去除生物质炭中的速效养分)... 为了解施用生物质炭对土壤碳组分的潜在影响,通过室内2年盆栽培养试验研究施用不同用量生物质炭对土壤有机碳积累、有机碳稳定性、微生物量碳和水溶性有机碳的影响,并与施用等碳量的小麦秸秆、酸洗生物质炭(去除生物质炭中的速效养分)及同时施用小麦秸秆与生物质炭的处理进行比较。结果表明,施用生物质炭可显著提高土壤有机碳的积累,增加土壤有机碳的氧化稳定性,降低土壤水溶性有机碳。施用生物质可在短时间内增加微生物量碳,但随着培养时间的增加,其微生物量碳逐渐下降,最终明显低于对照土壤(不施有机物料的处理)。土壤水溶性有机碳的下降可能与生物质炭对其吸附固定有关,而短时间内激发微生物量碳增加可能与施入生物质炭增加了土壤有效养分、改善土壤微生物生长环境有关。研究结果认为,长期单一施用生物质炭可能会引起土壤有机质生物活性的下降,但生物质炭与一般生物质有机肥配合施用可减免这些负影响。 展开更多
关键词 物质 土壤活性有机物质 有机碳的氧化稳定性
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顾及光谱位置及秸秆还田活动影响的土壤有机质高光谱估算
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作者 谭超 林镇宏 +4 位作者 贺秋华 栾海军 余姝辰 郑雅玲 邹娟 《测绘通报》 北大核心 2025年第2期89-95,共7页
土壤有机质(SOM)是衡量土壤健康和肥力的重要指标,准确估算SOM对农业可持续发展至关重要。高光谱技术结合机器学习为SOM的大范围且无损监测提供了可能。然而,现有研究尚未充分探讨土壤活性物质作用的敏感光谱范围内光谱位置的物理意义... 土壤有机质(SOM)是衡量土壤健康和肥力的重要指标,准确估算SOM对农业可持续发展至关重要。高光谱技术结合机器学习为SOM的大范围且无损监测提供了可能。然而,现有研究尚未充分探讨土壤活性物质作用的敏感光谱范围内光谱位置的物理意义及农业秸秆还田活动的光谱效应。因此,本文提出了创新的Pearson相关系数与光谱位置联合优化算法(PAS),以解决这个问题。试验结果表明:PAS算法中,光谱位置与相关系数的比例为3∶7时,可有效提升模型预测性能;1260 nm特征波长是秸秆有机成分的光谱效应典型位点;1300 nm特征波长为1260 nm与SOM的相互作用典型位点;1320 nm特征波长受1260 nm、SOM及1340 nm的综合影响。本文论证了秸秆还田活动的光谱效应对SOM估算的重要影响,以及文中方法量化秸秆还田活动固碳效应的潜力。 展开更多
关键词 土壤有机质 高光谱 土壤活性物质 秸秆还田 地理加权回归 土壤固碳
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基于有机质特征谱段的土壤Cd含量高光谱遥感反演 被引量:7
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作者 张霞 孙友鑫 +2 位作者 尚坤 丁松滔 孙伟超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期186-195,共10页
针对土壤Cd高光谱遥感定量反演中的机理性不足及数据冗余问题,提出一种基于有机质特征谱段的反演方法。该方法首先提取土壤光谱中对重金属Cd具有吸附作用的有机质特征谱段,进而通过竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive rewei... 针对土壤Cd高光谱遥感定量反演中的机理性不足及数据冗余问题,提出一种基于有机质特征谱段的反演方法。该方法首先提取土壤光谱中对重金属Cd具有吸附作用的有机质特征谱段,进而通过竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)优选特征谱段,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression, PLSR)建立重金属Cd的反演模型,并利用郴州矿区土壤实验室光谱数据和哈密黄山南矿区野外光谱数据进行方法验证。研究表明:有机质特征谱段提取在降低数据冗余的同时提高了重金属Cd的反演精度,CARS算法相对于相关系数法(Correlation coefficient, CC)和遗传算法(Genetic algorithm, GA)特征选择具有更高的反演精度,基于有机质特征谱段的CARS-PLSR算法在土壤实验室光谱和野外实测光谱所得验证精度R2分别为0.94和0.80,表明该算法对于实验室和野外光谱均具有一定适用性。研究可为土壤重金属含量高光谱反演的特征波段选择和算法优选提供参考。 展开更多
关键词 高光谱遥感 土壤重金属 土壤光谱活性物质 特征选择 反演
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顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演 被引量:3
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作者 张霞 王为昊 +2 位作者 孙伟超 丁松滔 王一博 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2019-2026,共8页
目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱... 目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R^(2))、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明:不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R^(2)由0.624提升到0.755,RPD由1.668提升到2.069,RMSEP减少40.591;与不考虑土壤类型的建模相比,黄壤样本特征谱段的估算精度R^(2)由0.761提升到0.879,RPD由2.137提升到3.001,RMSEP减少74.737,红壤样本特征谱段的估算精度R^(2)由0.866提升到0.939,RPD由2.848提升到4.212,RMSEP减少89.358,黄壤和红壤样本的反演模型均达到了出色模型的标准。因此,土壤光谱活性物质特征谱段的提取以及土壤类型的考虑均有助于提高土壤Zn含量的反演精度,为应用高光谱遥感图像进行大范围土壤重金属污染监测奠定方法基础。 展开更多
关键词 重金属 土壤类型 高光谱遥感 土壤光谱活性物质 特征选择
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