催化裂解-金汞齐富集-冷原子吸收光谱仪测定土壤样品中总汞含量

为建立采用催化裂解-金汞齐富集-冷原子吸收光谱仪即直接测汞仪测定土壤样品中汞含量的方法,本研究配制汞总量为0~2 ng、0~15 ng和25~1023 ng的三种不同汞浓度系列的标准工作曲线,选取9个土壤样品,3种国家土壤有证标准物质,同一样品分别进行6组平行测定,并抽取3个土壤样品进行3种不同浓度加标回收试验,以对其方法精密度和准确度进行论证。 结果显示：仪器信号值与Hg总量之间均呈良好的线性关系。根据仪器多次测定空白数据结果,按照称样量0.1 g计算,方法最小检出量为0.09 ng/g;平行测定结果相对标准偏差均小于10%,土壤标准物质测定值与标准物质标准参考值均相符,不同浓度的加标回收率范围为78.4%～92.7%。结果表明催化裂解-金汞齐富集-冷原子吸收光谱仪,可用于批量土壤样品中汞含量的快速测定分析,方法的精密度和准确度可满足测定分析要求,且实验过程中无需前处理消煮,操作方便、快速高效。     

基于变焦镜头的机载相机监控系统设计及试验

机载遥感监控系统因其灵活机动、可重复使用且风险小的优势,为专题化、智能化获取国土、资源、环境等遥感信息提供了有力的支持。为了满足大视场范围监控和小视场特定目标观测的需求,设计并实现了基于变焦镜头的机载相机监控系统,能够实现12倍的连续变焦,包括电动变焦控制、高速成像存储以及不同分辨率图像拼接等。在经过地面可靠性验证和总体功能完善后,完成了航空搭载飞行试验,获取了相对航高为3000m、约7GB的连续变焦的不同地面分辨率图像,利用四分法改进的SURF(Speeded-up robust featrues)拼接算法对不同地面分辨率图像进行连续拼接,能够得到大场景范围的良好拼接图像,并保持高分辨率图像的细节部分。     

基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演

充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。     

草地退化的高光谱遥感监测方法

我国草地分布面积广,退化情况严重,实时、准确地监测草地的生态状况,对于区域气候、碳循环研究以及经济发展具有重要意义。利用地面实测光谱数据进行了高光谱草地退化监测研究。选择内蒙古呼伦贝尔市的温性草甸草原为研究对象,测量了草甸草原的羊草、克氏针茅、冷蒿等多种植物的叶片、冠层以及多种植物混合的群落反射率光谱数据。通过有效的光谱特征参量化方法,提取叶片和冠层光谱的光谱特征,准确区分了草甸草原的几种建群和退化指示草本植物,验证结果表明光谱识别的精度高于95%。以此为基础,利用线性光谱混合模型对群落植被的混合光谱数据进行混合光谱分解,得到各组分的覆盖度,误差在5%以内。该文的研究结果为高光谱遥感草地监测提供了有力依据。     

基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究

为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米（郑单958）为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明：玉米叶片氮含量：上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。     

绿肥对华北潮土土壤可溶性有机物的影响

在华北潮土上种植不同绿肥,于绿肥翻压前原位采集其地上部及土壤样品,进行56d的绿肥翻压模拟试验。设毛叶苕子(Vicia villosa Roth.)、二月兰(Orychophragmus Violaceus L.)、黑麦(Secale cereale L.)三个绿肥处理和无绿肥对照处理,分析培养过程中土壤可溶性有机物(DOM)组分及其紫外-可见光谱参数的变化,以探究绿肥对土壤DOM的影响。种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机碳(DOC)、总有机酸碳(TOAs)和总碳水化合物碳(TCs)含量,三者的变化趋势一致,各处理均在培养第1 d上升至峰值后迅速下降。毛叶苕子提高DOC和TOAs的效果最好,最高比对照增加114.01%(培养第1d)和109.10%(培养第14 d)。黑麦提高TCs的效果最好,最高比对照增加323.18%(培养第42 d)。种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机氮(DON)含量,与DOC变化趋势不同,各处理在培养第1 d上升后迅速下降一段时间后又迅速上升。毛叶苕子提高DON的效果最好,最高比对照增加305.83%(培养第42d)。绿肥增加了SUVA₂₅₄,SUVA₂₆₀,SUVA₂₇₂,SUVA₂₈₀,SAUC_240-400,降低了A₂₅₀/A₃₆₅和A₂₄₀/A₄₂₀。紫外-可见光谱参数的主成分分析显示SUVA₂₅₄,SUVA₂₆₀,SUVA₂₇₂,SUVA₂₈₀间有很高正相关性,A₂₅₀/A₃₆₅和A₂₄₀/A₄₂₀间亦有很高正相关性,SAUC_240-400是这些参数中表征DOM性质的关键因子。综上结果表明,种植翻压绿肥增加了土壤DOM含量,提高了土壤DOM的芳香性、疏水性、腐殖化程度、平均分子量,增加了土壤DOM的稳定性。     

