[00910204]基于“3S”技术的农田有机碳监测技术体系与应用

农田有机碳智能化监测技术体系研究对评价土地生产力、优化用地结构有重要意义。国内农田有机碳检测技术以传统田间采样和实验室测定为主，智能化监测技术研究仍处初级阶段，且主要存在三方面的问题：研究尺度和数据源单一；缺乏农田有机碳智能化采集与应用技术体系研究；缺乏农田有机碳与局域环境因子尺度响应分析的研究。围绕上述问题，该项目从县、乡镇两个尺度探索了农田有机碳智能化监测技术体系，集成农田有机碳采集系统，并进行推广应用。集成创新了以下适用于农田有机碳智能化监测技术。1.创新了去除土壤水分对有机碳含量影响的高光谱技术利用导数和多层离散小波分解技术，优化了土壤高光谱特征曲线，构建了土壤有机碳高光谱多元回归估测模型。基于小波9层分解光谱特征曲线的有机碳含量估测模型决定系数为0.89,均方差为0.19，优于其它模型；应用估测误差平均±5.7%。2.提出了农田有机碳多源传感器多波段多时相动态监测技术利用地球资源卫星、地球观测系统卫星、环境减灾卫星等多源传感器的多波段数字影像，提取多种植被指数，筛选并优化了农田生物有机碳遥感估测模型。基于Landsat7和SPOT5的生物有机碳遥感估测模型的决定系数均在0.7以上，拟合精度高于其它模型，但均方差较高；应用估测误差分别为±23%、±18%；应用模型估算出微山县1995、2000、2009 ETM、TM影像的生物有机碳储量，1995年高达12951kg/hm<'2>，2000年最低2013kg/hm<'2>。基于环境减灾卫星影像的土壤线参数空间分析说明，土壤线参数对有机碳高低有评价作用。3.研究揭示了农田有机碳与微量元素之间在中等尺度下的空间耦合效应最佳利用GIS空间分析技术模拟评价了南四湖区域土壤有机碳、铁、锰、锌等微量元素的空间分布符合指数模型，拟合决定系数均大于0.62，中等尺度下耦合效应最佳；寿光古城镇大棚菜地有机碳含量高于农田，空间分异尺度(变程为749m)小于农田(变程为1460m)，农田有机碳与有效铁、铜、硼呈极显著相关，在中等尺度下耦合效应最佳；微山县马坡镇土壤有机碳空间分布符合球状模型，拟合决定系数为0.86，中等尺度(3.40～4.10km)下与微量元素的耦合效应最佳；模型应用估测误差平均约为±6.2%。4.发明了基于神经网络数据融合算法的三层感知器神经网络模型利用神经网络数据融合算法，训练得出无线通信路由协议的簇头选举周期以40分钟为宜,优化了无线传感器网络收集信息的周期性；基于神经网络数据融合算法的无线传感器网络传输的数据量平均减少了约20%，这一技术能够降低能源消耗、延长传感器节点的寿命、提高有机碳的测量精度。整合上述技术集成了农田有机碳无线采集与传输系统。项目技术自2010年以来先后在全省9个县市区、10多个乡镇应用推广。在此基础上指导调整用地结构,调控农田生产管理措施。经测试，农田土壤有机碳估测误差平均±5.7%，农田生物有机碳估测误差平均±18%；时空动态分析与实际吻合。该成果提升了农田有机碳的智能化监测与空间分析水平，推动了智慧农业的发展，取得了显著的社会、经济和生态效益。项目获实用新型专利2项，在核心期刊发表论文30篇，培养硕士研究生20名。