ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY HỒI QUY KRIGING XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HÀM LƯỢNG CACBON HỮU CƠ TRONG ĐẤT TẠI XÃ HƯƠNG LÂM, HUYỆN A LƯỚI, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả:

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, 2020

Mô tả vật lý: tr.113

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 297651

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Hàm lượng cacbon hữu cơ có trong đất là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng đất, đặc biệt là để sử dụng cho mục đích nông nghiệp. Nghiên cứu này được tiến hành tại xã Hương Lâm, huyện A Lưới nhằm tìm hiểu sự ảnh hưởng của địa hình như độ dốc, độ cao và chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) đến việc nội suy cacbon hữu cơ bằng mô hình nội suy hồi quy. Hàm lượng hữu cơ cacbon trong đất được nội suy từ 48 điểm mẫu lấy ngẫu nhiên ở độ sâu 0–30 cm. Các dữ liệu về độ dốc, độ cao và NDVI được trích xuất từ dữ liệu viễn thám. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ dốc có ảnh hưởng nhiều nhất và có thể sử dụng để nội suy hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất bằng phương pháp nội suy hồi quy với mức tương quan 0,43, trong khi đó chỉ số NDVI cũng như độ cao có ảnh hưởng không đáng kể. Trong tương lai cần lựa chọn và kiểm chứng thêm các biến độc lập khác để có thể xác định được mô hình tốt nhất.Soil organic carbon plays an essential role in the assessment of soil quality, especially for agricultural purposes. This research was conducted in Huong Lam commune, A Luoi district, to understand the influence of slope, elevation, and normalized difference vegetation index (NDVI) on soil organic carbon mapping using the kriging regression model. Soil organic carbon data were obtained from 48 randomly chosen locations at a depth from 0 to 30 cm. Three independent variables consisting of the slope, elevation, and NDVI were extracted from remote sensing data. The results show that the slope is the most influential on the soil organic carbon content with a correlation of 43% compared with 7% and 1% for NDVI and elevation, respectively. The slope could be used for soil organic carbon mapping using kriging regression. More independent variables should be considered to establish the best model for kriging regression

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR