一、支持精确农业的土壤养分空间分布信息处理的方法（论文文献综述）
王婕[1]（2021）在《不同作物覆盖下农田表层土壤养分空间变异性研究》文中认为土壤是具有高度空间异质性的时空连续变异体。同一养分属性的空间结构存在尺度效应,即单一的大尺度采样,会导致小尺度的土壤养分空间格局变异规律被忽视,近年来随着田间精准灌溉施肥技术的广泛应用,使得小尺度下的耕地土壤养分研究非常必要。为探究不同作物覆盖下的田块表层土壤养分适宜的监测密度、不同时期的农作物对土壤养分空间分布格局的影响、果园土壤养分上下层之间的相互作用等导致的空间变异性,分别对西北农林科技大学试验基地曹新庄农场、旱区节水农业研究院国家桃、柿种质资源圃、宁夏旱作高效农业科技园区试验基地的田间养分分布情况进行了研究,采集表层土壤（0-20 cm、0-40 cm）养分数据,运用经典统计、地统计学结合Kriging插值方法,分析不同田块的采样间距（12 m×12 m嵌套6 m×6 m）、不同作物生育阶段（冬小麦抽穗期、成熟期,夏玉米/大豆出苗期）和作物类型（大田作物、果树）对田间土壤养分空间变异的影响,确定农田表层土壤养分的空间变异格局分布特征,为快速、经济、准确的采集土壤养分,为田间养分监测和农业生产精细化提供科学依据。主要结论如下:（1）12m×12 m网格采样间距更优农田表层0-20 cm土壤速效钾呈弱变异,土壤有机质、有效磷、全氮、硝态氮、铵态氮呈中等变异。农田表层土壤养分适宜的半方差模型为球状模型。土壤有机质、全氮空间自相关性强烈;因采样间距的变化,有效磷、速效钾、硝态氮、铵态氮空间相关性中等到强烈。农田土壤有机质、全氮的变异性由结构性因素主导,速效态养分则由随机性因素主导,受施肥、作物消耗等因素影响较大。农场土壤有机质含量由北向南呈先增大后减小的趋势;速效钾和硝态氮均为自地块中心向四周减小的趋势;而全氮与铵态氮含量分布相似。6 m×6 m、12 m×12 m采样间距对农田土壤养分空间变异性的影响结果表明,有机质、有效磷、速效钾、全氮、硝态氮和铵态氮变异系数差值在0.00%～43.33%范围内;块金系数差值在1.9%～33.7%范围内,两种采样间距获得的土壤养分空间变异特征基本一致,12 m×12 m网格采样更优,节约成本,提高效益。（2）冬小麦抽穗期到成熟期,土壤养分空间变异性趋于稳定,由于耕作制度,出苗期空间变异性出现波动冬小麦抽穗期到成熟期,土壤养分质量分数均值均有不同程度的减少,范围在2.30～70.02 mg/kg之间;到夏玉米/大豆出苗期,有效磷和硝态氮质量分数均值增加,而速效钾、铵态氮质量分数均值减少。从冬小麦抽穗期到夏玉米/大豆出苗期,速效钾呈弱到中等变异,有效磷、硝态氮、铵态氮呈中等变异,波动范围在1.13%～83.71%之间。在95%置信水平,相对误差范围5%内,农田土壤养分最佳采样数随变异系数减小而减少。农田速效态养分最优模型是球状模型,总体随着实验作物生育阶段的转变,块金系数减小,空间相关性增强,趋于结构性因素主导。冬小麦抽穗期到成熟期,土壤养分分布规律极其相似,随着翻耕、玉米/大豆播种,施肥等种植制度和管理方式的影响,出苗期土壤养分开始迁移,分布规律被打乱,空间变异性存在差异。（3）园地土壤养分20-40 cm土层较0-20 cm土层受随机因素影响更大果园地土壤养分有效磷、速效钾含量处土壤养分分级标准的丰富水平,0-20 cm土层有效磷、速效钾、硝态氮及铵态氮含量均大于20-40 cm土层。果园地土壤养分速效态养分呈中等变异,0-20 cm土层变异范围在3.86%～38.68%,20-40 cm土层变异范围在5.56%～52.72%,且枸杞园20-40 cm土层的变异系数较桃园、柿子园更为活跃。合理采样数随变异系数的增大而增加,20-40 cm土层的采样数较0-20 cm土层多。果园地0-40 cm土层土壤养分最适宜的半方差模型为指数模型,土壤养分空间相关性呈中等到强烈。0-20 cm土层空间相关性差异在0.1%～50.0%范围内,20-40 cm土层差异在0.1%～29.3%范围内,果园地土壤养分主要由结构性因素主导,20-40 cm土层较0-20cm土层受随机因素影响更大。柿子园有效磷、速效钾、硝态氮上下两层土壤养分分布较为相似。
谢梦姣[2]（2020）在《基于农场与田块尺度的土壤养分空间特征识别方法及应用》文中进行了进一步梳理黄淮海北部夏玉米-冬小麦轮作区存在的耕层土壤退化、水肥利用率低、作物品质欠佳等主要问题,往往会通过配方施肥措施提升土壤肥力,改善土壤综合肥力质量。但是分散的田块管理模式与不同尺度上复杂的土壤养分空间分布,应用传统方法获取的大区域地块土壤养分空间分布信息,采样点的选取具有偶然性、局限性,不能准确反映大区域中相对较小单元土壤养分的含量状况,给精准农业的实施带来困难,正确全面的认识土壤养分空间变异性及其空间分布格局对精准农业、数字土壤制图的发展、合理的土壤养分管理分区及农产品的优质高产等具有重要意义。针对我国农场尺度与田块尺度土壤养分空间变异特征识别方法比较研究资料缺乏的现状,为获取较准确的土壤养分空间分布特征及养分管理分区,本文在黄淮海北部平原邢台市宁晋县白木村选取夏玉米收获期未收割的50m×50m田块尺度（取82个土样）与1000m×1000m（取108个土样）农场尺度耕地为两研究样区,应用普通克里金插值法和RBF人工神经网络插值法探究了两尺度研究样区土壤养分空间变异特征、土壤综合肥力质量情况以及两种空间插值方法的空间特征识别结果精度,为获取较精确的土壤养分空间分布特征,完成土壤养分管理分区,以及农田的精准施肥提供方法与数据支撑。得出的主要研究结果如下:（1）对耕地土壤各养分含量的空间变异特征分析,结果表明:研究样区土壤全氮、有机质、有效磷、速效钾含量分别在0.33～2.9 g·kg-1、8.39～20.59 g·kg-1、20.15～119.88 mg·kg-1、27～175.4 mg.kg-1,pH变化不大均表现为偏碱性。农场尺度土壤全氮、有机质与有效磷大致呈现以西北东南对称线含量较高向两边逐渐减少的空间分布趋势,速效钾空间分布格局呈现北部含量整体偏高,南部含量较低的空间分布特征。田块尺度土壤全氮、有机质、有效磷与速效钾呈现东北部地区含量较多,且整体向西南部递减的空间分布特征。两尺度研究样区表层土壤各养分块金基台比为0.448～0.746,表明土壤各养分在两尺度研究样区表现为中等程度空间变异。（2）应用普通克里金和RBF人工神经网络插值法探究两尺度土壤各养分含量的空间分布特征识别结果显示,基于普通克里金插值法的农场尺度研究样区土壤全氮、pH、有效磷与速效钾的最优半方差拟合模型为指数模型,而球状模型是土壤有机质的最优半方差拟合模型,田块尺度研究样区土壤各养分的最优半方差拟合模型均为指数模型。田块尺度研究样区土壤各养分含量空间分布特征的确定系数R2（0.755～0.877）均大于农场尺度研究样区土壤各养分空间分布特征的确定系数R2（0.705～0.837）,基于RBF人工神经网络插值法的田块尺度研究样区的3个误差指标均小于农场尺度,空间特征识别结果图中土壤养分含量分布表达更加精确,这表明,土壤各养分的空间分布特征识别结果精度受到采样尺度的影响,田块尺度的空间特征识别结果精度优于农场尺度。（3）基于普通克里金插值法和RBF人工神经网络插值法对两尺度研究样区土壤各养分含量空间分布的识别结果进行精度评价,发现基于RBF人工神经网络插值法在同一尺度研究样区的土壤养分空间分布特征识别结果的各项误差均有所减小,在空间特征识别结果图中克服了普通克里金插值结果的“平滑效应”,对土壤养分含量分布表达更清晰,更加贴近土壤养分分布的实际情况,其空间特征识别结果精度更高,这表明在同一尺度研究样区,选用RBF人工神经网络插值法具有更好的土壤养分空间分布特征识别能力。对于取样规模较大的农场尺度研究样区,在进行土壤养分管理分区结果合理性评价时应用RBF人工神经网络插值法对土壤综合肥力质量空间分布的识别能力更高。（4）利用主成分分析法与k-均值聚类分析法,将农场尺度研究样区分为3个土壤养分管理分区,各个分区内的土壤养分含量均趋于同质性,各分区间的土壤全氮、有机质、速效钾差异呈现出显着性,pH值在分区3和分区1、2之间差异显着,土壤有效磷含量在分区1和分区2、分区3之间差异呈现显着性,土壤养分分区结果与土壤肥力质量的整体分布格局具有一致性,这表明,达到了合理养分管理分区的目的,可根据研究样区土壤综合肥力质量空间分布状况与土壤养分管理分区结果进行精准施肥。通过对黄淮海北部夏玉米-冬小麦轮作区的农场尺度的与田块尺度耕地土壤养分空间变异性及其空间分布特征研究,并进行不同插值法下的土壤养分空间分布特征识别结果结果精度研究,在拟合精度较高的插值法下进行研究样区内土壤综合肥力质量空间分布特征研究以及土壤养分管理分区研究,揭示了 RBF人工神经网络插值法拟合精度要高于普通克里金插值法,依据RBF人工神经网络插值法的土壤综合肥力质量空间分布图结合k-均值聚类分析法将农场尺度分为3个土壤养分管理分区,为精准农业的推广及实施,为可持续农业的发展提供数据参考和理论支撑。
邵帅[3]（2020）在《典型黑土区耕地精准管理遥感分区与产能提升对策研究》文中提出土地是自然历史的综合体,是人类赖以生存的物质载体,耕地是土地重要组成部分之一。我国耕地面积占全世界7%左右。同时,我国也是农业大国,作为中国最大的粮仓,东北三省粮食总产量约占全国的20.3%。而作为全国第一粮食生产大省黑龙江粮食总产量占全国9.74%。东北黑土区土壤中腐殖质含量高,土壤肥沃。但水土流失、土壤沙化等生态环境的破坏加剧了耕地质量下降的进程。因此,对连片化种植农场、合作社划分不同管理分区,进行精准管理、精准防护、精准施肥是进行土地整治保护耕地质量,提高耕地产能主要措施。本文选取了位于黑龙江省北安市赵光农场的田块作为研究区,研究区田块占地30公顷,漫川漫岗地形变化特证明显。通过分析田块内部土壤理化性质以及不同生长期作物长势的时空变异规律,利用面向对象分割方法对2017年裸土期4月16日、三个关键生长期6月15日、7月5日和9月3日的NDVI（0615NDVI、0705NDVI、0903NDVI）以及融合裸土期0416和生长期0705NDVI划定精准管理分区。通过普通克里金插值裸土期土壤表层有机质（SOM）、不同时期NDVI以及变量测产数据对不同时期分区结果采用区间同质性和区内异质性进行精度验证。研究结果分析表明:（1）SOM、全氮（TN）、全磷（TP）、速效磷（AP）、速效钾（AK）空间分布变异系数均达到了中等变异水平;0615NDVI、0705NDVI、0903NDVI三期作物长势空间差异明显。（2）不同时期管理分区结果精度验证区内变异系数均达到弱变异水平,区内同质性高,区间变异系数均达到中等变异水平,区间异质性高;SOM克里金插值结果验证精度达到0.623;基于0705NDVI对裸土区分区结果验证精度最高;基于NDVI对三个关键生长期分区结果验证精度最高时相为0705NDVI,基于产量数据验证精度最高时相为0615NDVI;通过裸土期和0705NDVI融合分区比单独对裸土期和0705NDVI分区,基于SOM和0705NDVI分区验证精度均有提高。对达到相同验证精度的不同时期的分区结果分析格局变化。不同时期分区结果呈现一定的相似性和连续性,侵蚀沟明显的G2、G3在不同时期均存在连续的分区格局,在山脊线R4的西北部以及R7的西部,作物长势均较差,分区格局存在相似性。利用离散小波对地形曲率和NDVI降噪,分不同坡位进行两者相关性分析,为田块尺度进行土地整治,提高耕地实际产能,进行对策分析提供依据。不同坡位降噪后的地形曲率与NDVI均存在极显着相关关系,在坡顶、阴坡、阳坡的凸坡处,作物长势差,在凹坡处,作物长势好,在坡底凸坡处,作物长势好,在凹坡处作物长势差。说明田块内地形的凹凸对作物长势有着显着影响,影响作用在不同坡位存在差异。因此,根据不同生长期分区结果可知,G2、G3两条明显侵蚀沟的治理是进行土地整治,提高耕地实际生产力的首要任务,减小田块内部地势高差,平整不同坡位的凹凸地势也是提高耕地实际生产力的主要手段。通过对田块不同时期进行管理分区划定,对不同时期遥感分区结果采取相应的管制措施。为精准施肥提供依据,提高化肥利用率,也达到了改善生态环境目的。同时,为了提高耕地的实际产能,进行田块内部地势的填挖与平整、耕作措施的改变、侵蚀沟的治理等措施。
