發(fā)布時間：2017-04-30 19:03

  本文關鍵詞：基于LandSat8影像的耕地鹽漬土含鹽量反演模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：土壤鹽漬化,作為一個長久性的土壤問題之一,一直在影響著全球農(nóng)業(yè)的發(fā)展。從全球來看,很多干旱、半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量下降、土地理化性質退化等問題都是由土壤鹽漬化導致。世界人口持續(xù)增加,給糧食和水資源的供應帶來了前所未有的壓力,再結合我國人多地少的國情,土壤鹽漬化的加劇更是對我國的糧食保障提出了非常大的挑戰(zhàn)。加強準確估算土壤鹽漬化的工作,增強土壤鹽漬化監(jiān)測力度,及時取得土壤鹽漬化的面積、范圍、分布方式以及鹽堿程度等方面的資料,并通過模型進行模擬預測,對防治、改良鹽漬土資源及環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導作用。本論文主要目的是對山陰縣、應縣耕地中鹽漬土含鹽量進行反演。首先采用五點采樣法在野外采取土樣,通過對土壤進行測定,獲得本論文所需的土壤含鹽量數(shù)據(jù)。下載采樣期間相對應的Landsat 8遙感影像并進行預處理,得到研究區(qū)范圍的影像數(shù)據(jù)。通過ENVI進行監(jiān)督分類提取出應縣、山陰縣的耕地圖層。提取本論文中所需要的采樣點處各個波段地表反射率的值,分別對各個波段地表反射率及其各種數(shù)學轉換形式與土壤含鹽量進行單相關分析,找出與土壤含鹽量比較敏感的波段。分別使用多元回歸、地統(tǒng)計學插值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡對土壤含鹽量進行模擬建立模型。依照鹽漬土等級分類標準,最后制得應縣、山陰兩地區(qū)耕地土壤含鹽量的等級圖。主要結論有：1、通過對7個波段進行逐步多元線性回歸,逐漸排除掉對土壤含鹽量影響較小的波段及其變換形式,最后得出土壤含鹽量反演模型為：Y=5.2081g(1/B2)+48.454B6+9.38(1gB6)'-32.0752、雖然本論文中通過逐步回歸的方法得出了應縣、山陰兩地的多元線性回歸方程,但從驗證后總體平均相對誤差來看,反演的精度仍然不能達到理想的效果。3、基于傳統(tǒng)地統(tǒng)計學插值的方法對土壤含鹽量進行估算的效果并不盡人意,地統(tǒng)計學方法的精度取決于大量的采樣點實測值,采樣點少,隨著空間尺度的增加,局部區(qū)域范圍內(nèi)其變化敏感度也隨之降低,甚至不再有關聯(lián)。4、在本論文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有最好的反演預測效果,這得益于其強大的非線性擬合能力,由此可以看到,土壤含鹽量的反演并不是單純的可以通過波段反射率或其數(shù)學變換形式的線性組合來進行模擬。
【關鍵詞】：山陰縣 應縣 土壤含鹽量 地表反射率 Landsat 8 等級圖
【學位授予單位】：山西農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S156.41
【目錄】：

• 摘要6-8
• 1 引言8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9
• 1.2 國內(nèi)外進展9-12
• 1.2.1 國外研究進展9-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究進展10-12
• 1.3 研究內(nèi)容12
• 1.4 技術路線圖12-14
• 2 研究區(qū)概括14-16
• 2.1 山陰縣、應縣概況14-15
• 2.1.1 山陰縣14
• 2.1.2 應縣14-15
• 2.2 研究區(qū)鹽漬土概況15-16
• 3 數(shù)據(jù)源及處理16-25
• 3.1 數(shù)據(jù)源16-18
• 3.1.1 野外采樣及數(shù)據(jù)測定16-17
• 3.1.2 Landsat 8 OLI_TIRS遙感影像數(shù)據(jù)17-18
• 3.1.3 輔助數(shù)據(jù)18
• 3.2 LandSat8影像預處理18-20
• 3.2.1 LandSat8遙感影像輻射校正18-20
• 3.2.1.1 輻射定標18
• 3.2.1.2 大氣校正18-20
• 3.2.2 LandSat8遙感影像幾何校正20
• 3.3 采樣點地表反射率20-21
• 3.3.1 采樣點地表反射率的提取20-21
• 3.3.2 光譜數(shù)據(jù)的處理21
• 3.4 監(jiān)督分類提取耕地21-25
• 4 山陰、應縣土壤含鹽量的反演25-35
• 4.1 鹽堿土含鹽量對土壤反射光譜特征的影響25
• 4.2 鹽堿土含鹽量與土壤反射率的單相關性分析25-27
• 4.2.1 鹽堿土含鹽量與波段反射率的相關性分析25-26
• 4.2.2 鹽堿土含鹽量與波段反射率變換形式的相關性分析26-27
• 4.3 回歸模型的構建和確立27-30
• 4.3.1 多元回歸模型27-28
• 4.3.2 模型的構建與應用28
• 4.3.3 檢驗精度28-30
• 4.4 基于地統(tǒng)計學的土壤含鹽量的預測30-35
• 4.4.1 地統(tǒng)計學概述30
• 4.4.2 半變異函數(shù)和克里格插值30-31
• 4.4.3 應縣和山陰土壤含鹽量的預測31-35
• 5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型35-42
• 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型簡介35-36
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建立36-42
• 5.2.1 隱含層節(jié)點數(shù)的確定36
• 5.2.2 土壤含鹽量預測BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的實現(xiàn)36-38
• 5.2.3 模型精度的驗證38-40
• 5.2.4 三種模型精度對比40-42
• 6 山陰縣、應縣鹽漬土含鹽量等級分布圖42-45
• 6.1 鹽漬土等級分類標準42
• 6.2 應縣、山陰耕地含鹽量等級分布圖42-45
• 7 結論與展望45-47
• 7.1 結論45
• 7.2 不足與展望45-47
• 參考文獻47-50
• Abstract50-52
• 致謝52

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1 尹建道;孫佳杰;郝志強;高煦寶;舒曉武;郝占剛;楊永利;;天津濱海地區(qū)土壤含鹽量與電導率的關系[J];安徽農(nóng)業(yè)科學;2010年30期

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8 杜鵬飛;李虹;海春興;;陰山北麓春季土壤含鹽量及其與電導率的關系研究[J];內(nèi)蒙古師范大學學報(自然科學漢文版);2006年02期

9 海春興,吳紅英,吳曉寶;扇前交接洼地土地利用對土壤含鹽量的影響[J];北華大學學報(自然科學版);2000年06期

10 武開福;曹偉;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)田土壤含鹽量預測[J];節(jié)水灌溉;2011年01期

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1 記者 韓士德;“南鹽油1號”畝產(chǎn)達338.9公斤[N];科技日報;2010年

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1 王洋洋;基于LandSat8影像的耕地鹽漬土含鹽量反演模型[D];山西農(nóng)業(yè)大學;2016年

2 阿也提古麗·斯迪克;寧夏平羅土壤含鹽量遙感估算方法研究[D];南京大學;2011年

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4 王公章;基于ETM影像的桑干河流域土壤含鹽量空間分布特征[D];山西農(nóng)業(yè)大學;2014年

5 申曉華;Radarsat_2四極化影像在河套灌區(qū)土壤含鹽量反演中的應用[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學;2014年

  本文關鍵詞：基于LandSat8影像的耕地鹽漬土含鹽量反演模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：337393