Bu yöntem, peyzaj topografyasının toprak erozyonunu ve toprak organik madde dinamiklerini nasıl etkileyebileceği gibi tarım alanındaki temel soruların yanıtlatına yardımcı olabilir. Bu tekniğin en büyük avantajı, sınırlı gözleme sahip bölgeleriçin geçerli olması ve toprak organik karbon stoklarının ve toprak yeniden dağıtım süreçlerinin uygun maliyetli bir tahminini sağlamasıdır. İlk olarak, GeoTREE Işık Algılama ve Haritalama Projesi web sitesinden veri toplayın.
Belirli bir alana yakınlaştırmak için sınır türünü ve bölgesini seçin. Ardından, seçilen çalışma alanı için ışık algılama ve değişen fayans indirmek için bir çokgen çizin. Coğrafi bilgi sistemi eşleme aracını kullanarak ham ışık algılama ve değişen verileri LAS dosyasına dönüştürün.
Ardından, ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon kullanarak üç metrelik aralıklı çözünürlüğe sahip dijital yükseklik modelleri veya DEMS oluşturun. Yerel varyasyonla ilişkili sesleri azaltmak için üç metrelik DEMS'i üç çekirdekli düşük geçiş filtresiyle iki kez filtreleyin. Topografik ölçümler oluşturmak için, filtrelenmiş üç metrelik DEMS'i SAGA'ya aktarmak için önce İçe/Dışa Aktar bölümündeKi Raster'ı Içe Aktar'ı tıklatın.
Ardından, filtrelenmiş DEM'leri kullanarak eğimi, eğrilikle ilgili ölçümü ve genel eğrilik ölçüsüoluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın Eğim, Boy, Eğrilik modüllerini tıklatın. SAGA'nın Akış Birikimi Yukarıdan Aşağıya modülünü tıklatın ve filtrelenmiş DEM'leri kullanarak akış birikimi metrikoluşturmak için yöntem olarak Deterministik Sonsuzluk'u seçin. Bunu takiben, filtrelenmiş z ekseni güçlendirilmiş görüntü kullanarak pozitif açıklık metrikoluşturmak için varsayılan ayarları ile SAGA Topografik Açıklık modülü tıklatın.
Dijital yükseklik modellerinde dikey mesafelerin genişlemesi, nispeten düz bir yüzeye sahip bölgelerde pozitif açıklığın ayırt edilebilirliğini artırır. Filtrelenmiş DEM'leri kullanarak eğim eğim ve eğim uzunluğu faktörü ölçümlerini oluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın LS-Factor Alan Tabanlı modüllerini tıklatın. Ardından, filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak akış yolu uzunluğu metrikoluşturmak için varsayılan ayarları ile SAGA'nın Akış Yolu Uzunluğu modüllerini tıklatın.
Filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak yokuş aşağı dizinmetrik oluşturmak için varsayılan ayarları içeren SAGA'nın Yokuş Aşağı Mesafe Gradyan modüllerini tıklatın. Şimdi, SAGA IssızLık Endeksi modülünü tıklatın ve filtrelenmiş DEM'leri kullanarak havza alanını ve topografik ıslaklık dizini ölçümlerini oluşturmak için alan türü olarak mutlak havza alanını seçin. SAGA'nın Akış Güç Dizini modülünü tıklatın ve filtreuygulanmış DEM'leri kullanarak akış güç dizini metrik oluşturmak için alan dönüştürme olarak sözde belirli havza alanını seçin.
Bunu takiben, birden fazla yarıcıya sahip maksimum yükseklik haritaları oluşturun. Maksimum yükseklik haritalarını üç çekirdekli düşük geçişfiltresinden iki kez filtreleyin. Bir dizi kabartma eşlemi elde etmek için filtrelenmiş üç metrelik DEM'i filtrelenmiş maksimum yükseklik haritalarından çıkarın.
Bir dizi kabartma değişkenini birkaç konuma ayıklayın. Kabartmaları topografik kabartma bileşenlerine dönüştürmek için kabartma değişkenleri üzerinde temel bileşen analizini yapın. Kabartma veri kümesinin %90'ından fazla varyansını topografik kabartma ölçümleri olarak açıklayan temel bileşenleri seçin.
Ortalama ve standart sapmayı kullanarak yedi kabartma haritasını standartlaştırın. İlgili yüklemeler tarafından ağırlıklı standart topografik kabartma toplamı ile kabartma ana bileşenleri oluşturun. Kabartma metrik oluştururken, toprak özellikleri kabartma kontrolleri kabartma mekansal ölçekler tarafından etkilenebilir, çünkü yarıçapın rasgele seçimi ile ilgili belirsizlikleri sınırlamak için çeşitli mekansal ölçekte kabartma görüntüleri oluşturmak önemlidir.
