發(fā)布時(shí)間：2021-04-02 01:49

　　為探究土壤水鹽交互作用對(duì)Sentinel-2衛(wèi)星光譜特征的影響,該研究以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)沙壕渠灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域,分別在2018年和2019年的4—5月共采集280個(gè)裸土期表層土壤樣本,測(cè)定其土壤含水率和含鹽量,并獲取同步的Sentinel-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),構(gòu)建基于土壤水鹽-反射率原理的土壤光譜特征理論模型,在此基礎(chǔ)上結(jié)合土壤水鹽交互作用構(gòu)建水鹽交互模型,并比較2種模型對(duì)土壤光譜的模擬效果,分析土壤水鹽交互作用對(duì)土壤光譜估算的影響。結(jié)果表明:1)土壤水鹽交互作用對(duì)光譜的影響因波段類型和水鹽含量的不同而有所不同。在可見光范圍上影響相對(duì)較弱,其作用范圍為-0.11～0.29;在近紅外和短波紅外范圍上影響相對(duì)較強(qiáng),其作用范圍為-0.35～0.61;當(dāng)水分或鹽分中某個(gè)含量較高時(shí)對(duì)光譜影響較弱,在水鹽含量程度相似時(shí)影響較強(qiáng)。2)與土壤光譜特征理論模型相比,水鹽交互模型能明顯地改善土壤光譜的模擬效果,能將模擬相關(guān)系數(shù)由0.14～0.44提升到0.29～0.59,均方根誤差由0.032～0.082降低到0.029～0.068。該研究結(jié)果揭示了鹽分和水分對(duì)光譜特征的干擾過程,為土壤鹽分的估算提供策略與方法,... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(18)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

分布b.SamplingpointdistributioninShahaocanal圖1研究區(qū)域及采樣點(diǎn)分布b.沙豪渠采樣點(diǎn)

農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)（http://www.tcsae.org）2020年156圖2土壤水鹽分布散點(diǎn)圖Fig.2Scatterdiagramofsoilmoistureandsaltdistribution.由圖2可知，特征量為2個(gè)線之間的夾角，可表達(dá)出當(dāng)前土壤樣本的土壤水鹽含量相對(duì)比例的特征。由特征量的定義可知，在鹽分占主導(dǎo)地位的區(qū)域時(shí)，越大，代表鹽水比例越大，越小，則代表鹽水比例越小，鹽分水平和水分水平越接近；同樣地，在水分占主導(dǎo)地位的區(qū)域時(shí)，越大，代表鹽水比例越小，越小，則代表鹽水比例越大，水分水平和鹽分水平越接近。4）水鹽交互作用與特征量本文通過計(jì)算能夠表征土壤水鹽含量相對(duì)比例的特征量來構(gòu)建關(guān)于土壤的水鹽交互作用，其具體表達(dá)式如下w,sf（13）因此，本文利用式（9）計(jì)算出(w,s)，并通過最小二乘法來構(gòu)建(w,s)與的函數(shù)式，以此計(jì)算出土壤在不同水鹽條件下的水鹽交互作用(w,s)。1.3.4水鹽交互模型的構(gòu)建由式（9）和式（13）可得，在理論模型基礎(chǔ)上，通過結(jié)合土壤水鹽交互作用可構(gòu)建出水鹽交互模型，其具體表達(dá)為expSMSSoRRabf（14）總體上，對(duì)于指定的來說，當(dāng)參數(shù)a、b、Ro以及函數(shù)關(guān)系f已知時(shí)，即可求出土壤在任何水鹽條件下的土壤反射率，為了使文章的思路和計(jì)算過程更加清晰明了，本文繪制了相關(guān)的技術(shù)路線圖，其具體流程如圖3所示。圖3水鹽交互作用的技術(shù)路線圖Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5評(píng)估方法本文通過相關(guān)系數(shù)（r），均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）來?

,s)與的函數(shù)式，以此計(jì)算出土壤在不同水鹽條件下的水鹽交互作用(w,s)。1.3.4水鹽交互模型的構(gòu)建由式（9）和式（13）可得，在理論模型基礎(chǔ)上，通過結(jié)合土壤水鹽交互作用可構(gòu)建出水鹽交互模型，其具體表達(dá)為expSMSSoRRabf（14）總體上，對(duì)于指定的來說，當(dāng)參數(shù)a、b、Ro以及函數(shù)關(guān)系f已知時(shí)，即可求出土壤在任何水鹽條件下的土壤反射率，為了使文章的思路和計(jì)算過程更加清晰明了，本文繪制了相關(guān)的技術(shù)路線圖，其具體流程如圖3所示。圖3水鹽交互作用的技術(shù)路線圖Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5評(píng)估方法本文通過相關(guān)系數(shù)（r），均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）來評(píng)估模型的模擬效果[11]，其中r越大，RMSE和MAE越小則表明模型的模擬效果越好。2結(jié)果與分析2.1不同水鹽含量下的土壤光譜特征根據(jù)土壤樣本的含水率和電導(dǎo)率數(shù)據(jù)，篩選出電導(dǎo)率相同但含水率不同的土壤樣本，并將這些樣本對(duì)應(yīng)的Sentinel-2衛(wèi)星的光譜圖像繪制出相應(yīng)的光譜反射率的折線圖，以此分析土壤在同一鹽分含量時(shí)，不同的水分含量與土壤光譜特征之間的關(guān)系，結(jié)果如圖4所示。a.土壤電導(dǎo)率為9.3dS·m-1a.SoilEC9.3dS·m-1b.土壤電導(dǎo)率為21.5dS·m-1b.SoilEC21.5dS·m-1c.土壤電導(dǎo)率為30.3dS·m-1c.SoilEC30.3dS·m-1d.土壤電導(dǎo)率為132dS·m-1d.SoilEC132dS·m-1圖4不同電導(dǎo)率下土壤光譜特征隨含水率變化Fig.4ChangesofspectralcharacteristicsofsoilswithmoisturefordifferentElectricalC

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遙感反演河套灌區(qū)土壤鹽分分布及對(duì)作物生長(zhǎng)的影響[J]. 黃權(quán)中,徐旭,呂玲嬌,任東陽,柯雋迪,熊云武,霍再林,黃冠華.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(01)



本文編號(hào)：3114358