孙冬晓[4]（2020）在《模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究》文中进行了进一步梳理森林土壤养分是指森林生态系统中能够直接或经转化后被植物根系吸收的矿质营养成分,是森林土壤肥力的重要组成部分,也是衡量森林土壤质量的重要指标,主要包括有机质（Soil organic matter,SOM）、全氮（Total nitrogen,TN）、全磷（Total phosphorus,TP）、全钾（Total potassium,TK）、碱解氮（Alkeline nitrogen,AN）、速效磷（Available phosphorus,AP）和速效钾（Available potassium,AK）。摸清森林土壤养分三维空间分布状况和特征,确定土壤养分级别,对科学营林、合理施肥、提高肥效、促进森林资源可持续利用等方面具有重要作用。本次研究以广东省云浮市森林土壤为对象,针对0-100cm深度的土壤,由上到下分5层（D1:0-20cm、D2:20-40cm、D3:40-60cm、D4:60-80cm和D5:80-100cm）分别建立土壤养分7个指标（SOM、TN、TP、TK、AN、AP和AK）的后反馈人工神经网络（Back propagation-Artificial Neural Network,BP-ANN）预测模型。模型输入由必选参数和候选参数两部分组成:必选输入参数为比例尺为1:100万的粗分辨率各土壤养分图;候选参数由10m分辨率的数字高程模型（DEM）数据衍生获得,包括4个地形参数,坡度（Slope）、坡向（Aspect）、地形位置指数（Topographical position index,TPI）、潜在太阳辐射（Potential solar radiation,PSR）和5个水文参数,潜在地下水位深（Depth to water,DTW）,泥沙输移比（Sediment delivery ratio,SDR）、水流长度（Flow length,FL）、水流流向（Flow direction,FD）、土壤地形因素（Soil terrain factor,STF）。研究区内共计449（385+64）个样点数据用于此项研究,其中建模区域（罗定市和新兴县）内的385个样点数据用于基于10重交叉验证（10-fold Cross Validation）法的模型建立,独立验证区域（郁南县、云城区和云安区）内的64个样点数据用于检验模型的推广应用精度。依据RMSE、R2、ROA±5%、ROA±10%和ROA±20%共5个模型评价指标,对模型输入的9个地形水文候选参数进行筛选,以增加候选参数个数直至模型精度没有显着提高为筛选原则,分析最优的模型输入参数组合。最终利用最优的BP-ANN预测模型生产各土壤养分空间分布图,并依据全国第二次土壤普查推荐的土壤养分分级标准,评价云浮市土壤养分含量的三维空间分布变化状况。具体结论如下:（1）在土壤养分各指标5个土壤层构建的BP-ANN预测模型中,AN指标的最优模型输入为5-6参数组合,预测精度明显优于其它指标,分别为RMSE,431.2mg/kg-866.5mg/kg,R2,0.86-0.89,ROA±5%,60%-78%,ROA±10%,81%-92%,ROA±20%,87%-95%;SOM、TP、TK和AK指标的最优模型输入为5-8参数组合,预测精度低于AN指标,精度范围为R2,0.68-0.88,ROA±5%,34%-53%,ROA±10%,58%-72%,ROA±20%,70%-86%;TN和AP指标的最优模型输入,除TN指标D5土壤层为2参数组合外,其余模型为5-7参数组合,预测精度较低于其它指标。如上所述,应用10重交叉验证法建立的BP-ANN模型可以较好的表达高分辨率地形和水文参数与土壤养分指标的映射关系,反映各土壤养分指标随地形变化的高变异性。（2）根据各地形、水文参数对土壤养分各指标变异的解释能力和在最优模型输入组合中出现的频次来判断各参数的预测能力:Slope和TPI对土壤养分SOM和AN的预测能力相对较强,FD和Aspect对TN的预测能力相对较强,SDR和STF对TP的预测能力相对较强,SDR和TPI对TK的预测能力相对较强,TPI对AP的预测能力相对较强,Slope、SDR和DTW对AK的预测能力相对较强。各参数对土壤养分整体的预测能力:TPI对整个土壤养分的预测能力相对较强,其次为Slope、SDR和Aspect,STF、FD、DTW、PSR和FL对整个土壤养分的预测能力相对较弱。总体上,不同候选参数在预测不同土壤层不同土壤养分指标时的预测能力有所差异。（3）依据全国第二次土壤普查推荐的土壤养分分级标准,将D1-D5层模型预测的水平空间分布图划分等级:SOM,在D1土壤层中的平均值为22.66g/kg,属于Ⅲ级;D2-D4土壤层为15.14 g/kg-16.58g/kg,属于Ⅳ级;D5土壤层为9.05g/kg,属于Ⅴ级。TN和TK在D1-D5土壤层中的平均值分别为1.13g/kg-1.44g/kg和15.92g/kg-18.83g/kg,均属于Ⅲ级。TP,在D1-D5土壤层中的平均值为0.28g/kg-0.31g/kg,属于Ⅴ级。AN,在D1土壤层中的平均值为97.97mg/kg,属于Ⅲ级;D2-D5土壤层为80.71 mg/kg-87.16mg/kg,属于Ⅳ级。AP,在D1-D5土壤层的平均值为0.72mg/kg-1.36mg/kg,属于Ⅵ级。AK,在D1土壤层中的平均值为51.22mg/kg,属于Ⅳ级;D2-D5土壤层为36.77mg/kg-43.09mg/kg,属于Ⅴ级。整体看来,云浮市土壤养分TN和TK的含量丰富,AN和SOM含量处于中等水平,但TP、AP和AK的含量较缺乏,是云浮市土壤质量的主要限制因子。（4）各土壤养分的垂直5层的空间分布状况:随土壤深度的增加,SOM、AN、AP和AK的含量呈逐渐下降趋势;TN含量在D1-D2土壤层先增加,后D3-D5土壤层逐渐降低;TP含量在D1-D3土壤层中无明显变化,D4-D5土壤层略微增加;TK含量在D1-D4土壤层逐渐增加,D5土壤层略微下降。这些特征符合亚热带区域土壤养分的相关研究和报道。
吴振华[5]（2020）在《基于3S集成技术的半干旱草原区大型露天煤炭基地景观格局优化研究》文中认为人类有着数千年的煤炭开采与利用的文明史,在中国乃至世界,煤炭在能源利用中的重要地位一直不可撼动。中国东部煤炭资源逐渐枯竭,为进一步满足中国的能源需求,中国政府在“十二五”和“十三五”期间提出,要加快煤炭开发战略西移,在中国西北部重点建设9个大型煤炭基地,并加快大型煤炭基地外煤矿关闭退出。中国西北部半干旱草原地区具有酷寒、干旱、土壤贫瘠且蒸发强度大、植物生长期短等特点,草原生态本底条件极为脆弱,是景观生态退化极其严重的地区。中国大多数露天煤矿都位于干旱和半干旱地区,煤炭开发导致其景观结构缺损与景观功能失调等一系列景观生态干扰与生态环境问题。因此,有效的景观格局优化是非常有必要的,这包括以最小的人工干预实现最大限度的整体恢复、综合了解景观生态问题以及采矿对景观生态影响的复杂性。然而,煤炭露天开采对半干旱草原景观格局的影响规律不清,导致景观格局优化方法不能有针对性地解决半干旱草原区大型露天煤炭基地的景观生态问题。本研究的目标是:1、研究基于引导型自修复的矿区景观格局优化理论与方法;2、完善半干旱草原区大型煤炭基地景观分类体系;3、对研究区进行充分的景观生态调查;4、明确半干旱草原区大型煤炭基地景观生态健康的内涵、标准、评价指标体系与模型;5、深入研究煤炭露天开采对草原景观格局的影响规律;6、确定半干旱草原区大型煤炭基地景观格局优化方案。最终得出以下研究成果:（1）本研究遵循大型煤炭基地景观分类的原则,在发生法土地分类的基础上,充分考虑土地的生态属性,融入景观生态学的格局、过程与功能理论,采用自上而下的分解式分类法,借鉴生物学分类的阶层命名法,最终构建了半干旱草原区大型煤炭基地景观分类体系,其中景观界4类,景观纲16类,景观科62类,景观种超过200类。与此同时,本研究在景观分类与调查的基础上,对2002-2017年间锡林浩特市胜利大型露天煤炭基地景观格局演变进行了深入的分析,分析结果表明:1)人类的各种干扰导致了草原景观斑块数量逐渐增多、景观逐渐破碎化、景观连通性逐渐下降、景观多样性逐渐升高、景观形状趋于复杂而不规则、景观斑块越来越离散、景观异质性与复杂性增强、景观稳定性逐渐下降;2)草原景观是本研究区的基质,矿业景观、城镇景观、工业仓储景观以及路网景观逐年扩张并占用了大量的草原景观,导致草原景观逐渐减少,不健康草原景观逐年增加。（2）本研究提出了基于Albedo-MSAVI特征空间的半干旱草原区荒漠化指数（Semi-Arid Steppe Desertification Index,SASDI）模型。结果表明,SASDI模型与土壤表层有机质具有很高的相关性（R2=0.7585）,该模型充分运用了多维遥感信息,有利于半干旱草原区荒漠化的定量分析与持续监测。与此同时,本研究提出了基于SI-Brightness特征空间的半干旱草原盐渍化指数（Semi-Arid Steppe Salinization Index,SASSI）。结果表明,SASSI模型与土壤表层含盐量具有很高的相关性（R2=0.7698）,并充分运用了多维遥感信息。SASSI模型能够精确、有效而方便地获取半干旱草原的土壤盐渍化信息。（3）本研究构建了适用于半干旱草原大型煤炭基地景观生态健康评价的模型——CVORE（Condition,Vigor,Organization,Resilience,and Ecosystem Services Function）,并以此为基础提出了半干旱草原大型煤炭基地景观生态健康评价的指标体系,明确了半干旱草原大型煤炭基地景观生态健康的内涵,制定了半干旱草原大型煤炭基地景观生态健康的标准。与此同时,本研究在景观生态健康评价的基础上,还进行了煤炭露天开采对半干旱草原景观生态健康的影响研究。研究结果表明:1)轻度不健康景观主要位于人类干扰较多的区域周边,中度不健康景观主要是矿区工业广场景观,重度不健康景观基本都是采坑,各健康等级的占比呈现“两头少,中间多”的正态分布模式,不健康景观逐年增多,健康景观逐渐减少;2)研究区景观生态健康的时空分布特征极其明显而单一,水含量高的区域景观生态健康状况极好,人类干扰较多的区域景观生态健康状况较差;3)根据大型露天煤炭基地的开发方式、煤炭露天开采过程中形成的扰动景观类型以及研究区景观生态健康的演变过程,本研究将煤炭露天开采对健康草原的影响分为四种类型:扰动退化型、扰动退化恢复型、稳定健康型和波动型;4)影响研究区草原景观生态健康的空间分布与变化的驱动因素有水、露天矿、城市、农业、工业、路网以及高程,煤炭露天开采对草原景观生态健康有着显着的影响。