摘要
随着我国城镇化的快速发展和现代农业的负面效应，造成耕地面积减少、耕地质量持续下降，严重威胁粮食的质量和产量。土壤养分是决定耕地生产力的重要因素，土壤养分的高低直接影响耕地粮食产量，关系到社会和农业的可持续发展。因此，土壤养分的精准预测对保证粮食安全具有重要意义。 本文以石家庄市藁城区为研究对象，运用地统计学（OK、COK）对土壤养分指标有机质、全氮、速效氮、有效磷和速效钾进行空间插值，利用12种光谱指数建立4种模型（Ridge、RF、SVR、LGBMR）定量反演土壤有机质，并对比分析基于遥感反演和地统计插值两种方法预测有机质空间分布的优劣，通过主成分分析法定量综合评价土壤养分。其次，利用3种光谱指数和3种生理参数建立4种模型（Ridge、PLS、PCR、GPR）定量反演小麦产量，通过时序小麦单产（3年）均值反映耕地粮食产能。最后，分析土壤养分空间分布特征，及其与粮食产能、NDVI、EVI、NDVIre、LAI、FaPar和FCover的响应规律。主要工作和结论如下： （1）土壤养分各项指标空间预测及综合评价 基于地统计空间插值方法，探索性地分析普通克里格插值和协同克里格插值在县域尺度上土壤有机质、全氮、速效氮、有效磷和速效钾的空间预测模型的普适性与稳定性，及其空间分布变化趋势。分析不同有机质含量土壤光谱特征，通过光谱运算构建12种土壤光谱指数，利用相关性法研究土壤光谱及光谱指数与土壤有机质含量的敏感性，建立岭回归、支持向量机回归、随机森林回归、LightGradientBoostingMachineRegressor4种模型反演土壤有机质含量。探讨了不同模型下土壤原始光谱、不同土壤光谱指数以及全部特征变量组合的有机质含量遥感反演精度。尝试把反演土壤盐分的光谱指数（SI、BSI1、BSI2）引入反演土壤有机质中取得较好效果，B4、SI、BSI1、BSI2、CI与有机质有较强的相关性，基于全部变量特征选择的LGBMR模型预测精度最高，RMSE、R2、RPD分别为1.241g/kg、0.689、1.813。从预测精度和空间变异性两个方面比较分析基于遥感反演和地统计插值两种土壤有机质空间预测方法的优劣，研究表明遥感反演方法更能反映实际生产管理中基于地块的空间变异性。在土壤养分综合评价中，运用了更加符合数理统计规律的主成分分析法客观确定土壤养分权重，准确、定量、客观评价土壤综合养分。研究表明，藁城区土壤养分综合分值介于52.3～95.8之间，一、二、三、四等土壤养分占全区耕地面积比重分别为14%、36%、38%、12%，藁城南方耕地明显比藁城北方耕地肥沃，其中南营镇和梅花镇土壤最肥沃。 （2）小麦产量遥感反演及粮食产能空间分布 分析不同物候期的植被光谱指数和生理参数与小麦单产之间的相关性，通过全变量特征选择，利用时序植被光谱指数和生理参数建立4中模型（PLS、PCR、Ridge、GPR）反演2017～2019年的小麦产量。通过研究多年数据，探索分析不同估算模型的适用性和稳定性。研究表明不同年份同一模型的反演精度不同，PLS估算模型的普适性和稳定性最佳。利用时序（3年）小麦单产的平均值反映耕地的实际粮食生产能力，分析耕地粮食产能空间分布变化特征。 （3）土壤养分与粮食产能响应规律研究 从研究区和乡镇不同空间尺度上研究土壤养分与粮食产能之间的响应规律，具有较强的实用价值。分析NDVI、EVI、NDVIre、LAI、FaPar、FCover的空间变化趋势，探讨时序的粮食产能、NDVI、EVI、NDVIre、LAI、FaPar、FCover与土壤养分的相关性，为基于遥感的土壤养分快速、动态监测提供思路。研究表明，随着土壤养分等级降低，粮食产能最大值和均值逐次降低,一、二等土壤养分的耕地粮食产能明显优于三、四等土壤养分的耕地粮食产能。不同等级土壤养分和耕地粮食产能占乡镇面积比重的变化趋势具有一致性。时序的粮食产能、NDVI、EVI、NDVIre、LAI、FaPar、FCover与土壤养分的空间变异性一致，与土壤养分的显著相关系数分别为0.79、0.57、0.67、0.56、0.65、0.61、0.63。
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