基于多源遙感的干旱地區(qū)土壤鹽分反演研究
發(fā)布時間:2020-06-21 13:02
【摘要】:由于自然條件與人類活動的作用,土壤鹽漬化不斷加劇,給土壤資源的可持續(xù)利用帶來很大挑戰(zhàn)。在我國西北地區(qū),土壤鹽漬化問題尤為突出,耕地中約有30%的土地受到了鹽漬化的威脅。本研究以新疆阿克蘇地區(qū)為樣區(qū),分別選取裸土區(qū)、稀疏植被區(qū)以及茂密植被區(qū)三個不同覆蓋類型的地塊進行野外采樣調查,獲取研究區(qū)土壤鹽漬化程度及其空間分布。再利用無人機載高光譜數(shù)據(jù)與衛(wèi)星影像分析土壤鹽分光譜特征,提取鹽分敏感的光譜指數(shù),并在此基礎上對土壤鹽分含量進行定量預測,最終確定土壤鹽分遙感預測模型,以期為土壤鹽漬化監(jiān)測、治理提供基礎。本研究主要包括以下三部分工作:(1)基于半變異函數(shù)擬合的土壤鹽分空間分異研究本研究結果表明,研究區(qū)內土壤鹽漬化問題嚴重,三個樣區(qū)土樣的平均EC1:5檢測值均在10 dS m-1以上。其中,裸露土壤地區(qū)的鹽漬化情況最為嚴重,實地采集土樣的EC1:5含量在20.25~54.90 dS m-1之間。通過半變異函數(shù)擬合,研究發(fā)現(xiàn)研究區(qū)的土壤鹽分存在較強的空間自相關性。隨著三個樣區(qū)中植被覆蓋度的增加,土壤鹽分的自相關范圍不斷擴大。而隨著樣區(qū)土壤鹽分含量的降低,較近距離內鹽分的空間變異變得更加強烈,土壤鹽分的空間相關性不斷減弱。使用半變異函數(shù)的擬合模型,對研究區(qū)土壤鹽分進行普通克里格插值并制圖,結果顯示裸土樣區(qū)的鹽分高值主要集中在西北地區(qū)和東南地區(qū),而密集植被樣區(qū)的鹽分高值主要集中在西南地區(qū)和東北地區(qū)。(2)基于無人機高光譜與衛(wèi)星多光譜的土壤鹽分光譜特征研究不同地物的高光譜曲線差異明顯,裸露土壤反射率較低、鹽結殼反射率較高且呈現(xiàn)出隨波長增加而不斷上升的趨勢,鹽生植物反射率光譜表現(xiàn)出了紅邊效應。通過提取并嘗試一系列不同的寬波段土壤鹽分光譜特征與光譜指數(shù),研究發(fā)現(xiàn)與植被指數(shù)相比,鹽分指數(shù)與土壤鹽分含量的相關性更高。對于高光譜數(shù)據(jù)提供的眾多窄波段,紅光與近紅外范圍的波段與土壤鹽分的相關性更高,同時光譜一階微分比原始光譜與土壤鹽分之間的相關性更高。此外,利用任意兩個窄波段組合計算均一化光譜指數(shù),并通過分析與土壤鹽分的相關性,建立了三個窄波段土壤鹽分光譜指數(shù)。(3)基于遙感數(shù)據(jù)的土壤鹽分定量預測模型與制圖建立使用高光譜一階微分、寬波段光譜指數(shù)以及窄波段光譜指數(shù)作為自變量,對比偏最小二乘回歸(Partial least square regression,PLSR)方法以及隨機森林回歸(Random forest regression,RFR)方法建立遙感數(shù)據(jù)與土壤鹽分與之間的定量預測模型。采用一致性相關系數(shù)(Lin's concordance correlation coefficient,CC)、預測與偏差比(Ratio of prediction to deviation,RPD)以及均方根誤差(Root mean square error,RMSE)作為評價指標衡量不同模型的預測精度。結果表明與PLSR模型相比,RFR模型可以更好地使用光譜數(shù)據(jù)預測土壤鹽分。而對于不同樣區(qū)的回歸模型來說,裸露土壤地區(qū)的模型預測精度最高,其隨機森林回歸模型的驗證集CC高達0.95,RPD高達3.43。基于隨機森林回歸模型對不同樣區(qū)的土壤鹽分進行制圖,結果顯示裸土樣區(qū)的鹽分高值主要集中在西北區(qū)域,稀疏植被樣區(qū)的西部與東北區(qū)域鹽分值較高,而密集植被樣區(qū)的光譜反演模型由于鹽生植物的光譜干擾,得到的土壤鹽分圖比較細碎,并沒有很好地揭示土壤鹽分分布規(guī)律。