（4）提出了大型露天煤炭基地对半干旱草原景观生态影响的概念模型,厘清了矿区景观格局优化的目标、原则和理论,在此基础上提出了基于引导型自修复的矿区景观格局优化理论与方法。在进行锡林浩特市胜利大型煤炭基地引导型自修复的研究过程中,提出了修正的景观干扰指数,并结合景观生态健康评价、缓冲区分析、景观生态功能贡献率,确立了大型露天煤炭基地对半干旱草原景观生态健康影响的空间分布,以此为基础提出了工程修复斑块、人工维护斑块和自然修复斑块三个景观生态修复区及相应的引导型自修复的建议,最终以最小的成本达到整体景观功能提升与可持续发展的目的,实现“景观格局优化”。在进行锡林浩特市胜利大型煤炭基地景观格局优化的研究过程中,通过构建基于多规融合的阻力面,采用最小累积阻力模型进行景观格局优化,在新构建的“源”景观、生态廊道、生态节点以及人工湿地的基础上提出了“一环、两纵、两横、八核心、十节点、多廊道”的景观格局优化模型,本研究所提出的“景观格局优化”模型立足于大型煤炭基地景观生态固有的修复能力以及采矿对景观生态的影响过程,通过构建潜在的景观格局“帮助”大型煤炭基地自修复,使受损景观生态通过自身的主动反馈,不断自发地走向良性循环和恢复,实现“引导型自修复”。与此同时,本研究将煤炭基地、矿群以及矿区三个尺度的一系列修复策略相结合,提出了多尺度引导型自修复的景观格局优化体系。在景观生态学、测绘科学与技术、土地资源管理、地理学、生态学、露天采矿学、恢复生态学、矿山生态学、土地复垦与生态重建等多个学科的基础上,以锡林浩特市胜利煤田这一典型的半干旱草原区大型煤炭基地为例,提出了基于引导型自修复的矿区景观格局优化理论与方法,以及“大型煤炭基地景观分类、调查与监测→景观生态健康评价→煤炭露天开采对半干旱草原景观格局的影响→基于引导型自修复的景观格局优化”的研究体系,旨在为世界各地矿业城市、大型煤炭基地等类似研究区的景观分类、景观生态评价、采矿对景观生态的影响规律、景观格局优化、景观生态规划、生态规划、城市规划、景观生态修复等提供借鉴。该论文有图52幅,表24个,参考文献390篇。
周虹[6]（2020）在《典型沙区生物土壤结皮微生物群落结构与功能研究》文中进行了进一步梳理生物土壤结皮是干旱沙区地表景观的重要组成部分,对维持荒漠生态系统稳定具有重要意义。微生物是生物土壤结皮的重要组分,在维持生物土壤结皮结构和功能、促进生态系统物质循环等方面发挥着重要作用。我国北方沙区面积大,自然条件复杂多样,生物土壤结皮分布广泛,类型多样,形成了特色鲜明的生态梯度。本文采用扩增子测序和宏基因组测序技术,分析了我国北方3个典型沙区（毛乌素沙地、共和盆地沙地和古尔班通古特沙漠）不同发育阶段生物土壤结皮微生物群落的结构与功能基因特征,研究了微生物群落结构与功能随生物土壤结皮发育的变化规律,比较了不同灌木群落生物土壤结皮微生物群落结构差异,阐明了区域尺度上生物土壤结皮微生物群落结构与功能的分布规律和构建机制。主要研究结论如下:（1）随生物土壤结皮发育,细菌多样性显着增加,真菌多样性无显着变化。生物土壤结皮的细菌群落以变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）、蓝藻门（Cyanobacteria）和酸杆菌门（Acidobacteria）为优势类群,真菌群落以子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）和壶菌门（Chytridiomycota）为优势类群。随生物土壤结皮发育,结皮层水分和养分条件不断改善,使得细菌群落中的寡营养类群相对丰度显着降低,富营养类群相对丰度显着增加;真菌群落中抗逆性较强的子囊菌门的相对丰度显着降低,具有木质素降解能力的担子菌门的相对丰度显着增加。（2）随生物土壤结皮发育,细菌和真菌网络中的核心类群发生变化,网络结构更加复杂,微生物相互作用增强。生物土壤结皮发育初期,具有较强抗逆性的寡营养类群通过促进土壤颗粒胶结来增加土壤表面稳定性,从而缓解环境压力,抵御土壤风蚀;生物土壤结皮发育后期,自养类群和具有降解能力的富营养类群通过促进碳氮固定和凋落物分解获取更多养分,从而促进生态系统的物质循环。随生物土壤结皮发育,微生物网络结构更加复杂,群落更加稳定,对生态系统物质循环和抗环境干扰发挥更大作用。随生物土壤结皮发育,细菌群落内部竞争加剧,真菌群落内部竞争减弱,细菌与真菌群落间竞争增强,细菌在维持群落稳定性方面比真菌发挥了更积极的作用。（3）随生物土壤结皮发育,微生物的营养循环得到加强,微生物在碳循环和氮循环过程中的作用不断增强。随生物土壤结皮发育,与新陈代谢相关的功能基因的相对丰度显着增加,促进了微生物的营养循环;微生物固碳基因和难降解碳降解基因的相对丰度显着增加,提高了微生物的碳固定和碳降解能力;参与硝化作用、反硝化作用、同化和异化硝酸盐还原作用的基因的相对丰度显着增加,提高了微生物的固氮能力。细菌在生物土壤结皮各个发育阶段的碳氮循环中均发挥重要作用,真菌在结皮发育后期发挥重要作用。（4）相同环境条件下不同灌木群落之间生物土壤结皮的微生物多样性和群落结构相似,但随生物土壤结皮发育,群落结构差异逐渐增大。毛乌素沙地油蒿群落和臭柏群落之间,不同发育阶段生物土壤结皮微生物群落多样性没有显着差异,随生物土壤结皮发育,细菌群落多样性呈显着增加趋势;微生物群落结构在两种灌木群落之间均较为相似,但随生物土壤结皮发育,特有物种比例逐渐增加,群落结构差异逐渐增大。生物土壤结皮微生物的某些类群的相对丰度在油蒿群落和臭柏群落之间差异显着。结皮层理化性质是造成两种灌木群落之间生物土壤结皮细菌群落结构差异的最主要因子,其中养分发挥重要作用;植被因子是造成两种灌木群落之间生物土壤结皮真菌群落结构差异的最主要因子,其中灌木地上生物量发挥重要作用。（5）在区域尺度上,生物土壤结皮中的细菌比真菌对环境变化更敏感,微生物群落物种组成与功能组成的分布规律及构建机制不同。毛乌素沙地和共和盆地沙地生物土壤结皮的细菌多样性显着高于古尔班通古特沙漠,毛乌素沙地生物土壤结皮的真菌多样性显着高于共和盆地沙地和古尔班通古特沙漠。细菌多样性主要受纬度和多年平均降水量影响,真菌多样性主要受结皮层的理化性质影响。不同沙区之间生物土壤结皮微生物物种组成存在显着差异。变形菌门是所有沙区生物土壤结皮的优势细菌门,其相对丰度在毛乌素沙地生物土壤结皮中最高,子囊菌门是所有沙区生物土壤结皮的优势真菌门,其相对丰度在古尔班通古特沙漠生物土壤结皮中最高。区域尺度上生物土壤结皮微生物群落物种组成主要受地理距离影响,具有明显的距离-衰减分布特征,符合中性理论,扩散限制在微生物物种组成中发挥重要作用;而微生物群落功能组成未发生明显变化,3个沙区生物土壤结皮微生物群落功能组成相似且主要受结皮层理化性质影响,符合生态位理论,环境选择在微生物功能组成中发挥重要作用。
马永杰[7]（2020）在《鄱阳湖沙化土地不同植被恢复方式下的土壤细菌群落特征研究》文中认为鄱阳湖湖滨带所形成的沙化土地是南方地区典型的沙化区域,在土壤生态系统中具有地域独特性和区域生态脆弱性的特点。在自然环境变化和人为活动中,导致了鄱阳湖湖滨带的沙地植被多样性减少、土壤养分流失、土壤贫瘠等一系列的生态环境问题。改善和恢复鄱阳湖沙化区的生态环境一直受到地方政府和研究学者的高度重视。诸多学者们对鄱阳湖沙化土地的研究工作主要集中在沙地成因机制和地上植被、区域小气候等方面,忽略了与土壤养分循环、植被类型多样性密切相关的土壤微生物群落。土壤微生物是土壤生态系统中养分循环和物质运移的重要参与者,了解清楚鄱阳湖多宝沙地的土壤细菌群落分布特征,对沙地土壤退化生态系统具有积极意义。本研究旨在从不同植被恢复方式下对土壤理化性质、微生物群落的影响,探究沙地土壤细菌群落组成特征,探明鄱阳湖沙化治理试验区土壤环境因子与土壤微生物群落的相关性,以此说明植被恢复对沙地治理的积极性,并通过研究沙地土壤细菌群落特征,为进一步沙地土壤治理提供基础数据和理论依据。2009年以来,鄱阳湖沙化治理团队在鄱阳湖多宝乡沙化土地设置治沙试验区,通过人工种植湿地松、香根草、夹竹桃、雷竹等植物,搭配先锋植物狗牙根、单叶蔓荆,对沙化区进行了生态治理和植被恢复。本研究以鄱阳湖多宝乡沙地人工植被恢复试验区为研究区域,选取不同沙化程度下具有固沙能力强、耐旱等特性的人工植物湿地松、香根草及先锋植物狗牙根、单叶蔓荆,同时设置裸地对照组（5种处理方式）。对沙地不同植被覆盖下的土壤微生物群落特征进行了系统研究。本研究利用高通量测序技术探明了沙地土壤细菌群落组成特征。土壤细菌群落与环境因子的RDA冗余分析和Heatmap相关性分析,说明了沙地土壤细菌群落与环境因子的相关性关系。通过LEfSe统计工具多组比较策略筛选出了鄱阳湖沙地不同植被治理方式土壤中有显着差异的微生物细菌。并通过利用PICRUSt功能预测,探究了鄱阳湖沙地土壤微生物细菌群落功能物种和功能多样性。本研究试验结果说明:（1）鄱阳湖沙化土地的土壤容重为1.24 g/cm3～1.51g/cm3;土壤含水量为2.46%～4.02%;土壤有机质含量为0.25%～1.78%;土壤全磷含量为0.11mg/g～0.39mg/g;土壤有效氮含量为11.72mg/kg～20.63 mg/kg。鄱阳湖沙化土地不同植被恢复下的土壤养分含量存在显着差异性,沙地土壤养分含量总体呈现贫瘠状态。（2）鄱阳湖沙化土地的土壤细菌群落主要由36个细菌门,80个细菌纲和748个细菌属等组成。鄱阳湖沙地表层（5cm20cm）土壤细菌群落优势细菌门是主要细菌门有放线菌门（Actinobacteria）、变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteria）、绿弯菌门（Chloroflexi）、厚壁菌门（Firmicutes）、浮霉菌门（Planctomycetes）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、疣微菌门（Verrucomicrobia）、蓝细菌门（Cyanobacteria）,未知细菌门WPS-2、Patescibacteria、GAL15等。由于不同植被类型对土壤环境和养分的影响,以及土壤微生物的生境选择偏好等,不同植被类型的土壤微生物优势细菌群落不同,人工植被湿地松的土壤优势细菌群落为Proteobacteria;人工植被香根草、先锋植被的土壤优势细菌群落为Actinobacteria;裸地对照组的土壤优势细菌群落为Chloroflexi。土壤细菌群落在物种多样性以及丰度特征上存在显着差异,通过利用LEfSe统计工具用多组比较策略筛选出鄱阳湖沙地不同植被治理方式下的土壤中有显着差异的53个细菌属。（3）鄱阳湖沙化土壤细菌群落多样性与生物特性受到土壤理化性质和植被类型的的影响。其中对鄱阳湖沙地土壤细菌群落影响较大环境因子是SBD、SOM、TP、AN。MWC与鄱阳湖多宝沙地土壤细菌群落呈不显着关系。随着地表植被类型的改变,地表调落物的种类和数量发生变化,以及植被根系分泌物的差异性,植被类型对于地表土壤微生物群落的动态变化具有重要影响。土壤理化特性和植被类型共同塑造着沙地土壤细菌群落结构的变化。（4）鄱阳湖沙化土地土壤细菌的固氮微生物主要有4个四菌门;5个细菌纲;5个细菌属。门分类学水平上主要有Proteobacteria、Actinobacteria、Planctomycetes、Firmicutes。解磷细菌属主要是芽孢杆菌属（Bacillus）、假单胞菌属（Pseudomonas）、根瘤菌属（Bradyrhizobium）。通过对沙地土壤细菌群落的功能基因的预测,沙地土壤细菌功能主要有6个一级功能和41个二级功能。不同植被恢复下的土壤细菌群落的每一种功能基因的功能丰度都大致相同。先锋植被的土壤细菌各功能基因丰度略高于其他处理组,说明了先锋植被土壤细菌群落在沙化土地中的适应性强。其次,土壤细菌群落功能基因丰度不随土壤植被样地的变化而改变,而土壤微生物细菌群落结构因土壤环境而发生改变,可能说明土壤细菌群落结构先于土壤细菌群落功能基因变化。
