检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感技术与应用 2024年第2期39卷 350-361页

作者：张骞月张继真郝欣瑶张月吉林农业大学资源与环境学院吉林长春130118 松辽水利委员会松辽流域水土保持监测中心站吉林长春130021 吉林省商品粮基地土壤资源可持续利用重点实验室吉林长春130118 秸秆综合利用与黑土地保护教育部重点实验室吉林长春130118

利用遥感技术的物候提取方法在理解农田物候对气候变化的敏感性问题中具有较大潜力。基于MODIS的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)遥感产品,提取东北农田地区2005~2020年植被物候参数并用地面实测数据加以... 详细信息

利用遥感技术的物候提取方法在理解农田物候对气候变化的敏感性问题中具有较大潜力。基于MODIS的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)遥感产品,提取东北农田地区2005~2020年植被物候参数并用地面实测数据加以验证,然后获取农田物候与气温、降水量和日照时数间的相关关系。结果表明东北地区2005~2020年农田物候空间分布格局较为一致,只在部分区域因作物品种布局原因存在差异;农田物候的时间变化显著,多数地区生长季开始日期以1 d/a的速率在提前,生长季长度以1 d/a的速率在延长。农田物候受气温与降水量的影响较为明显,受日照时数影响不大,同时也在一定程度上受到种植结构变化的影响。而且,农田物候在很大程度上受人为因素干扰,因此有些区域气候因素对其影响表现出相反趋势。

关键词：农田物候遥感 NDVI 气候变化中国东北

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东北黑土区农业废弃物资源化利用研究进展

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吉林农业大学学报 2022年第6期44卷 706-716页

作者：姜延李思达马秀兰韩兴谢忠雷王玉军吉林农业大学资源与环境学院长春130118 白城市洮北区农产品质量安全监督检测中心白城137000 吉林大学植物科学学院长春130062 秸秆综合利用与黑土地保护教育部重点实验室长春130118

东北黑土区是我国粮食主产区,随着农业生产和农民生活水平不断提高,大量作物秸秆和畜禽粪便等农业废弃物产生的污染问题十分突出,而农业废弃物作为重要的可再生资源,充分挖掘其巨大潜能、发挥其利用价值,对于促进黑土区农业的可持续发... 详细信息

东北黑土区是我国粮食主产区,随着农业生产和农民生活水平不断提高,大量作物秸秆和畜禽粪便等农业废弃物产生的污染问题十分突出,而农业废弃物作为重要的可再生资源,充分挖掘其巨大潜能、发挥其利用价值,对于促进黑土区农业的可持续发展有重要意义。文章综述了作物秸秆和畜禽粪便的利用现状及存在问题,包括来源、危害、特性以及潜力分析等,并对作物秸秆的“五化”利用和畜禽粪便的资源化利用进行了探讨,针对其影响因素及存在问题,提出了合理化对策和建议,最后对农业废弃物的资源化利用和可持续发展进行了总结与展望,旨在为降低环境污染、农业废弃物资源化利用及未来产业发展方向提供参考依据。

关键词：东北黑土区作物秸秆畜禽粪便农业废弃物资源化利用

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基于多时相遥感影像的农安县土壤有机质含量估算

引用

山东农业大学学报（自然科学版） 2024年第3期55卷 304-313页

作者：李华森张继真郝航张月吉林农业大学资源与环境学院吉林长春130118 吉林省商品粮基地土壤资源可持续利用重点实验室吉林长春130118 松辽水利委员会松辽流域水土保持监测中心站吉林长春130021 秸秆综合利用与黑土地保护教育部重点实验室吉林长春130118

精准获取农田土壤碳储量对确保国家粮食安全及应对气候变化具有重要意义。土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)作为土壤碳库的重要组成部分,采用遥感影像估算SOM的精度受单时相、多时相影像的影响程度,及究竟选取多少景影像进行SOM的... 详细信息

精准获取农田土壤碳储量对确保国家粮食安全及应对气候变化具有重要意义。土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)作为土壤碳库的重要组成部分,采用遥感影像估算SOM的精度受单时相、多时相影像的影响程度,及究竟选取多少景影像进行SOM的估算较为合适尚不清楚。本研究以吉林省长春市农安县为研究区,以2013-2018年Landsat 8遥感影像作为数据源,选取归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)、有机碳指数(Soil Organic Carbon Index,SOCI)等光谱指数,并提取高程、坡度、坡向、地形湿度指数(Topographic Wetness Index,TWI)等地形因子,及粮食产量、化肥施用量等农田管理措施,采用随机森林算法筛选后的指示因子作为模型的输入变量,构建SOM估算模型。结果表明:相较于使用单时相卫星影像提取的指示因子,使用多时相卫星影像能更好的利用影像多时相信息,对SOM的估算精度较高。随着使用影像年份的增加,模型反演精度会达到上限,本研究中使用数据年限为3年,后续增加使用影像的数量,反演精度基本不变。使用3年影像进行SOM反演的模型验证集精度R^(2)为0.682,RMSE为3.152 g/kg。本研究成果不仅对应用多时相遥感影像进行SOM精准估算具有重要意义,也对农田土壤质量的提升及农业可持续发展具有重要意义。

关键词：土壤有机质多光谱影像多时相随机森林贡献率

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