發(fā)布時(shí)間：2021-07-06 09:23

　　土壤水分分布規(guī)律是區(qū)域水土流失重要的研究方向,傳統(tǒng)的土壤水分監(jiān)測(cè)主要采用點(diǎn)狀抽樣實(shí)測(cè),這難以滿足大區(qū)域面上研究的需要,而雷達(dá)遙感對(duì)于貴州省開展大區(qū)域地物分布研究具有特定的優(yōu)勢(shì)。本文以安順市平壩區(qū)境內(nèi)的槎白河小流域?yàn)檠芯繀^(qū),利用2018年3月的Sentinel-1A雷達(dá)數(shù)據(jù)和Landsat 8光學(xué)數(shù)據(jù),基于引入植被覆蓋度改進(jìn)的水云模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行研究區(qū)的地表（0-5cm）土壤水分反演;采用Landsat 8光學(xué)遙感數(shù)據(jù)建立不同植被指數(shù)的TVDI模型反演的地表（0-5cm）土壤水分,并對(duì)不同模型反演的土壤水分進(jìn)行精度對(duì)比分析。主要研究成果如下:（1）基于BAS優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法利用Sentinel-1A雷達(dá)和Landsat 8光學(xué)數(shù)據(jù)協(xié)同反演研究區(qū)的土壤含水量,相對(duì)于本研究其他模型是較好的。將Landsat 8中的紅、綠、近紅外三個(gè)波段和Sentinel-1A數(shù)據(jù)的VV、VH、VV/VH的后散射系數(shù)值作為輸入數(shù)據(jù),研究表明該方法的可操作性,模型反演值和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合度（R²）達(dá)到了0.57,RMSE為3.48。（2）基于不同大小的濾波窗口和方法對(duì)Senti... 

【文章來源】：貴州大學(xué)貴州省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

第二章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1 研究區(qū)概述研 究 區(qū) 槎 白 河 小 流 域 位 于 安 順 市 平 壩 區(qū) 白 云 鎮(zhèn) 小 河 村 境 內(nèi)（106°15′55′′-106°15′39′′E，26°19′8′′-26°20′29′′ N），距白云鎮(zhèn) 8 公里，總面積約為 17.664 公頃。由于大部分為碳酸鹽巖，氣候溫和多雨，有利于溶蝕，巖溶發(fā)育強(qiáng)烈，地貌呈現(xiàn)山地和丘陵盆地交錯(cuò)分布的特征。土壤類型主要是由三疊紀(jì)時(shí)代地層發(fā)育而形成的，是黃壤、黃棕壤，土壤呈酸性，PH 介于 4.5-5.6 之間；土層厚度介于 0-100 cm 之間。研究區(qū)的地勢(shì)中部地區(qū)較為平整，由中部向四面擴(kuò)散海拔逐漸增加，海拔為 1255m-1345 m，坡度在 0-35°之間。屬于濕潤(rùn)型的亞熱帶季風(fēng)氣候，年降雨量約 1146.3 mm，年平均氣溫 18.3℃，極端最低溫度-7.4℃，7 月平均氣溫 23.5℃。年日照時(shí) 1079.5-1220.1 h，無霜期 293 d。

外試驗(yàn)工作主要包括采樣點(diǎn)的布設(shè)、土壤樣本取樣。其中，野于 2018 年 3 月 2-3 號(hào)完成，網(wǎng)格式隨機(jī)布點(diǎn)方案：在室內(nèi)計(jì)選擇隨機(jī)點(diǎn)的方法在整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行樣地點(diǎn)的預(yù)布設(shè)，網(wǎng)格區(qū)，預(yù)布設(shè) 70 個(gè)采樣點(diǎn)，但在實(shí)地采集的過程中，部分預(yù)設(shè)樣滿足采集要求，因此最終的采集點(diǎn)為 58 個(gè)，采樣點(diǎn)的分布圖喬木林地、灌木林地、草地、旱地這幾種土地利用類型中，每 100cm×100cm 的正方形樣地，使用對(duì)角線法采取土壤含水量 GPS 接收機(jī)記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的地理坐標(biāo)、高程數(shù)據(jù)，并在每 土壤樣本（測(cè)土壤含水率、土壤容重），并記錄取樣時(shí)間、采植被覆蓋等信息。土壤水含量是影響土壤微波散射的重要因土壤水分含量也是土壤微波散射的重要研究意義，隨著科技時(shí)定土壤水分含量的方法逐步增多，但由于各種條件的影響下

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]典型喀斯特山區(qū)不同植被類型土壤水分動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)植物光合作用的響應(yīng)[D]. 李菲.貴州師范大學(xué) 2016
[2]衛(wèi)星光通信中光斑圖像處理算法優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D]. 邵文北.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于遙感的旱區(qū)土壤濕度反演方法研究[D]. 宋榮杰.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2013
[4]基于AMSR-E和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的川中丘陵區(qū)土壤水分反演[D]. 黃飛.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[5]基于SAR圖像的土壤含水量反演方法研究[D]. 仇成強(qiáng).電子科技大學(xué) 2012
[6]高光譜圖像中條帶噪聲去除方法研究[D]. 劉七華.電子科技大學(xué) 2012
[7]全國(guó)土壤濕度及其變化的遙感反演與分析[D]. 冉瓊.中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2005
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