Çalışma alanının peyzaj özelliklerini yeterince temsil edebilen bir dizi kırpma alanı ve yoğun bir şekilde örneklenebilecek birkaç temsilen küçük ölçekli tarım alanı alanı seçin. Tüm örnek konum koordinatlarını kod tabanlı coğrafi konumlandırma sistemine yükleyin ve bunları fiziksel olarak alanda bulun. Ardından, bir itme probu kullanarak üst 30 santimetrelik toprak tabakasından her örnekleme konumu için üç örnek toplayın.
Coğrafi konumlandırma sistemini kullanarak örnekleme konumlarının coğrafi koordinat bilgilerini kaydedin. Bunu takiben, toprak örneğini iki milimetrelik bir ekranla elek. Kurutuldıktan sonra toprak örneklerini tartın.
Örnekleme konumlarındaki ve ağırlıklarındaki toplam numune hacimlerini kullanarak toprak yoğunluğunu hesaplayın. Kompozit toprak örneği almak için aynı yerden üç örnek karıştırın. Bir rulo değirmen ile çok ince bir toz elek toprak 10 gramlık bir alt örnek grind.
Şimdi, 1350 santigrat derece sıcaklıkta bir CN elementanalizörü üzerinde yanma yoluyla silindir öğütülmüş örnektoprak toplam karbon içeriğini ölçmek. Bir fırında toprak organik madde pişirme sonra, kalan karbon analiz ederek kalsiyum karbon karbon içeriğini tahmin. Şimdi, iki milimetrelik dökme toprak örneklerini Marinelli gagalarına yerleştirin ve mühürleyin.
Kabı dedektöre yerleştirin ve her numunenin sezyum konsantrasyonunu, üç yüksek saflıktaki koaksiyel germanyum kristalinden 8, 192 kanallı analizörlere giren bir spektroskopi sistemi kullanarak gama-ışını analizi yle ölçün. Sezyum konsantrasyonu çıktısını kaydedin. Son olarak, bir elektronik tablo ekleme programında Kütle Dengesi Modeli II uygulayarak sezyum envanterini kullanarak toprak yeniden dağıtım oranını hesaplayın.
Iowa'daki Walnut Creek Havzası'nda topografik bilgi elde etmek için 460 mahsul alanı alanı rastgele seçilmiştir. Topografik ölçümler ile toprak organik karbon yoğunluğu arasındaki korelasyon analizlerinin sonuçları, toprak yeniden dağılımı burada sunulmuştur. Topografik ıslaklık indeksi ve büyük ölçekli topografik kabartma, sırasıyla yoğunluk ve toprak yeniden dağıtım oranları ile en yüksek korelasyon gösterdi.
İki ölçümün uzamsal desenleri depresyon bölgesinde yüksek değerler, eğimli ve sırtlı alanlarda düşük değerler gösterdi. Ancak, topografik ıslaklık indeksi son derece yüksek değerler sergileyen hendek alanlarda iki ölçüm arasındaki farklılıklar meydana geldi, ancak büyük ölçekli topografik kabartma değerleri bitişik alanlardan farklı değildi. Topografya tabanlı modeller oluşturmak için seçilen beş topografik temel bileşen burada listelenmiştir.
Topraktaki değişkenliğin %70 ve %65'inden fazlası organik karbon yoğunluğu ve toprak yeniden dağıtım oranları, sırasıyla tüm değişkenlere sahip kademeli sıradan kare regresyon modeli ile açıklanmıştır. Kollinear covariate kaldırılan modeller için simülasyon verimliliği, tüm değişkenler modeline sahip kademeli sıradan en az kare regresyon modelinden biraz daha düşüktü. SPCR modellerinde, kovariat çıkarılmış tek ilin li aşamalı sıradan en az kare regresyon modeline benzer simülasyon verimlilikleri gözlenir.
SPCR modellerinden elde edilen toprak yeniden dağılımı ve toprak organik karbon yoğunluğu haritaları, model simülasyonları ve alan ölçümleri arasında tutarlı desenler ortaya koymuştur. Bu teknik, tarım alanında araştırmacıların havza ve bölgesel ölçeklerde toprak yeniden dağılımını ve organik madde modellerini keşfetmelerinin önünü açıyor. Bu teknik, ışık algılama ve değişen verilerin daha da iyileştirilmesi ve ek topografik ölçümlerin eklenmesiyle geliştirilebilir.
