發(fā)布時(shí)間：2021-04-13 13:55

　　以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)沙壕渠灌域內(nèi)大田葵花為研究對(duì)象,劃分4塊不同鹽分梯度的試驗(yàn)地,利用無(wú)人機(jī)搭載六波段多光譜相機(jī)和熱紅外成像儀獲取遙感數(shù)據(jù),并同步采集區(qū)域內(nèi)不同土壤深度處的鹽分?jǐn)?shù)據(jù)。利用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)構(gòu)建的光譜指數(shù)進(jìn)行篩選,同時(shí)結(jié)合冠層溫度數(shù)據(jù),采用偏最小二乘回歸（PLSR）、支持向量機(jī)（SVM）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM） 4種建模方法構(gòu)建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的鹽分反演模型。結(jié)果表明,基于葵花現(xiàn)蕾期數(shù)據(jù)構(gòu)建的鹽分反演模型整體效果優(yōu)于開花期,以優(yōu)選鹽分指數(shù)和光譜指數(shù)作為變量組構(gòu)建的模型效果優(yōu)于植被指數(shù)變量組,鹽分反演效果較好的土壤深度為0～20 cm和20～40 cm。不同建模方法對(duì)比結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)鹽分反演模型的效果優(yōu)于偏最小二乘回歸模型,其中在葵花現(xiàn)蕾期0～20 cm土壤深度處,以光譜指數(shù)作為變量組構(gòu)建的BPNN鹽分模型反演效果最好,建模集和驗(yàn)證集R2分別達(dá)到0.773和0.718,驗(yàn)證集RMSE、CC分別達(dá)到0.062%和0.813。本研究成果可為無(wú)人機(jī)遙感在大田葵花土壤鹽分監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用及相關(guān)研究提供參考。 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

試驗(yàn)地示意圖

試驗(yàn)所用無(wú)人機(jī)與傳感器配置

實(shí)測(cè)鹽分?jǐn)?shù)據(jù)分別于2018年7月15—19日和8月12—16日分兩次采集于河套灌區(qū)沙壕渠灌域試驗(yàn)地，數(shù)據(jù)采集時(shí)間分別為葵花生長(zhǎng)階段的現(xiàn)蕾期和開花期，如圖3所示。試驗(yàn)期間天氣晴朗，一般選取11:00和14:00左右進(jìn)行無(wú)人機(jī)的飛行試驗(yàn)。每塊試驗(yàn)地均勻布置采樣點(diǎn)15個(gè)，以現(xiàn)蕾期采樣點(diǎn)分布為例，如圖4所示。采樣點(diǎn)均選取在有葵花覆蓋的區(qū)域內(nèi)，現(xiàn)蕾期各個(gè)采樣點(diǎn)葵花覆蓋度大部分在80%左右，其中3號(hào)地葵花長(zhǎng)勢(shì)最為旺盛，覆蓋度也最高，2號(hào)地覆蓋度較3號(hào)地略低，但長(zhǎng)勢(shì)比較均一，而1號(hào)地和4號(hào)地各個(gè)采樣點(diǎn)葵花覆蓋度則存在一定差異，其中最高的可達(dá)88%，最低的僅為39%。開花期各個(gè)采樣點(diǎn)葵花覆蓋度大部分在90%左右，比現(xiàn)蕾期有所提高，但各個(gè)采樣點(diǎn)覆蓋度的具體分布情況與現(xiàn)蕾期基本類似。具體的采樣方式為土鉆取土，采集包含0～20 cm、20～40 cm和40～60 cm 3個(gè)不同深度處的土壤樣本約60 g放于鋁盒之中，同時(shí)采用手持式GPS儀記錄每個(gè)采樣點(diǎn)的位置。圖4 取樣點(diǎn)分布示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無(wú)人機(jī)多光譜反演黃河口重度鹽漬土鹽分的研究[J]. 王丹陽(yáng),陳紅艷,王桂峰,叢津橋,王向鋒,魏學(xué)文.  中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(10)
[2]灰色評(píng)估模型定量評(píng)價(jià)于田綠洲土壤鹽漬化風(fēng)險(xiǎn)[J]. 依力亞斯江·努爾麥麥提,師慶東,阿不都拉·阿不力孜,夏楠,王敬哲.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]環(huán)境敏感變量?jī)?yōu)選及機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)綠洲土壤鹽分[J]. 王飛,楊勝天,丁建麗,魏陽(yáng),葛翔宇,梁靜.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(22)
[4]剔除土壤背景的棉花水分脅迫無(wú)人機(jī)熱紅外遙感診斷[J]. 張智韜,邊江,韓文霆,付秋萍,陳碩博,崔婷.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(10)
[5]基于光譜指數(shù)的綠洲農(nóng)田土壤含水率無(wú)人機(jī)高光譜檢測(cè)[J]. 王敬哲,丁建麗,馬軒凱,葛翔宇,劉博華,梁靜.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(11)
[6]河套灌區(qū)葵花農(nóng)田生物地膜覆蓋下土壤水-熱-氮-鹽分布特征[J]. 張景俊,李仙岳,彭遵原,郭宇,丁宗江,冷旭.  生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]基于光譜指數(shù)優(yōu)選的土壤鹽分定量光譜估測(cè)[J]. 郭鵬,李華,陳紅艷,劉亞秋,蓋岳峰,任濤.  水土保持通報(bào). 2018(03)
[8]大田玉米作物系數(shù)無(wú)人機(jī)多光譜遙感估算方法[J]. 韓文霆,邵國(guó)敏,馬代健,ZHANG Huihui,王毅,牛亞曉.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(07)
[9]干旱區(qū)土壤鹽漬化信息遙感建模[J]. 馮娟,丁建麗,楊愛霞,蔡亮紅.  干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2018(01)
[10]基于光譜變換的高光譜指數(shù)土壤鹽分反演模型優(yōu)選[J]. 張賢龍,張飛,張海威,李哲,海清,陳麗華.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(01)



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