不同高光谱特征参数区分马铃薯品种的优劣势分析

对马铃薯关键生育期的高光谱遥感图像进行特征提取和分析,提出了一种快速区分不同马铃薯品种的方法。以两个早熟和中熟马铃薯品种为研究对象,采集其块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的冠层反射光谱曲线,对实测反射光谱曲线进行Savitzky-Golay滤波平滑和一阶微分处理,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数、宽度参数和反射率参数为研究指标,根据21个高光谱特征参数的贡献率大小,评价了其区分不同马铃薯品种的优劣。结果表明：(1)同一类高光谱特征参数在不同生育期区分马铃薯品种的能力不同: 高光谱位置参数、宽度参数和反射率参数在块茎膨大期区分不同马铃薯品种的能力最强,淀粉积累期次之;高光谱振幅参数和面积参数在淀粉积累期的区分能力最强,块茎膨大期次之,五类高光谱特征参数在块茎形成期的区分能力均最差。(2)同一生育期5类高光谱特征参数区分马铃薯品种的能力也存在差异。在块茎形成期,五类高光谱特征参数的区分能力从强到弱依次为：反射率参数>振幅参数>面积参数>宽度参数>位置参数;在块茎膨大期和淀粉积累期,从强到弱依次为：面积参数>振幅参数>反射率参数>宽度参数>位置参数。综合能力从强到弱依次为：面积参数>振幅参数>反射率参数>宽度参数>位置参数。     

内蒙古草原植被最大光能利用率取值优化研究

针对目前CASA (carnegie-ames-stanford approach)模型等植被生产力模型植被最大光能利用率的取值未对草原进行区分的问题,以内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原为研究对象,结合野外实测NPP(net primary productivity)数据和CASA模型的建模思路优化了三大草原类型植被最大光能利用率,并以此为基础模拟分析了其植被光能利用率和NPP时空格局。结果表明,基于99个地面采样点所建立的一元二次方程模拟的草甸草原、典型草原和荒漠草原最大光能利用率分别为0.654,0.553和0.511 gC·MJ-1,平均为0.573 gC·MJ-1。与未对草原类型进行区分而统一取值为0.541 gC·MJ-1的结果相比,实测NPP与模拟NPP之间的决定系数和和均方根误差分别提高了0.024和2.62 gC·(m2·month-1)-1。受水热组合和草原类型的空间格局的影响,内蒙古草原植被光能利用率和NPP总体上由东北向西南逐渐下降趋势,呈明显的单峰季节变化特征。但光能利用率和NPP的最大值出现的月份有所不同,分别出现在8月份和7月份,这可能与植被吸收的光合有效辐射和光能利用率的最高值出现的月份不同有关。光能利用率和NPP平均值按草甸草原>典型草原>荒漠草原的顺序依次降低。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

基于荧光光谱分析秸秆深埋还田黑土剖面DOC组分结构变化特征

以黑土为研究对象，分析不同深度玉米秸秆还田（0~2，3~10，11~20，21~30和31~40 cm）后可溶性有机碳（DOC）的荧光特性差异，探讨秸秆深还田后腐殖化程度的变化特征。结果表明：秸秆还田可提高土壤DOC的含量。三维荧光光谱特征表明，土壤DOC的荧光组分均为2种，CK~T4处理分别为类腐殖质物质组分（Ex/Em=250~275/455 nm）和类色氨酸物质组分（Ex/Em=225~237/340~350 nm），而T5处理分别为类腐殖质物质组分（Ex/Em=250~275/455 nm）和类酪氨酸物质组分（Ex/Em=225／304 nm），还田31~40 cm深度有较小的自生成分，且腐殖化系数最高。土壤DOC组分C1的荧光强度有随着秸秆还田深度的加深而增大的趋势，C2组分则呈波动性的状态，荧光强度先增强再减弱。土壤DOC受自生源和外生源共同作用（FI>1.4，0.6相似文献