刘玲玲[8]（2020）在《耕地土壤养分空间插值与等级划分方法解析》文中研究指明土壤养分不仅影响作物生长,也影响产量和品质。然而,传统的土壤检测方法多基于随机点位采样,通过实验室化验获取养分含量。这种以“点”代“面”的方式,由于随机性和主观性严重影响了耕地土壤肥力评估的精确性和整体性。精准农业和智慧农业的发展迫切需要实现对土壤养分的客观评价。以遥感RS（Remote Sensing）为代表的对地观测技术和地理信息系统GIS（Geographic Information System）为代表的空间分析技术为土壤养分的快速、高效和定量评价提供了重要的技术保障。本文选取北京市通州区作为研究区,通过收集的402个土壤养分实测点数据,对其进行统计分析和空间插值,并采用ArcGIS Engine二次开发技术,设计土壤养分空间插值软件,实现了五种空间插值算法;基于时序Landsat-7和Landsat-8 OLI影像,提取了地块尺度的耕地空间分布和面积;根据北京市土壤养分等级评价综合指标,实现了地块尺度的土壤养分等级划分。主要研究内容和结论如下:（1）土壤养分空间插值方法比较与软件设计。选取反距离权重法IDW（Inverse Distance Weighted）、普通克里金法OK（Ordinary Kriging）、样条函数法Spline和趋势面法Trend四种插值方法对缓效钾进行空间插值,采用平均误差ME（Mean Square）、均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）对插值精度进行评价。其中OK的半变异函数类型选择球面函数,指数函数和高斯函数三种模型,通过比较发现指数函数模型精度高于其他两种模型,RMSE和ME分别为176.71和-1.13。样条函数插值法包含规则样条函数方法和张力样条函数方法,张力样条函数的ME和RMSE最小,分别为0.23和178.89。最终结果表明,OK插值法的RMSE最小,其中指数函数模型插值精度最优。基于ArcGIS Engine框架,搭建了土壤养分空间插值软件,实现IDW、OK、Spline、Trend和自然领域Natural Neighbor五种空间插值算法。其中,OK插值包含了球面、圆、指数、高斯和线性五种插值模型;样条函数包含规则样条函数和张力样条函数两种插值模型;趋势面法采用多项式回归分析,回归类型包含多项式回归和逻辑趋势面两种类型。完成空间插值后,软件还可统计栅格单元值,并包含地图浏览、右键菜单等辅助功能。（2）基于时序Lansat-7和Landsat-8耕地地块遥感提取。基于2009年的Landsat-7和2014、2019年的Landsat-8时序遥感影像,对其进行辐射定标、大气校正、影像融合等预处理基础上,进行ISODATA非监督分类和NDVI计算,通过波段组合构建多源遥感数据,采用CART（Classification and Regression Trees）决策树分类法对其进行土地利用分类。结果表明,2009年、2014年和2019年总体精度分别为83.22%、85.54%和88.57%,Kappa系数分别为0.7774、0.8171和0.8510,可用于做耕地土壤养分等级评价。对分类后的耕地进行面积统计和分析,结果显示,2009年耕地面积为462.37 km2,2014年的耕地面积为463.907 km2,五年间耕地面积变化不大,到2019年耕地面积减少至398.433km2,说明耕地面积变化较大。（3）地块尺度的土壤养分等级划分。根据北京土壤肥料工作站制定的土壤养分综合指数,选取有机质OM（Organic Matter）、全氮TN（Total Nitorgen）、速效磷AP（Available Phosphorus）和速效钾AK（Available Potassium）四个指标进行OK空间插值。利用ArcGIS栅格计算器计算耕地土壤养分综合指数,并用2009年提取的耕地地块作为掩膜,得到研究区土壤养分低、中、高三个等级,其面积占比分别为2.32%、92.02%、5.66%。通过对各乡镇耕地土壤养分及三个等级的耕地面积进行统计。得出西集镇OM含量最高,平均值为19.04 g/kg;马驹桥镇的TN含量最高,平均值为1.09 g/kg;宋庄镇AP含量最高,平均值最大达到70.56 mg/kg;潞城镇的AK含量最高,平均值为162.96 mg/kg。低等级耕地面积占比最大的是漷县镇,面积为6.059 km2,占全镇的7.05%,占全区的1.31%;中等级耕地面积占比最大的是永乐店镇,面积为65.039 km2,占全镇的99.3%,占全区的14.06%;高等级耕地面积最大的是潞城镇,面积为8.581 km2,占全镇的20.39%,占全区的2.59%。本文基于北京市通州区耕地土壤养分样点数据和Landsat-7/Landsat-8遥感数据,通过比较土壤缓效钾SAK（Slowly Available Potassium）空间插值方法,设计了土壤养分空间插值软件;基于时序Landsat-7/Landsat-8遥感数据,提取了研究区的耕地地块;通过计算耕地养分综合指数,对地块尺度的土壤养分进行了空间制图,实现了土壤养分监测的“点”到“面”的空间扩展。
耿霞[9]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中研究指明本论文依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题研究任务“农机精准作业协同系统研发及应用示范（编号:2013AA10230803）”和国家测绘地理信息局项目“基于网格化的村镇土地管理与服务平台研究及应用”,以山东省济宁市兖州区和山东省淄博市临淄区文冠果试验基地作为研究区,基于宏观（行政区域）、中观（农作区）、微观（单株作物）三种不同的视角,对精准农业中农田网格划分及其应用展开了研究。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）研究了精准农业中农田网格划分问题,构建了不同视角下农田网格划分方法。在宏观视角下,借鉴城镇社区网格化分的经验,确定了农田网格划分原则和农田网格划分方案。在中观视角下,根据兖州区农田网格划分的现状,研究了最优农田网格大小,最终决策出400亩农田网格大小是兖州区目前最适宜的网格大小。在微观视角下,通过试验,确定了文冠果管理的适宜网格大小为3 m?4 m。（2）宏观视角下,从社会管理和服务的角度研究了精准农业中农田的管理问题,构建了基于网格化的农田管理模型,验证了管理模型的合理性并定量比较了网格化和非网格化农田管理模型。借鉴城镇社区网格化管理的经验,依托兖州区已有的村镇社区网格化管理现状,对现有的农田管理流程进行了再造和优化,构建了一种具有普适性的“七步闭环业务协同法”的农田管理模型。为避免模型中存在的结构错误,为管理模型的后期顺利实施提供理论保障,构建了一种将Petri网化简技术和逻辑表相结合的结构合理性验证方法。基于PIPE进行仿真试验,验证了农田网格化管理模型的合理性以及所提出的验证方法的有效性。使用Arena仿真工具和基于随机Petri网构建的定量测度模型分别对网格化和非网格化农田管理模型进行了定量客观的比较,表明了网格化农田管理模型具有显着的优势,为后期农田网格化管理模型是否能够实施和推广进一步提供了科学的决策依据。（3）中观视角下,基于网格化确定了合理土壤采样点并验证了合理性,得到了优化的多年土壤采样点数据。在兖州区的四个镇得到86个采样点,样点间距大约为1.5km。其中,小孟镇和漕河镇各20个采样点,大安镇和新兖镇各28个和18个采样点;潮褐土、砂姜黑土、潮土区域各68个、12个和6个采样点。从不同角度不同侧重点全面验证了所确定的土壤采样点的合理性。基本描述性统计结果表明:虽然减少了采样点,但各土壤养分的均值、中值、变异系数和变异程度同原始采样数据的统计结果非常接近,标准差也相差不大;根据经典Cochran公式,计算出86个采样点完全可以达到测土施肥的要求;地统计分析结果表明:各土壤养分的变程均大于采样间距;选择普通克里格插值方法进行空间估值,通过交叉验证进行插值精度评价,结果表明:平均误差（ME）和平均标准误差（MSE）值均接近于0,均方根标准误差（RMSSE）均接近于1,均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）的值非常接近。在验证采样方案合理的基础上,对已有的土壤采样进行了优化,得到了采样点数量和布设基本一致的多年的土壤采样点数据。（4）基于验证合理的网格土壤采样点数据,构建了土壤肥力变化趋势预测模型。基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,从社会经济角度分析影响土壤肥力变化的主要因素。基于随机Petri网建立了土壤肥力变化趋势预测模型,计算出研究区在未来一年土壤肥力下降的概率大约是0.7852。通过比较2016年和2017年土壤肥力,以及进一步分析2012-2016年土壤肥力变化情况,分析结果验证了所提出的预测土壤肥力变化趋势的方法是有效的。（5）基于验证合理的网格土壤采样点数据,研究了土壤养分空间变异,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统。首先,基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,对土壤养分进行了描述性统计分析,结果表明:有效磷含量一直比较丰富,处于二级水平。有机质、碱解氮、速效钾三种土壤养分在这6年期间具有一定下降的趋势。土壤pH为弱变异,有效磷、有机质、速效钾、碱解氮均为中等变异。然后,与划分的农田网格相结合,基于2017年网格土壤采样数据,对研究区土壤养分空间变异进行了研究,结果表明:有机质含量的空间分布呈条状由西到东逐渐降低,所有农田网格的有机质含量都处于中等偏下的四级水平。碱解氮含量北部和南部区域较高,中部偏北区域较低,绝大多数农田网格的碱解氮含量处于中等的三级水平。有效磷含量由北向南逐渐降低,绝大多数农田网格的有效磷含量处于中等偏上的二级水平。速效钾含量由西南向东北方向逐渐降低,绝大多数农田网格的速效钾含量处于中等的三级水平。四个镇中,小孟镇四种土壤养分含量均较高。在以上研究基础上,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统,可以提供研究区整体和单网格土壤养分与肥力情况查询,为精准施肥提供了决策支持。（6）微观视角下,研究了基于网格识别的田间文冠果精准采摘问题,研发了文冠果图像采集系统,构建了成熟文冠果识别模型。文冠果图像采集系统实现了田间行走、数据的采集、传输和存储、网格识别等功能。系统测试结果表明:根据GPS坐标可以自动得到相应的网格位置和网格编号。为了快速识别成熟文冠果,构建了一种深度学习网络模型。试验结果表明:在原始数据集中,训练出来的最优模型对成熟和未成熟文冠果的正确识别率分别达到81%和82%。借助识别的准确率、精确率、召回率、F1Score四种指标进行评估,结果表明:训练出来的最优模型无论在原始数据集上还是在模拟数据集上,各项指标值最低也能达到80%。说明构建的成熟文冠果识别模型可以作为文冠果是否成熟的识别工具。通过与未使用模拟数据的模型对比试验,结果表明:通过数据模拟技术,可以扩充训练数据集,从而能够提高模型的泛化能力和预测的准确性,能够较好地解决“过拟合”问题。
