无棣县农用地表层土壤质量管理分区研究
发布时间：2022-02-16 12:10
通过分析土壤空间变异特征来研究精准土壤管理分区,并进行变量施肥管理成为近年来国际精准农业的研究热点。管理分区技术可以根据土壤养分状况、作物类型以及利用方式实施精准施肥、科学管理、降低人力和物力成本,提高土壤利用效率和作物产量、提高经济效益和管理精度,进而达到减少农业污染保护农业生态环境的目的。土壤管理分区的划分主要以土壤采样数据为基础,缺乏对结构性因素的探讨,尺度范围较小且大多基于同一生态,人力、物力成本高。近年来,3S技术蓬勃发展,遥感数据获取较容易,为快速有效的进行大尺度的土壤管理分区提供了可能。因此本研究以滨州市无棣县农用地为研究区,以土壤数据和遥感指数基础,通过经典统计学方法和地统计分析土壤质量化学指标（pH、水溶性盐、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、有效铁、有效锰、有效铜、有效锌）空间分异特征,筛选空间相关性强的土壤化学指标与反映土壤盐分和水分的指标组成土壤质量因子进行主成分分析,对土壤质量因子和植被指数进行多元回归建立植被指数土壤质量模拟模型,通过模糊C均值聚类对植被指数土壤质量模拟模型划分土壤管理分区进行精度评价,分析遥感数据划分土壤管理分区可行性,根据各个分区结果的土壤...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
符号说明
中文摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 土壤时空分异分布规律
1.2.2 土壤影响因素研究
1.2.3 土壤质量时空分异分析方法的研究
1.2.4 土壤管理分区研究
1.3 研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 研究区概况与方法
2.1 研究区概况
2.2 数据准备
2.2.1 土壤样品采样及化验
2.2.2 遥感指数及地形因子
2.3 研究方法
2.3.1 经典统计学方法
2.3.2 地统计分析方法
2.3.3 主成分分析
2.3.4 模糊C均值聚类
2.3.5 最小显著性差异法
3 结果
3.1 农用地面积和指数提取
3.1.1 农用地面积
3.1.2 农用地植被指数
3.2 植被指数和土壤质量因子相关性分析
3.3 克里金插值分析
3.4 土壤管理分区结果与精度评价
3.4.1 土壤质量因子主成分分析
3.4.2 基于植被指数的土壤质量模拟模型
3.4.3 土壤管理分区
3.4.4 植被指数模拟模型管理分区结果精度评价
3.4.5 植被指数模拟模型管理分区结果对策
4 结论与讨论
4.1 结论
4.2 讨论
4.3 研究特色
4.4 研究不足和展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表论文情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄土高原中西部人工针叶林浅层土壤有机碳积累及影响因素[J]. 王一佩,孙美美,程然然,关晋宏,李国庆,杜盛. 水土保持研究. 2020(03)
[2]玉米机械化籽粒收获组合鉴定与主成分分析[J]. 卫晓轶,王稼苜,马毅,马俊峰,洪德峰,魏锋. 作物杂志. 2020(02)
[3]黄河三角洲夏季典型田块土壤盐分的多尺度空间变异[J]. 崔昆,赵庚星,王卓然,奚雪,高鹏,齐广慧. 应用生态学报. 2020(05)
[4]基于PCA主成分分析和K-means算法的汽车行驶工况数据量化研究[J]. 王沛,陈劲杰. 软件工程. 2020(03)
[5]太滆运河流域不同用地方式下土壤pH值、有机质及氮磷含量特征分析[J]. 朱永青,崔云霞,李伟迪,徐璐,夏梦茹,曹炜琦. 生态与农村环境学报. 2020(02)
[6]利用高分辨质谱和主成分分析法研究酸洗预处理对生物质热解的影响[J]. 陈夏敏,刘春江,崔存浩,周忠岳. 质谱学报. 2020(04)
[7]不同林龄茶园土壤和茶叶硒含量分布特征及其影响因素[J]. 马蕊,林勇. 西南农业学报. 2019(12)
[8]阿拉善左旗土壤盐分空间变异特征研究[J]. 吴亚坤,李金彪,高昊辰,刘广明. 土壤. 2019(05)
[9]昆明市滇池片区耕地土壤养分含量空间分布及变化情况分析[J]. 谭海燕,童江云,包涛,钱玲,任建青,周文星. 西南农业学报. 2019(07)
[10]湘西植烟土壤养分管理分区研究[J]. 向德明,李强,黎娟,胡瑞文,彭宇,张黎明,田明慧,周米良. 安徽农学通报. 2019(13)
博士论文
[1]绿洲农田土壤养分时空变异及精确分区管理研究[D]. 陈彦.石河子大学 2008
硕士论文
[1]黑土区田块土壤养分空间分布预测研究[D]. 谢雅慧.东北农业大学 2019
