本文關(guān)鍵詞：基于高光譜數(shù)據(jù)的博斯騰湖西岸湖濱綠洲土壤剖面土壤鹽分反演

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【摘要】：土壤剖面不同發(fā)生層蘊(yùn)含著豐富的鹽分變化、遷移、聚類信息,建立土壤剖面鹽分的高光譜反射率預(yù)測模型可對(duì)定量化治理、監(jiān)測和預(yù)報(bào)土壤剖面鹽分提供一定的參考。以博斯騰湖西岸湖濱綠洲為研究區(qū),確定檉柳地、耕地、未利用地、林地和蘆葦?shù)匚宸N典型地表覆被土壤剖面(0-100cm),按照土壤剖面鹽分含量聚類特征劃分土壤鹽分剖面類型,對(duì)土壤鹽分剖面進(jìn)行基層劃分,并對(duì)不同基層土壤進(jìn)行鹽漬化等級(jí)和鹽漬土類型劃分,采用描述統(tǒng)計(jì)法對(duì)比分析不同基層鹽分特征和高光譜反射率變化特征。對(duì)經(jīng)過預(yù)處理和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)去噪的土壤高光譜原始反射率進(jìn)行一階微分、二階微分、對(duì)數(shù)以及倒數(shù)的對(duì)數(shù)四種數(shù)學(xué)增強(qiáng)。提取土壤剖面鹽分含量、Ca2+含量、Mg2+含量、Na++K+含量、SO42-含量、CL-含量與原始高光譜反射率以及增強(qiáng)后高光譜反射率相關(guān)性最大波段作為最優(yōu)波段,以最優(yōu)波段為預(yù)測變量,采用偏最小二乘回歸分析法(PLSR)建立鹽分含量、Ca2+含量、Mg2含量+、Na++K+含量、SO42-含量的高光譜反射率預(yù)測模型(預(yù)測模型均通過置信度大于95%的F檢驗(yàn)),并對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)和樣區(qū)應(yīng)用,初步建立檉柳地、耕地、未利用地、林地和蘆葦?shù)匚宸N地表覆被土壤剖面波譜庫。論文結(jié)論包括以下四個(gè)方面：(1)按照土壤剖面鹽分含量聚類特征將檉柳地和未利用地土壤鹽分剖面劃分為表聚型,耕地、林地和蘆葦?shù)赝寥利}分剖面劃分為平均型。對(duì)不同地表覆被土壤鹽分剖面按照有效土層厚度以數(shù)字1、2、3、4、5命名超薄層土1、超薄層土2、薄層土、中層土和厚層土五個(gè)基層,分別使用大寫英文字母T.F.W.L.P對(duì)檉柳地、耕地、未利用地、林地和蘆葦?shù)剡M(jìn)行命名,按照鹽漬化等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)T1和W1鹽漬化等級(jí)為中鹽化,W2和P1鹽漬化等級(jí)為弱鹽化,其它基層均為極輕,按照鹽漬土類型標(biāo)準(zhǔn)T1和W1為硫酸鹽-氯化物鹽漬化土,占8%,T2、L3、P1為硫酸鹽鹽漬化土,占12%,其它基層土壤鹽漬化類型為氯化物-硫酸鹽型,占80%。HCO3在土壤鹽分剖面中平均每層含量為0.06g/kg,HCO3-含量較小；CL-在土壤鹽分剖面中平均每層含量為0.23g/kg,CL-在檉柳地土壤鹽分剖面中含量較大且垂直變異性較顯著,平均每層含量為0.39g/kg,垂直變異系數(shù)為113.03%；S042-在檉柳地土壤鹽分剖面中含量最大,平均每層含量為0.79g/kg;Ca2+和Mg2+在檉柳地土壤鹽分剖面中含量較高,平均每層含量分別為0.15g/kg和0.08g/kg,變異系數(shù)分別為52.40%和66.28%；Na++K+在檉柳地鹽分剖面中含量最大,平均每層含量為1.01g/kg,變異系數(shù)為59.51%。(2)檉柳地土壤剖面反射率在350～1800nm波段范圍內(nèi)T2反射率最高,T3反射率最低,在1900～2500nm波段范圍內(nèi)T3反射率最高,T1反射率最低。耕地土壤剖面反射率特征表現(xiàn)為：350～1800nm波段范圍內(nèi)差異較小,在1900-2500nm波段范圍內(nèi)F2反射率最高,F5反射率最小。未利用地土壤剖面反射率特征表現(xiàn)為：350-1800nm波段范圍內(nèi)W5反射率最大,W2反射率最小,在1900-2500nm波段范圍W4反射率最高,W3和W1反射率均較低。蘆葦?shù)赝寥榔拭娣瓷渎侍卣鞅憩F(xiàn)為：在350-1800nm波段范圍內(nèi),P1反射率最大,P5反射率最小,在1900-2500nm波段范圍內(nèi),P2反射率最大,P4反射率最小。林地土壤剖面反射率特征表現(xiàn)為：在350-1800nm范圍內(nèi),反射率整體差異較小,在1900-2500nm波段范圍內(nèi)L3反射率最高,L4反射率最小。T2、L3和P1均為硫酸鹽鹽漬化土,在檉柳地、林地、蘆葦?shù)刂脖煌寥婪瓷渎手芯憩F(xiàn)為350-1800nm波段范圍內(nèi)反射率最高, T1和W1均為硫酸鹽-氯化物鹽漬化土,在檉柳地和未利用地植被土壤反射率中表現(xiàn)為1900-2500nm波段范圍內(nèi)反射率最小。(3)采用偏最小二乘回歸分析法建立土壤剖面鹽分含量、Ca2+含量、Mg2+含量、Na++K+含量、8042-含量的高光譜反射率回歸模型。