刘乃森[10]（2016）在《作物生长传感网补偿技术及部署方法研究》文中认为作物生长信息实时、大范围、连续获取是作物生产精确管理实施的关键技术。无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）因在信息获取方面具有大范围、连续性等优势,已逐渐成为信息监测的主要手段。近年来,随着“互联网+”及作物生长光谱监测技术研究的不断深入,加速了作物生长传感设备及传感网的创制。作物生长光谱传感设备多以太阳光为光源、以电子电路为主体,因此,太阳高度角和应用环境温度的变化将影响设备测量的准确性。无线传感网监测的准确性及网络的稳定性一直是WSN领域的研究热点与应用瓶颈。本文将WSN与作物生长信息监测相结合,以课题组研制的作物生长传感网为研究对象,重点开展了作物生长传感网补偿技术与部署方法研究,研究结果为作物生产管理提供精确、可靠、连续的信息源,突破了低成本农业传感网精确、稳定感知的瓶颈,对于推动我国农业物联网的发展奠定了理论基础,促进了我国精确农业的实施。作物生长感知节点补偿技术。通过对试验条件的控制将温度和太阳高度角的交互作用对感知节点输出的影响进行解耦,研究了适用于感知节点运行的低运算量、高精度的温度和太阳高度角独立补偿模型。试验表明,感知节点的输出电压随温度升高呈上升趋势,反射率则呈非线性下降:利用符号回归技术构建了感知节点输出电压的温度预测模型,实现了感知节点反射率的温度补偿;补偿后,反射率变异系数由1.5%～4.5%下降到0.04%～0.17%。随太阳高度角的增大,感知节点的反射率呈下降趋势,其日变化呈“U”字形,在地方时12:00达最小值,在11:00-13:00范围内反射率的变化很小,测量比较稳定。使用De Wit方法和Berlage方法估算了不同太阳高度角时直射光和散射光占天空光的比例,使用国际照明委员会（CIE）标准天空模型计算散射光在天空中的分布,结合传感器的光路结构,厘清光能在传感器内的传递规律,构建了具有普适性的传感器太阳高度角补偿模型。补偿后感知节点反射率日变化的变异系数由9%～13.8%下降到补偿后的0.2%,其日变化呈水平直线,较好地消除了太阳高度角的影响。作物生长传感网多参数补偿技术。为了确保信息监测准确性,结合作物生长传感网物理结构特征,研究了整个传感网的多参数高效补偿方法。基于网关汇聚的多感知节点信息,利用遗传算法优化BP神经网络构建传感网温度和太阳高度角补偿模型。以上行光传感器720 nm和810 nm通道的输出电压及温度和太阳高度角为BP神经网络的输入参数,利用前文构建的温度补偿模型获取感知节点下行光传感器的补偿后电压,基于灰度板的标准反射率获取上行光传感器720 nm和810 nm通道的期望电压,将其作为BP神经网络的输出参数,设计了变长度染色体编码技术和双交叉操作方法,基于遗传算法优化BP网络拓扑结构和权值、阈值等参数,构建了传感网温度和太阳高度角一性次补偿模型。试验结果表明,传感网补偿模型预测的反射率相对误差小于0.6%,且主要集中于0-0.4%之间,模型的补偿精度高。作物生长传感网全覆盖部署。全覆盖监测和低成本部署是WSN的一对矛盾。根据作物长势与土壤养分的相关性,依据农田土壤养分空间分布差异,利用模糊c均值聚类（fuzzyc-means algorithm,FCM）将农田划分成不同的区域,各个区域内田块养分接近一致,在其中部署1个传感器节点实现了该区域农田作物信息的全覆盖监测,该部署方法显着地降低了网络部署的节点数量。为确定模糊c均值聚类的最佳分类数,本文构建了归一化类内变异度（NICCV）判别函数,不同空间复杂度的多个数据集检验表明,NICCV可准确的判断FCM的最佳分类数。敏感性分析表明,NICCV对模糊加权指数不敏感,对分类数的敏感性较强。对江苏省如皋市一5hm2农田的传感器节点部署结果比较表明,本文方法的平均节点监测面积APN达6250m2,所需的节点数量仅为8个;当节点感知半径为15m时,正六边形、正方形和等边三角形3种规则网格所部署传感器网络APN仅处于250 m2到600 m2之间,需要的节点数量约为200-300个。研究结果突破了 WSN应用中高覆盖度与低成本部署的难题,对促进作物生长信息的高效监测,推动智慧农业的发展具有重要意义。作物生长传感网连通性部署研究。针对大尺度农田作物生长WSN多跳传输时存在的信息孤岛问题,根据前文研究的农田空间差异分布信息,利用遗传算法优化分区内节点的感知位置,实现了广域农田下信息稳定传输的WSN部署方法。经对江苏省南京市江宁90块农田的部署结果表明,网络节点的最少连通数为2,平均连通数为5.7,任意节点均有到达网关的通讯路径。方法可快速实现大尺度农田的多跳网络部署,并保证网络信息传输稳定,无通信孤岛,且网络的监测数据不受农田边界效应的干扰,可较好地满足农学对作物生长信息监测的需求。研究成果填补了作物生长信息传感网连通部署的空白。
二、支持精确农业的土壤养分空间分布信息处理的方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、支持精确农业的土壤养分空间分布信息处理的方法（论文提纲范文）
（1）不同作物覆盖下农田表层土壤养分空间变异性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤养分空间变异性研究进展 |
| 1.2.2 土壤养分空间变异性分析方法研究进展 |
| 1.3 存在的问题 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.2 试验场地及器材 |
| 2.2.1 试验场地 |
| 2.2.2 试验器材 |
| 2.3 试验设计 |
| 2.4 指标测定 |
| 2.5 数据处理 |
| 2.6 技术路线 |
| 第三章 采样间距对农田土壤养分空间变异特性表现的影响 |
| 3.1 不同采样间距下土壤养分描述性统计分析 |
| 3.2 不同采样间距下土壤养分合理采样数分析 |
| 3.3 不同采样间距下土壤养分半方差分析 |
| 3.4 不同采样间距下土壤养分空间分布分析 |
| 3.5 讨论与小结 |
| 3.5.1 讨论 |
| 3.5.2 小结 |
| 第四章 不同生育阶段的农田土壤养分空间变异特性 |
| 4.1 不同生育阶段下土壤养分描述性统计分析 |
| 4.2 不同生育阶段下土壤养分合理采样数分析 |
| 4.3 不同生育阶段下土壤养分半方差分析 |
| 4.4 不同生育阶段下土壤养分空间分布分析 |
| 4.5 讨论与小结 |
| 4.5.1 讨论 |
| 4.5.2 小结 |
| 第五章 作物类型对果园地土壤养分空间变异特性的影响 |
| 5.1 不同作物类型下土壤养分描述性统计分析 |
| 5.2 不同作物类型下土壤养分合理采样数分析 |
| 5.3 不同作物类型下土壤养分半方差分析 |
| 5.4 不同作物类型下土壤养分垂直方向空间分布分析 |
| 5.5 讨论与小结 |
| 5.5.1 讨论 |
| 5.5.2 小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究不足之处与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于农场与田块尺度的土壤养分空间特征识别方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1. 研究背景及意义 |
| 1.1.1. 研究背景 |
| 1.1.2. 研究意义 |
| 1.2. 研究进展 |
| 1.2.1. 地统计学在土壤养分空间变异的应用 |
| 1.2.2. 土壤养分空间变异尺度效应研究进展 |
| 1.2.3. 人工神经网络在土壤养分空间变异的应用 |
| 1.2.4. 土壤养分管理分区研究进展 |
| 1.3. 研究综述 |
| 1.4. 研究内容 |
| 1.5. 技术路线 |
| 2. 研究方法 |
| 2.1. 材料与方法 |
| 2.1.1. 研究样区概况 |
| 2.1.2. 实验设计 |
| 2.1.3. 采样点分布及土壤样品采集 |
| 2.2. 土壤养分数据处理 |
| 2.2.1. 土壤养分数据基本统计 |
| 2.2.2. 土壤养分数据正态分布检验与趋势效应分析 |
| 2.2.3. 土壤养分数据异常值的剔除 |
| 2.3. 土壤养分空间变异分析 |
| 2.3.1. 基于Moran's I指数的空间自相关特征研究 |
| 2.3.2. 基于普通克里金的空间特征研究 |
| 2.3.3. 基于RBF人工神经网络的空间特征研究 |
| 2.4. 土壤养分空间变异特征识别结果精度检验 |
| 2.4.1. 拟合能力对比分析 |
| 2.4.2. 误差对比分析 |
| 2.5. 土壤综合肥力质量质量评价方法 |
| 2.5.1. 土壤综合肥力质量综合评价指标的确定 |
| 2.5.2. 评价指标隶属度值的计算 |
| 2.5.3. 土壤综合肥力指数的计算 |
| 2.6. 土壤养分管理分区 |
| 2.6.1. 主成分分析法 |
| 2.6.2. 模糊k-均值聚类算法 |
| 2.6.3. 适宜分区数的确定 |
| 3. 基于普通克里金和RBF人工神经网络的农场尺度土壤养分空间分布研究 |
| 3.1. 正态分布检验与趋势分析 |
| 3.2. 农场尺度土壤养分基本统计特征 |
| 3.3. 农场尺度土壤养分的空间分布特征 |
| 3.3.1. 土壤养分空间自相关特征 |
| 3.3.2. 土壤养分空间分布特征 |
| 3.4. 基于普通克里金的农场尺度土壤养分空间分布特征研究 |
| 3.5. 基于RBF人工神经网络的农场尺度土壤养分空间分布特征研究 |
| 3.6. 农场尺度土壤养分空间分布空间分布特征识别结果精度的比较分析 |
| 3.6.1. 拟合能力对比分析 |
| 3.6.2. 误差对比分析 |
| 3.6.3. 空间特征识别结果图对比分析 |
| 4. 基于普通克里金和RBF人工神经网络的田块尺度土壤养分空间分布研究 |
| 4.1. 正态分布检验与趋势分析 |
| 4.2. 田块尺度土壤养分基本统计特征 |
| 4.3. 田块尺度土壤养分空间分布特征 |
| 4.3.1. 土壤养分空间自相关特征 |