[2]基于无人机与卫星影像的农田精准管理分区研究[D]. 赵明明.东北农业大学 2019
[3]江西省耕地土壤pH空间变异与管理分区研究[D]. 周宏冀.江西财经大学 2019
[4]不同覆盖方式对旱地苹果园土壤养分的动态变化影响[D]. 张中恺.西北农林科技大学 2017
[5]主成分分析法研究及其在特征提取中的应用[D]. 陈佩.陕西师范大学 2014
[6]海南尖峰岭热带山地雨林原始林土壤理化性质空间异质性研究[D]. 时雷雷.中国林业科学研究院 2012
本文编号：3627944
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
符号说明
中文摘要
Abstract
1 前言
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 土壤时空分异分布规律
1.2.2 土壤影响因素研究
1.2.3 土壤质量时空分异分析方法的研究
1.2.4 土壤管理分区研究
1.3 研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 研究区概况与方法
2.1 研究区概况
2.2 数据准备
2.2.1 土壤样品采样及化验
2.2.2 遥感指数及地形因子
2.3 研究方法
2.3.1 经典统计学方法
2.3.2 地统计分析方法
2.3.3 主成分分析
2.3.4 模糊C均值聚类
2.3.5 最小显著性差异法
3 结果
3.1 农用地面积和指数提取
3.1.1 农用地面积
3.1.2 农用地植被指数
3.2 植被指数和土壤质量因子相关性分析
3.3 克里金插值分析
3.4 土壤管理分区结果与精度评价
3.4.1 土壤质量因子主成分分析
3.4.2 基于植被指数的土壤质量模拟模型
3.4.3 土壤管理分区
3.4.4 植被指数模拟模型管理分区结果精度评价
3.4.5 植被指数模拟模型管理分区结果对策
4 结论与讨论
4.1 结论
4.2 讨论
4.3 研究特色
4.4 研究不足和展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表论文情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]黄土高原中西部人工针叶林浅层土壤有机碳积累及影响因素[J]. 王一佩,孙美美,程然然,关晋宏,李国庆,杜盛. 水土保持研究. 2020(03)
[2]玉米机械化籽粒收获组合鉴定与主成分分析[J]. 卫晓轶,王稼苜,马毅,马俊峰,洪德峰,魏锋. 作物杂志. 2020(02)
[3]黄河三角洲夏季典型田块土壤盐分的多尺度空间变异[J]. 崔昆,赵庚星,王卓然,奚雪,高鹏,齐广慧. 应用生态学报. 2020(05)
[4]基于PCA主成分分析和K-means算法的汽车行驶工况数据量化研究[J]. 王沛,陈劲杰. 软件工程. 2020(03)
[5]太滆运河流域不同用地方式下土壤pH值、有机质及氮磷含量特征分析[J]. 朱永青,崔云霞,李伟迪,徐璐,夏梦茹,曹炜琦. 生态与农村环境学报. 2020(02)
[6]利用高分辨质谱和主成分分析法研究酸洗预处理对生物质热解的影响[J]. 陈夏敏,刘春江,崔存浩,周忠岳. 质谱学报. 2020(04)
[7]不同林龄茶园土壤和茶叶硒含量分布特征及其影响因素[J]. 马蕊,林勇. 西南农业学报. 2019(12)
[8]阿拉善左旗土壤盐分空间变异特征研究[J]. 吴亚坤,李金彪,高昊辰,刘广明. 土壤. 2019(05)
[9]昆明市滇池片区耕地土壤养分含量空间分布及变化情况分析[J]. 谭海燕,童江云,包涛,钱玲,任建青,周文星. 西南农业学报. 2019(07)
[10]湘西植烟土壤养分管理分区研究[J]. 向德明,李强,黎娟,胡瑞文,彭宇,张黎明,田明慧,周米良. 安徽农学通报. 2019(13)
博士论文
[1]绿洲农田土壤养分时空变异及精确分区管理研究[D]. 陈彦.石河子大学 2008
硕士论文
[1]黑土区田块土壤养分空间分布预测研究[D]. 谢雅慧.东北农业大学 2019
[2]基于无人机与卫星影像的农田精准管理分区研究[D]. 赵明明.东北农业大学 2019
[3]江西省耕地土壤pH空间变异与管理分区研究[D]. 周宏冀.江西财经大学 2019
[4]不同覆盖方式对旱地苹果园土壤养分的动态变化影响[D]. 张中恺.西北农林科技大学 2017
[5]主成分分析法研究及其在特征提取中的应用[D]. 陈佩.陕西师范大学 2014
[6]海南尖峰岭热带山地雨林原始林土壤理化性质空间异质性研究[D]. 时雷雷.中国林业科学研究院 2012
本文编号：3627944
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/zhiliangguanli/3627944.html