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:S156.4;S127
【圖文】:
間的定量預測模型,并使用最佳模型繪制研究區(qū)土壤鹽分光譜反演圖。逡逑1.3.3研究技術路線逡逑本研究中的技術路線如圖1-1所示:逡逑遙感影像獲取與處理邐土壤電導率數(shù)據(jù)采集逡逑邐邐邐-n邋rp-邐rT邐1-1逡逑1邋I邐I逡逑衛(wèi)星遙感邐無人機遙感邐丨丨邐近地傳感邐田間土壤采樣邐|逡逑I邋邐^邐邋'邋I邋邐n__邋____邋'逡逑,r邐,r邐|邐,r邐,r逡逑|邐;邋 ̄'邋|邐I逡逑GF-2多光譜影像邐Rikola帛光謹影像邐1邋|野外土壤ECa測量邐土壤樣本EC”邐I逡逑I邋邐邐邋邐邐邋;邋I邋I邐I邐I逡逑I邐邐邋邐邐邋11邐|邐|邐!逡逑1波段融合、輻射定標、大氣邐暗電流校正、白板校正、丨丨邐…—1邐——'逡逑丨校正'正彟交正、區(qū)域彟艦配交正、丨丨邐魏電導率校驗逡逑I邐邐r ̄邐邋!邋I邋邐-t邐邐1逡逑I邐多光譜地表反射率邐高光譜地表反射率邐|邋I邋——研究區(qū)實測EC1S數(shù)據(jù)逡逑I邋邐邐邋邐邐邋I邐邐邐逡逑.邐I邋!邐J逡逑I邐邐邐1邋r邐^廠邐1邋二邐邐1逡逑I邐光譜_狗幀⒍允礤嗚,一、,艺d危義,逦逦逦. ̄t逦1鍐璀逦经典统计分析埼|辶x現(xiàn)脖、盐贩N甘崛″遑危體義希懾邋危輳危卞慰占渲夭裳危懾邋五五義襄五澹逡誨五五
本文編號:2724101
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:S156.4;S127
【圖文】:
間的定量預測模型,并使用最佳模型繪制研究區(qū)土壤鹽分光譜反演圖。逡逑1.3.3研究技術路線逡逑本研究中的技術路線如圖1-1所示:逡逑遙感影像獲取與處理邐土壤電導率數(shù)據(jù)采集逡逑邐邐邐-n邋rp-邐rT邐1-1逡逑1邋I邐I逡逑衛(wèi)星遙感邐無人機遙感邐丨丨邐近地傳感邐田間土壤采樣邐|逡逑I邋邐^邐邋'邋I邋邐n__邋____邋'逡逑,r邐,r邐|邐,r邐,r逡逑|邐;邋 ̄'邋|邐I逡逑GF-2多光譜影像邐Rikola帛光謹影像邐1邋|野外土壤ECa測量邐土壤樣本EC”邐I逡逑I邋邐邐邋邐邐邋;邋I邋I邐I邐I逡逑I邐邐邋邐邐邋11邐|邐|邐!逡逑1波段融合、輻射定標、大氣邐暗電流校正、白板校正、丨丨邐…—1邐——'逡逑丨校正'正彟交正、區(qū)域彟艦配交正、丨丨邐魏電導率校驗逡逑I邐邐r ̄邐邋!邋I邋邐-t邐邐1逡逑I邐多光譜地表反射率邐高光譜地表反射率邐|邋I邋——研究區(qū)實測EC1S數(shù)據(jù)逡逑I邋邐邐邋邐邐邋I邐邐邐逡逑.邐I邋!邐J逡逑I邐邐邐1邋r邐^廠邐1邋二邐邐1逡逑I邐光譜_狗幀⒍允礤嗚,一、,艺d危義,逦逦逦. ̄t逦1鍐璀逦经典统计分析埼|辶x現(xiàn)脖、盐贩N甘崛″遑危體義希懾邋危輳危卞慰占渲夭裳危懾邋五五義襄五澹逡誨五五
本文編號:2724101
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