为明确国内外土壤健康领域研究现状与热点,选择中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)作为数据来源,利用文献计量学和CiteSpace可视化软件对2002—2023年发表的土壤健康领域研究文献进行分析。结果表明:1)2002—2022年土壤健康领域中英...
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为明确国内外土壤健康领域研究现状与热点,选择中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)作为数据来源,利用文献计量学和CiteSpace可视化软件对2002—2023年发表的土壤健康领域研究文献进行分析。结果表明:1)2002—2022年土壤健康领域中英文发文量均呈上升趋势,中文发文量远低于英文发文量,仅为英文发文量的14.50%。2)中国和美国土壤健康领域发文量分别占总发文量的28.63%和20.36%;中国科学院、美国农业部、中国农业农村部和印度农业研究委员会等是土壤健康领域发文的主要单位。3)中文文献关键词主要为土壤质量、土壤肥力和土地管理等,而英文文献关键词主要关注土壤环境安全。4)从发文时间来看,CNKI数据库土壤健康领域研究文献依次关注土壤肥力(2002—2014年),土地占补平衡、土地整治与粮食安全(2015—2019年),耕地产能、功能及生物活性(2019—2023年);而WOS数据库土壤健康领域研究文献主要关注土壤环境质量(2002—2017年),面源污染及重金属污染(2018—2023年)。未来中国和美国仍是土壤健康领域研究的两大中心,耕地质量、耕地产能、土壤污染、健康土壤培育和土壤微生态等可能成为土壤健康领域的研究热点和焦点。
为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计(Estimation of Scale Parameter2,ESP2)方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中:塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。
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