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土壤有机质（SOM）是土壤肥力的重要组成部分,是作物生长的主要养分来源。为探究分数阶微分（FOD）联合优化光谱指数对低肥力地区SOM的反演效果,以银川平原为研究对象,对野外土壤高光谱反射率原始数据进行0~2阶FOD处理（间隔0.2阶）,构建优化光谱指数DI/RDI、DI/NDI、NDI/RDI、RDI/NDI、DI/GDI和RI/GDI,分析各指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最佳优化光谱指数,并建立基于支持向量机（SVM）的SOM含量反演模型。结果表明：银川平原SOM含量整体偏低,其中93.05%处于四级到六级水平。土壤野外原始光谱反射率吸收特征差异明显,在1400、1900nm处有明显吸收峰。随着分数阶的不断增加,光谱反射率不断趋近于0。土壤DI/NDI、DI/GDI、RI/GDI、NDI/RDI和RDI/NDI在0~2阶最大相关系数绝对值（MACC）均小于0.80,DI/RDI在0.2~2.0阶范围内的MACC为0.9965~0.9986,其敏感波段主要集中在1450~1750nm和2100~2400nm之间。基于0.2阶微分处理的DI/RDI-SVM模型对SOM的反演精度最佳,建模决定系数R2c和验证决定系数R2p分别为0.98和0.99,相对分析误差（RPD）为4.31。研究结果可为低肥力地区的SOM含量快速、准确反演及制图提供科学依据。 相似文献
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高等植物的顶端优势受多种因素调节,植物激素在植物的顶端优势控制中起着重要的作用.已知生长素抑制侧芽的生长,细胞分裂素促进侧芽的发生.二者比值也与侧芽的早期发育及生长相关,生长素与细胞分裂素的比值高则侧芽生长慢,相反则侧芽生长快[1].有关脱落酸(ABA)与顶端优势关系的研究还很有限.有研究表明当ABA施加到完整植株顶端时,对顶端优势无明显影响[2,3].另有研究表明,ABA作用于豆类植株顶端或直接施加在侧芽上时都会促进侧芽的生长,作用于去顶豆类植株顶端则会抑制侧芽的生长[4]. 相似文献
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快速监测区域土壤盐渍化信息，对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。本文以Sentinel-2A和Landsat8 OLI遥感影像为数据源，以银川平原为研究区，利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台，基于随机森林算法，通过建立光谱指数特征与地面实测土壤含盐量之间的关系，进行土壤含盐量估算。结果表明：GEE能够为土壤含盐量预测提供可靠的数据支撑；以Sentinel-2A为数据源建立的随机森林模型具有更好的预测精度（R2=0.789,RMSE=1.487），优于Landsat8 OLI，可用于土壤含盐量高分辨率遥感估算，能够为大尺度土壤含盐量监测工作提供理论支撑。 相似文献
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高光谱遥感是监测土壤盐渍化的重要手段之一，但野外光谱反射率易受土壤水分的影响，导致盐分监测精度难以保证。为有效消除水分因素，提高土壤含盐量反演精度，该研究以银川平原盐渍化土壤为研究对象，以野外土壤光谱反射率（reflectance，Ref）和实测土壤含盐量为数据源，分析不同含水率的土壤光谱特征，将反射率经过一阶微分（first derivative of reflectance，FDR）、正交信号校正（orthogonal signal correction，OSC）和一阶微分-正交信号校正（first derivative of reflectance - orthogonal signal correction，FDR-OSC）变换，分析各光谱数据与含盐量、含水率的相关性，确定最佳“除水”方法，然后基于支持向量机（support vector machine，SVM）建立土壤含盐量反演模型。结果表明：1）含水率与土壤光谱反射率呈反比，光谱在1 430、1 950、2 200 nm附近存在吸收带，1 950 nm附近为最主要吸收波段，且存在向长波漂移的现象。2）光谱数据与含水率相关性由强到弱的顺序为：Ref、OSC、FDR、FDR-OSC；与含盐量相关性由强到弱的顺序为：FDR-OSC、FDR、OSC、Ref。3）基于FDR-OSC“除水”的SVM含盐量模型决定系数Rc2、Rp2和相对分析误差（relative prediction deviation，RPD）分别达到0.952、0.960和5.04，具有极强的拟合和反演能力。研究结果可为银川平原及同类地区土壤含盐量的精准监测提供科学依据。 相似文献
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