發(fā)布時(shí)間：2019-06-03 12:50

【摘要】：針對(duì)WorldView-2影像高空間分辨率評(píng)價(jià)其定量反演土壤含鹽量的能力,以鹽漬化現(xiàn)象較為明顯的新疆克里雅河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,基于WorldView-2影像和實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù),利用偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演該流域土壤含鹽量模型并做出研究區(qū)高空間分辨率土壤含鹽量分布圖。結(jié)果表明:1)利用實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)分別建立的2種模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度都高于PLSR模型,其中基于影像數(shù)據(jù)建立的6:8:1結(jié)構(gòu)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE、相對(duì)分析誤差RPD分別為0.851、0.979、2.337,模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力都優(yōu)于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分別為0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含鹽量制圖的空間分辨率,歸一化植被指數(shù)NDVI和比例植被指數(shù)RVI較有效降低了植被覆蓋與土壤水分對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。該文建立的考慮植被覆蓋與土壤水分定量反演土壤含鹽量的模型不需要復(fù)雜的參數(shù),一定程度上滿足了干旱、半干旱地區(qū)的鹽漬化監(jiān)測(cè)需求,可以促進(jìn)WorldView-2等高空間分辨率衛(wèi)星在鹽漬化監(jiān)測(cè)中的進(jìn)一步應(yīng)用。
[Abstract]:......
【作者單位】： 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;新疆綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41361016、41561089、40901163、41761077)共同資助
【分類(lèi)號(hào)】：S156.41

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本文編號(hào)：2491944