| 4.3.2. 土壤养分空间分布特征 |
| 4.4. 基于普通克里金的田块尺度土壤养分空间分布特征研究 |
| 4.5. 基于RBF人工神经网络的田块尺度土壤养分空间分布特征研究 |
| 4.6. 田块尺度土壤养分的空间特征识别结果精度比较分析 |
| 4.6.1. 拟合能力对比分析 |
| 4.6.2. 误差对比分析 |
| 4.6.3. 空间特征识别结果图对比分析 |
| 4.7. 小结 |
| 5. 基于RBF人工神经网络插值法的土壤综合肥力质量空间分布研究 |
| 5.1. 土壤综合肥力质量评价 |
| 5.1.1. 土壤综合肥力质量评价指标的选择 |
| 5.1.2. 土壤综合肥力质量指标的隶属度 |
| 5.1.3. 土壤综合肥力质量评价指标的权重值 |
| 5.2. 土壤综合肥力质量指数基本统计特征 |
| 5.3. 基于RBF人工神经网络的土壤综合肥力质量空间分布特征研究 |
| 6. 土壤养分管理分区 |
| 6.1. 土壤养分Person相关性分析 |
| 6.2. 土壤养分管理分区主成分的提取 |
| 6.3. k-均值聚类分区 |
| 6.4. 分区结果评价 |
| 6.5. 土壤综合肥力质量空间分布与土壤养分管理分区 |
| 7. 讨论 |
| 8. 结论 |
| 参考文献 |
| 在读硕士研究生期间发表的学术论文 |
| 附件 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（3）典型黑土区耕地精准管理遥感分区与产能提升对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 精准管理分区输入量选择 |
| 1.3.2 精准管理分区划定方法 |
| 1.3.3 精准管理分区评价 |
| 1.4 研究内容重点难点创新点 |
| 1.4.1 研究重点 |
| 1.4.2 研究难点 |
| 1.4.3 研究创新点 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 地统计分析方法 |
| 1.5.2 缓冲区的建立 |
| 1.5.3 遥感分区方法 |
| 1.5.4 精度验证方法 |
| 1.5.5 数据降噪方法 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 农作物长势 |
| 2.1.2 耕地质量 |
| 2.1.3 土地整治 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 土壤遥感理论 |
| 2.2.2 精准管理遥感分区理论 |
| 2.2.3 耕地产能理论 |
| 3 研究区概况与数据分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据收集与处理 |
| 3.2.1 遥感数据获取与处理 |
| 3.2.2 土壤理化性质获取与处理 |
| 3.2.3 地形数据获取与处理 |
| 3.2.4 产量数据获取与处理 |
| 4 耕地遥感分区条件与时空变异成因分析 |
| 4.1 耕地遥感分区条件 |
| 4.1.1 土壤理化性质 |
| 4.1.2 作物长势 |
| 4.2 耕地遥感分区条件时空变异及成因分析 |
| 4.2.1 地形因素 |
| 4.2.2 土壤温湿度 |
| 4.2.3 耕地利用与经营方式 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于裸土期和生长期影像遥感分区 |
| 5.1 基于裸土期影像遥感分区 |
| 5.1.1 基于裸土期影像面向对象分割 |
| 5.1.2 基于裸土期影像遥感分区精度验证 |
| 5.1.3 裸土期不同分区耕地管制措施 |
| 5.2 基于生长期NDVI遥感分区 |
| 5.2.1 基于生长期NDVI面向对象分割 |
| 5.2.2 基于生长期NDVI遥感分区精度验证 |
| 5.2.3 生长期不同遥感分区耕地管制措施 |
| 5.3 基于裸土期与0705NDVI融合遥感分区 |
| 5.3.1 基于两期融合面向对象分割 |
| 5.3.2 基于两期融合遥感分区精度验证 |
| 5.3.3 两期融合分区耕地管制措施 |
| 5.4 小结 |
| 6 遥感分区空间格局与耕地精准管理高效利用建议 |
| 6.1 不同时期遥感分区空间格局变化分析 |
| 6.2 基于遥感分区的耕地产能提升对策 |
| 6.3 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（4）模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤养分的预测方法 |
| 1.2.2 土壤养分的研究维度 |
| 1.2.3 土壤养分的影响因子 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 课题来源 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 样点布设与样品采集处理 |
| 2.2.1 土壤样点布设 |
| 2.2.2 土壤样品采集及测定 |
| 2.3 模型输入数据准备 |
| 2.3.1 粗分辨率的土壤养分图 |
| 2.3.2 DEM衍生的地形水文参数图 |
| 2.4 人工神经网络模型 |
| 2.4.1 模型的建立 |
| 2.4.2 模型的校准和验证 |
| 2.4.3 模型输入候选参数的筛选 |
| 2.4.4 模型精度的评估 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 常规统计学分析 |
| 3.2 土壤养分不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.1 SOM不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.2 TN不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.3 TP不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.4 TK不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.5 AN不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.6 AP不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.7 AK不同土层ANN模型输入最优组合的筛选 |
| 3.2.8 全部土壤养分ANN预测模型的整体分析 |
| 3.2.9 独立区域模型验证精度 |
| 3.3 土壤养分不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.1 SOM不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.2 TN不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.3 TP不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.4 TK不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.5 AN不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.6 AP不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 3.3.7 AK不同土层最优模型生产的空间分布图 |
| 第四章 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 模型输入最优组合筛选及候选参数预测能力 |
| 4.1.2 ANN模型的预测精度 |
| 4.1.3 模型预测生产的土壤养分空间分布图 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 影响土壤养分空间分布的主要因子及其作用机理 |
| 4.2.2 土壤养分的垂直空间分布状况 |
| 4.2.3 模型应用的推广性 |
| 4.2.4 存在的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于3S集成技术的半干旱草原区大型露天煤炭基地景观格局优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.4 关键科学问题、研究目标与内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 2 研究区概况与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 半干旱草原区大型煤炭基地景观分类与制图分析 |
| 3.1 半干旱草原区大型煤炭基地景观分类的原则 |
| 3.2 半干旱草原区大型煤炭基地景观分类体系 |
| 3.3 半干旱草原区大型露天煤炭基地景观制图结果 |
| 3.4 锡林浩特市胜利大型露天煤炭基地景观格局演变分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 半干旱草原区大型煤炭基地景观生态健康评价 |
| 4.1 半干旱草原区大型煤炭基地景观生态健康的内涵 |
| 4.2 半干旱草原区大型煤炭基地景观生态健康评价模型的构建 |
| 4.3 半干旱草原区大型煤炭基地景观生态健康的评价标准 |
| 4.4 锡林浩特胜利大型露天煤炭基地景观生态健康评价 |
| 4.5 煤炭露天开采对半干旱草原景观生态健康的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于引导型自修复的矿区景观格局优化方法研究 |
| 5.1 矿区景观格局优化的目标、原则与理论 |
| 5.2 基于引导性自修复的矿区景观格局优化方法 |
| 5.3 锡林浩特市胜利大型露天煤炭基地引导型自修复 |
| 5.4 锡林浩特市胜利大型露天煤炭基地景观格局优化 |
| 5.5 半干旱草原区大型露天煤炭基地景观生态修复的建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）典型沙区生物土壤结皮微生物群落结构与功能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 生物土壤结皮的概念与分类 |
| 1.2.2 生物土壤结皮的形成发育与分布 |
| 1.2.3 生物土壤结皮的生态功能 |
| 1.2.4 生物土壤结皮微生物研究进展 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 选题依据 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 拟解决的科学问题 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 毛乌素沙地 |