Ca2+含量預(yù)測模型表達(dá)式為Y=0.151-31.091R(490)+22.829R(500)-1.544R(510)-1.344R(520)-18.815R(530)+33.176R(840)(R2=0.91,RMSE=0.23);Mg2+預(yù)測模型表達(dá)式為Y=-0.061-1.921R(660)+1.032R(670)+6.117R(690)-6.834R(700)+2.345R(730)-0.684R(780) (R2=0.89,RMSE=0.18)；8042-預(yù)測模型Y=0.064-13.388R(1150)+38.61R(1180)+3.884R(1190)-35.105R(1230)-53.14R(1240)+59.598R(1260)(R2=0.85,RMSE=0.26)；Na++K+含量預(yù)測模型為Y=0.046-23.489R(1690)+24.294R(1720)+4.342R(1730) +19.988R(1750)-20.202R(1760)-4.406R(1770)(R2為0.79,RMSE=0.31)鹽分含量預(yù)測模型為Y=-0.294+74.427R(1610)-129.135R(1650)+45.701R(1660)-54.053R(1670)+59.247R(1680)+6.179R(1700)(R2=0.81,RMSE=0.31)(4)土壤剖面鹽分含量、Ca2+、Mg2+、Na++K+、SO42-高光譜反射率回歸模型預(yù)測值與實(shí)測值均存在線性相關(guān),判定系數(shù)R2分別為0.63、0.80、0.74、0.78和0.71,預(yù)測模型具有可行性和適用性,可以對(duì)區(qū)域土壤鹽分定量反演研究提供理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：土壤鹽分 土壤剖面 土壤基層 光譜數(shù)學(xué)增強(qiáng) 偏最小二乘回歸分析
【學(xué)位授予單位】：新疆師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S156.41
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-13
• 1 緒論13-21
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究意義14
• 1.3 國內(nèi)外研究進(jìn)展14-18
• 1.3.1 國外研究進(jìn)展15-16
• 1.3.2 國內(nèi)研究進(jìn)展16-18
• 1.4 研究內(nèi)容與技術(shù)路線18-21
• 1.4.1 研究內(nèi)容18-19
• 1.4.2 技術(shù)路線19-20
• 1.4.3 創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 2 研究區(qū)概況21-27
• 2.1 自然地理概況21-25
• 2.1.1 地理位置概況21-22
• 2.1.2 氣候概況22
• 2.1.3 土壤概況22-23
• 2.1.4 水資源概況23-24
• 2.1.5 植被資源概況24-25
• 2.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)概況25-27
• 2.2.1 人口概況25-26
• 2.2.2 經(jīng)濟(jì)概況26-27
• 3 數(shù)據(jù)來源與處理27-31
• 3.1 土壤樣品采集與預(yù)處理27-28
• 3.2 土壤鹽分?jǐn)?shù)據(jù)28
• 3.3 土壤高光譜數(shù)據(jù)28-30
• 3.3.1 土壤樣品高光譜實(shí)驗(yàn)28-29
• 3.3.2 土壤高光譜數(shù)據(jù)獲取29-30
• 3.4 其它數(shù)據(jù)30-31
• 4 土壤剖面鹽分特征分析31-39
• 4.1 不同地表覆被土壤剖面分類31-35
• 4.1.1 土壤鹽分剖面類型劃分31-33
• 4.1.2 土壤基層類型劃分33-35
• 4.2 不同地表覆被的土壤剖面鹽分特征分析35-39
• 5 土壤剖面高光譜特征分析39-47
• 5.1 高光譜數(shù)據(jù)降噪39-42
• 5.1.1 原始高光譜數(shù)據(jù)修正39
• 5.1.2 一維小波去噪與EMD去噪39-42
• 5.2 不同地表覆被土壤剖面高光譜特征分析42-45
• 5.3 土壤剖面鹽分與光譜差異成因分析45-47
• 5.3.1 人文因素45
• 5.3.2 自然因素45-47
• 6 土壤剖面土壤鹽分反演47-58
• 6.1 模型參數(shù)確定47-51
• 6.1.1 基于數(shù)學(xué)變換的光譜增強(qiáng)47-48
• 6.1.2 最優(yōu)波段提取48-51
• 6.2 偏最小二乘回歸模型51-56
• 6.2.1 土壤剖面鹽分模型建立51-52
• 6.2.2 精度檢驗(yàn)52-54
• 6.2.3 樣區(qū)應(yīng)用54-56
• 6.3 初步創(chuàng)建土壤剖面波譜庫56-58
• 7 結(jié)論與展望58-63
• 7.1 結(jié)論58-60
• 7.2 不足與展望60-63
• 7.2.1 不足60-61
• 7.2.2 展望61-63
• 代碼附錄63-71
• 參考文獻(xiàn)71-78
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文78
• 在讀期間主持與參加的科研項(xiàng)目78-79
• 致謝79-80

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