基于SOM和NDVI的黑土区精准管理分区对比

S127%TP79; 根据土壤养分的空间异质性对耕地进行分区是实施变量施肥管理的关键环节,施肥的变量管理将减轻黑土区农业面源污染和土壤退化问题.该文以典型黑土区黑龙江省海伦市某合作社地块为研究对象,利用SPOT-6遥感影像提取归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)、插值计算土壤有机质(soil organic matter,SOM),结合数字高程模型(digital elevation model,DEM),应用面向对象的分割方法,对研究地块进行分区,并应用莫兰(Morans)指数对分区结果进行评价,以期对比研究基于SOM空...

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Published in农业工程学报 Vol. 35; no. 13; pp. 177 - 183
Main Authors 刘焕军, 鲍依临, 徐梦园, 张新乐, 孟祥添, 潘越, 杨昊轩, 谢雅慧
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130012%东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨,150030 01.07.2019
东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨 150030
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.020

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Summary:S127%TP79; 根据土壤养分的空间异质性对耕地进行分区是实施变量施肥管理的关键环节,施肥的变量管理将减轻黑土区农业面源污染和土壤退化问题.该文以典型黑土区黑龙江省海伦市某合作社地块为研究对象,利用SPOT-6遥感影像提取归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)、插值计算土壤有机质(soil organic matter,SOM),结合数字高程模型(digital elevation model,DEM),应用面向对象的分割方法,对研究地块进行分区,并应用莫兰(Morans)指数对分区结果进行评价,以期对比研究基于SOM空间插值与遥感信息的分区精度.结果表明:结合4期NDVI空间信息分区的精度最高;结合SOM、DEM、NDVI空间信息进行分区的精度次之;结合地形与SOM空间信息分区精度较低;仅根据SOM空间插值进行分区的精度最低.研究结果可为黑土区农田精准管理分区输入量的选择与多尺度分区提供思路,为实施田间精准追肥提供科学依据.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.020