| 2.1.2 共和盆地沙地 |
| 2.1.3 古尔班通古特沙漠 |
| 2.2 实验设计与样品采集 |
| 2.2.1 样地设置与调查 |
| 2.2.2 样品采集 |
| 2.3 环境数据获取与测定 |
| 2.4 生物土壤结皮微生物群落结构与功能分析方法 |
| 2.4.1 生物土壤结皮微生物DNA提取 |
| 2.4.2 扩增子测序 |
| 2.4.3 宏基因组测序 |
| 2.5 微生物数据处理方法 |
| 2.5.1 微生物群落结构分析 |
| 2.5.2 微生物相互作用网络分析 |
| 2.5.3 微生物与环境因子相关性分析 |
| 2.5.4 物种多度分析 |
| 3 生物土壤结皮微生物群落结构 |
| 3.1 不同发育阶段生物土壤结皮理化性质和微生物量 |
| 3.2 不同发育阶段生物土壤结皮细菌群落结构分析 |
| 3.2.1 细菌多样性及群落结构差异 |
| 3.2.2 门和属水平细菌优势菌群分布特征 |
| 3.2.3 细菌群落与环境因子的相关性 |
| 3.3 不同发育阶段生物土壤结皮真菌群落结构分析 |
| 3.3.1 真菌多样性及群落结构差异 |
| 3.3.2 门和属水平真菌优势菌群分布特征 |
| 3.3.3 真菌群落与环境因子的相关性 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 生物土壤结皮发育过程中养分和水分条件的改善促进微生物量增加 |
| 3.4.2 生物土壤结皮细菌群落组成及控制因子 |
| 3.4.3 生物土壤结皮真菌群落组成及控制因子 |
| 3.5 小结 |
| 4 生物土壤结皮微生物相互作用 |
| 4.1 不同发育阶段生物土壤结皮细菌和真菌网络属性 |
| 4.1.1 总体网络属性 |
| 4.1.2 不同发育阶段生物土壤结皮微生物网络属性 |
| 4.2 不同发育阶段生物土壤结皮微生物网络核心类群 |
| 4.3 细菌和真菌网络模块中心与连接器 |
| 4.4 细菌和真菌之间的相互作用网络 |
| 4.5 不同发育阶段生物土壤结皮微生物网络结构的影响因素 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 网络核心类群随生物土壤结皮发育改变 |
| 4.6.2 生物土壤结皮的发育和微生物相互作用的变化 |
| 4.7 小结 |
| 5 生物土壤结皮微生物功能基因特征 |
| 5.1 不同发育阶段生物土壤结皮微生物功能基因组成 |
| 5.2 不同发育阶段生物土壤结皮微生物碳循环相关基因特征 |
| 5.2.1 碳固定基因 |
| 5.2.2 碳降解基因 |
| 5.3 不同发育阶段生物土壤结皮微生物氮循环相关基因特征 |
| 5.4 碳氮循环功能基因的物种注释 |
| 5.4.1 固碳功能基因的物种注释 |
| 5.4.2 碳降解功能基因的物种注释 |
| 5.4.3 固氮功能基因的物种注释 |
| 5.5 生物土壤结皮微生物群落多样性和复杂性与微生物功能的关系 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 不同发育阶段生物土壤结皮微生物功能基因组成差异 |
| 5.6.2 不同发育阶段生物土壤结皮微生物碳循环相关基因特征差异 |
| 5.6.3 不同发育阶段生物土壤结皮微生物氮循环相关基因特征差异 |
| 5.6.4 碳氮循环功能基因的物种注释 |
| 5.6.5 结皮发育过程中微生物的多样性和复杂性促进其多功能性 |
| 5.7 小结 |
| 6 不同灌木群落生物土壤结皮微生物群落结构比较 |
| 6.1 不同灌木群落生物土壤结皮环境参数和微生物量差异 |
| 6.2 不同灌木群落生物土壤结皮微生物多样性比较 |
| 6.2.1 细菌多样性 |
| 6.2.2 真菌多样性 |
| 6.3 不同灌木群落生物土壤结皮微生物OTU分布与群落结构差异 |
| 6.3.1 细菌OTU分布与群落结构差异 |
| 6.3.2 真菌OTU分布与群落结构差异 |
| 6.4 不同灌木群落生物土壤结皮微生物物种组成差异 |
| 6.4.1 不同灌木群落生物土壤结皮细菌物种组成差异 |
| 6.4.2 不同灌木群落生物土壤结皮真菌物种组成差异 |
| 6.5 不同灌木群落生物土壤结皮微生物群落结构的控制因子 |
| 6.5.1 细菌群落结构的控制因子 |
| 6.5.2 真菌群落结构的控制因子 |
| 6.6 讨论 |
| 6.6.1 不同灌木群落土壤理化性质和微生物量差异 |
| 6.6.2 不同灌木群落生物土壤结皮微生物多样性和群落结构差异 |
| 6.6.3 不同灌木群落生物土壤结皮微生物群落组成差异 |
| 6.6.4 环境因子对不同灌木群落中结皮微生物组成的影响 |
| 6.7 小结 |
| 7 区域尺度生物土壤结皮微生物群落分布格局 |
| 7.1 不同沙区环境因素差异 |
| 7.2 不同沙区生物土壤结皮微生物群落结构差异 |
| 7.2.1 不同沙区生物土壤结皮微生物量 |
| 7.2.2 不同沙区生物土壤结皮微生物Alpha多样性 |
| 7.2.3 不同沙区生物土壤结皮微生物物种组成差异 |
| 7.3 不同沙区生物土壤结皮微生物功能预测 |
| 7.4 微生物物种和功能组成与环境因子的关系 |
| 7.5 生物土壤结皮微生物物种和功能组成分布模型 |
| 7.6 讨论 |
| 7.6.1 不同沙区生物土壤结皮微生物多样性存在差异 |
| 7.6.2 不同沙区生物土壤结皮微生物物种组成存在显着差异 |
| 7.6.3 不同沙区生物土壤结皮微生物功能组成趋于相似 |
| 7.6.4 生物土壤结皮微生物物种和功能的分布格局存在差异 |
| 7.7 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 不同发育阶段生物土壤结皮微生物群落结构与功能 |
| 8.1.2 不同灌木群落生物土壤结皮微生物群落结构比较 |
| 8.1.3 区域尺度生物土壤结皮微生物群落结构与功能分布格局 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（7）鄱阳湖沙化土地不同植被恢复方式下的土壤细菌群落特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 沙化土地研究进展 |
| 1.2.2 沙化土壤微生物研究进展 |
| 1.2.3 土壤环境因子对沙化土壤细菌群落的影响 |
| 1.2.4 植被演替对沙化土壤细菌群落结构的影响 |
| 1.2.5 土壤微生物多样性研究方法 |
| 1.2.6 鄱阳湖沙化土地研究 |
| 1.3 研究内容及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 沙化土地研究区域概况 |
| 2.1.1 研究区地理位置 |
| 2.1.2 研究区自然地理概况 |
| 2.1.3 鄱阳湖沙化土地概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 3 沙地不同植被恢复方式下的土壤理化性质特征 |
| 3.1 结果与分析 |
| 3.1.1 沙地不同植被恢复方式下的土壤养分含量的变化特征 |
| 3.1.2 沙地不同植被恢复方式下的土壤容重 |
| 3.1.3 沙地不同植被恢复方式下的土壤含水量 |
| 3.1.4 沙地不同植被恢复方式下的土壤有机质 |
| 3.1.5 沙地不同植被恢复方式下的土壤有效氮 |
| 3.1.6 沙地不同植被恢复方式下的土壤全磷 |
| 3.2 讨论 |
| 3.3 小结 |
| 4 沙地不同植被恢复方式下的土壤微生物群落特征分析 |
| 4.1 沙化土地土壤微生物测序结果与分析 |
| 4.1.1 土壤微生物样本信息统计 |
| 4.1.2 土壤微生物OTU聚类分析 |
| 4.1.3 土壤微生物测序深度评估 |
| 4.2 沙化土地土壤微生物群落组成 |
| 4.2.1 土壤细菌群落物种Venn图 |
| 4.2.2 沙化土地土壤细菌门分类学水平上群落特征分析 |
| 4.2.3 沙化土地土壤细菌纲分类学水平上群落特征分析 |
| 4.2.4 沙化土地土壤细菌科分类学水平上群落特征分析 |
| 4.2.5 沙化土地土壤细菌属分类学水平上群落特征分析 |
| 4.3 沙化土地土壤微生物多样性分析 |
| 4.3.1 土壤微生物Alpha多样性分析 |
| 4.3.2 土壤微生物Beta多样性分析 |
| 4.4 沙地不同植被恢复条件下土壤环境因子与细菌群落关系分析 |
| 4.4.1 土壤细菌群落与环境因子相关性分析 |
| 4.4.2 植被群落与土壤细菌群落关系分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 鄱阳湖沙化土地土壤细菌群落多样性分析 |
| 4.5.2 鄱阳湖沙化土地土壤细菌与环境因子相关性分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 鄱阳湖沙化土地土壤细菌群落功能物种及其功能特征 |
| 5.1 沙地土壤细菌群落功能群落 |
| 5.1.1 沙地土壤固氮微生物群落 |
| 5.1.2 沙地土壤解磷微生物群落 |
| 5.2 沙地土壤微生物群落功能特征 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士在读期间发表论文 |
（8）耕地土壤养分空间插值与等级划分方法解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤养分空间插值方法比较研究 |
| 1.2.2 ArcGIS Engine组件式二次开发 |
| 1.2.3 基于遥感的耕地提取算法研究 |
| 1.2.4 地块尺度土壤养分等级评价研究 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 水文气候 |
| 2.2 数据获取 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 CART自动决策树分类方法 |
| 2.3.2 空间插值方法 |
| 2.3.3 软件平台 |
| 2.4 技术路线 |
| 第三章 土壤养分空间插值方法比较及软件设计 |
| 3.1 空间插值方法 |
| 3.1.1 IDW插值法 |
| 3.1.2 OK插值法 |
| 3.1.3 Spline插值法 |
| 3.1.4 Trend插值法 |
| 3.1.5 检验标准 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 OK插值模型比较 |
| 3.2.2 样条函数插值模型比较 |
| 3.2.3 插值精度分析 |
| 3.3 土壤养分空间插值软件设计 |
| 3.3.1 开发环境 |
| 3.3.2 系统功能设计 |
| 3.3.3 详细设计 |
| 3.3.4 空间插值应用 |
| 3.3.5 辅助功能应用 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于CART决策树的土地利用分类 |
| 4.1 Landsat-7与Landsat-8 数据预处理 |
| 4.1.1 几何校正 |
| 4.1.2 辐射定标 |
| 4.1.3 大气校正 |
| 4.1.4 图像融合 |
| 4.1.5 影像裁剪 |
| 4.2 多源影像融合 |
| 4.2.1 非监督分类 |
| 4.2.2 NDVI计算 |
| 4.2.3 波段叠加与合成 |
| 4.3 土地利用分类信息提取 |
| 4.3.1 训练样本选择 |
| 4.3.2 耕地信息提取 |
| 4.4 精度评价 |
| 4.4.1 评价方法 |
| 4.4.2 结果与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 地块尺度土壤养分等级评价与空间分析 |
| 5.1 土壤养分等级评价方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 通州区耕地地块空间分布 |
| 5.2.2 土壤养分指标评分值分析 |
| 5.2.3 全区土壤养分等级空间分析 |
| 5.2.4 乡镇土壤养分分布特征 |
| 5.2.5 乡镇耕地土壤养分等级分布特征 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精准农业概述 |
| 1.2.2 网格化管理的研究现状 |
| 1.2.3 农田网格划分的研究现状 |
| 1.2.4 农田网格应用的研究现状 |
| 1.2.5 目前存在的主要问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 研究区地理位置 |
| 1.4.2 自然条件和作物情况 |
| 2 多视角下的农田网格划分研究 |
| 2.1 宏观视角下农田网格的划分 |
| 2.1.1 农田网格划分原则的确定 |
| 2.1.2 农田网格划分方案 |
| 2.2 中观视角下最优农田网格大小的决策 |
| 2.2.1 决策目标体系的建立 |
| 2.2.2 基于灰色决策的最优农田网格大小决策模型的构建 |
| 2.2.3 决策结果与分析 |
| 2.3 微观视角下农田网格的划分 |
| 2.3.1 试验设计 |
| 2.3.2 试验结果与分析 |
| 2.4 三层网格的编码设计 |
| 本章小结 |
| 3 宏观视角下基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.1 基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.2 农田网格化管理模型合理性验证 |
| 3.2.1 基于Petri网的农田网格化管理模型的流程定义 |
| 3.2.2 农田网格化管理模型的合理性验证方法 |
| 3.2.3 模型合理性验证结果 |
| 3.2.4 仿真试验及结果分析 |
| 本章小结 |
| 4 网格化和非网格化农田管理模型的比较研究 |
| 4.1 案例的选取和描述 |
| 4.2 基于Arena的农田管理模型的仿真比较 |
| 4.2.1 仿真模型的构建 |
| 4.2.2 仿真测评指标的确定 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 农田管理流程的定量测度 |
| 4.3.1 引入SPN构建信息测度模型的原因分析 |
| 4.3.2 基于SPN的农田管理流程定量测度模型的构建 |
| 4.3.3 基于SPN的信息距离计算方法 |
| 4.3.4 基于SPN测度模型的信息距离测算结果与分析 |
| 本章小结 |
| 5 中观视角下基于网格化的合理土壤采样点的确定 |
| 5.1 相关研究分析 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 土壤养分数据的获取 |
| 5.2.2 土壤肥力指标因素的选取 |
| 5.2.3 样品的室内测定与特异值处理 |
| 5.2.4 合理采样点确定的方法 |
| 5.2.5 采样合理性验证方法 |
| 5.3 合理采样点的确定结果与验证 |
| 5.3.1 基于网格化的合理采样点的确定结果 |
| 5.3.2 采样合理性验证 |
| 5.4 合理采样方案优化往年采样点 |
| 本章小结 |
| 6 土壤肥力变化趋势预测和土壤养分空间变异分析 |
| 6.1 土壤肥力变化趋势预测 |
| 6.1.1 土壤肥力预测研究现状分析 |
| 6.1.2 基于SPN的土壤肥力变化趋势预测模型的构建 |
| 6.1.3 预测结果与分析 |
| 6.2 土壤养分空间变异分析 |
| 6.2.1 土壤养分空间变异研究现状分析 |
| 6.2.2 土壤养分描述性统计分析 |
| 6.2.3 基于网格化的土壤养分空间分布格局 |
| 6.3 土壤养分和肥力时空变异查询“一张图” |
| 本章小结 |
| 7 微观视角下基于网格识别的田间文冠果精准采摘研究 |
| 7.1 网格识别 |
| 7.2 文冠果图像采集系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统选用的开发板和服务器 |
| 7.2.3 系统主体 |
| 7.2.4 软件开发环境 |
| 7.3 数据采集与传输 |
| 7.3.1 数据采集 |
| 7.3.2 数据传输 |
| 7.4 果实成熟度识别方法分析 |
| 7.5 数据预处理和数据模拟 |
| 7.5.1 数据预处理 |
| 7.5.2 数据模拟 |
| 7.6 成熟文冠果果实识别模型构建 |
| 7.7 试验与结果分析 |
| 7.7.1 文冠果图像采集系统测试与结果 |
| 7.7.2 成熟文冠果识别模型试验 |
| 7.7.3 成熟文冠果精准定位的实现 |
| 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后续研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文、专利、软件着作权和参与的科研项目 |
（10）作物生长传感网补偿技术及部署方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述与研究目的 |
| 1. 作物生长信息监测的重要性 |
| 2. 作物生长信息的光谱监测技术 |
| 3. 农业信息WSN获取技术 |
| 3.1 WSN简介 |
| 3.2 农业信息WSN获取技术 |
| 4. 作物生长信息WSN获取技术的关键问题 |
| 4.1 作物生长信息的准确获取 |
| 4.2 作物生长信息WSN网络部署 |
| 5. 本研究的目的与意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 研究思路与方法 |
| 1. 研究思路与技术路线 |
| 2. 试验设计 |
| 3. 数据处理与分析 |
| 参考文献 |
| 第三章 作物生长感知节点补偿技术研究 |
| 1. 作物生长感知节点 |
| 2. 感知节点温度补偿模型的构建 |
| 2.1 温度补偿试验 |
| 2.2 温度对感知节点输出特性的影响 |
| 2.3 感知节点温度补偿模型的构建 |
| 3 感知节点太阳高度角补偿模型的构建 |
| 3.1 太阳高度角补偿实验 |
| 3.2 太阳高度角对感知节点反射率的影响 |
| 3.3 感知节点太阳高度角补偿模型的构建 |
| 4. 讨论与小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 作物生长传感网多参数补偿技术研究 |
| 1. 作物生长传感网 |
| 2. 神经网络及其优化算法的选择 |
| 2.1 神经网络的选择 |
| 2.2 BP神经网络优化算法的选择 |
| 3. 基于优化人工神经网络的传感网多参数补偿模型的构建 |
| 3.1 遗传算法简介 |
| 3.2 遗传算法优化BP网络的拓扑结构和权值、阈值 |
| 3.3 作物生长传感网温度和太阳高度角补偿模型的构建 |
| 4. 讨论与小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 作物生长传感网全覆盖部署研究 |
| 1. 基于土壤养分空间差异的农田划分 |
| 1.1 模糊c均值聚类及其有效性检验 |
| 1.2 基于土壤养分空间差异的农田划分 |
| 2. 基于农田土壤空间差异的WSN部署方法性能比较 |
| 3. 讨论与小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 作物生长传感网连通性部署研究 |
| 1. 基于遗传算法的作物生长传感网连通性部署 |
| 1.1 针对作物生长传感网部署的染色体编码 |
| 1.2 遗传操作方法 |
| 1.3 针对作物生长传感网部署的适应度函数的构建 |
| 2. 部署算法的实现及性能评价 |
| 2.1 算法的实现 |
| 2.2 规则与不规则农田的节点部署 |
| 2.3 通信距离对网络部署的影响 |
| 3. 讨论与小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 讨论与结论 |
| 1. 讨论 |
| 1.1. 作物生长传感网环境干扰因素的补偿 |
| 1.2 作物生长传感网的部署方法 |
| 2. 创新与特色 |
| 3 今后研究设想 |
| 4. 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| Ⅰ 图表清单 |
| Ⅱ 在学期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、支持精确农业的土壤养分空间分布信息处理的方法（论文参考文献）
- [1]不同作物覆盖下农田表层土壤养分空间变异性研究[D]. 王婕. 西北农林科技大学, 2021
- [2]基于农场与田块尺度的土壤养分空间特征识别方法及应用[D]. 谢梦姣. 河北农业大学, 2020(01)
- [3]典型黑土区耕地精准管理遥感分区与产能提升对策研究[D]. 邵帅. 东北农业大学, 2020(07)
- [4]模型预测高分辨率森林土壤养分三维空间分布的研究[D]. 孙冬晓. 广西大学, 2020
- [5]基于3S集成技术的半干旱草原区大型露天煤炭基地景观格局优化研究[D]. 吴振华. 中国矿业大学, 2020
- [6]典型沙区生物土壤结皮微生物群落结构与功能研究[D]. 周虹. 中国林业科学研究院, 2020
- [7]鄱阳湖沙化土地不同植被恢复方式下的土壤细菌群落特征研究[D]. 马永杰. 江西师范大学, 2020(10)
- [8]耕地土壤养分空间插值与等级划分方法解析[D]. 刘玲玲. 安徽大学, 2020(07)
- [9]多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究[D]. 耿霞. 山东农业大学, 2020(08)
- [10]作物生长传感网补偿技术及部署方法研究[D]. 刘乃森. 南京农业大学, 2016(05)