干涸湖床是受自然條件及人類活動等因素影響而形成的具有表層高鹽分含量的且高動態(tài)變化的次生荒漠景觀。其對區(qū)域生態(tài)環(huán)境、人類福祉造成嚴(yán)重的影響。了解干涸湖床鹽分空間分布特征及表層土壤水鹽運(yùn)移規(guī)律對生態(tài)環(huán)境修復(fù)及防治自然災(zāi)害等具有重要意義。本文的目的及方法是利用遙感影像（Landsat8 OLI）建立鹽分預(yù)測模型,估算查干淖爾湖干涸湖床土壤鹽分空間分布,并分析鹽分的可能來源;討論地表溫度和水分對鹽分分布的影響;利用HYDRUS模型對植被區(qū)與裸地區(qū)域植被根區(qū)范圍（0-40cm）的水鹽運(yùn)移情況進(jìn)行數(shù)值模擬,以明確干涸湖床表層土壤水鹽運(yùn)移規(guī)律。研究結(jié)果表明:土壤亮度指數(shù)（BI）與電導(dǎo)率(EC_1:5)有很好的相關(guān)性,Pearson相關(guān)系數(shù)（R）=0.788。所建立的線性統(tǒng)計模型可以成功應(yīng)用于反演土壤鹽度,決定系數(shù)R²=0.62071,均方根誤差RMSE=1.61702。利用HYDRUS模型模擬結(jié)果良好,水分模擬精度R²為0.7138至0.97254,RMSE為0.00395至0.01341（%）,鹽分模擬結(jié)果R²為... 

【文章來源】： 韓禮敬 內(nèi)蒙古大學(xué)

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

7圖 2.1 研究區(qū)域圖，A：研究區(qū)域周圍的地貌特征，B：全國范圍內(nèi)研究區(qū)域的位置，C：研究區(qū)域內(nèi)土壤樣品的 GPS 點(diǎn)位置和地物分類Figure 2.1 Study area,A: Geographical distribution around the study area, B: Location of study area at nationalscale, C: GPS point location of soil samples and surface features classification in study area2.2 遙感數(shù)據(jù)及處理2.2.1 遙感所需野外采樣數(shù)據(jù)遙感部分實(shí)地野外采樣工作于 2017 年9 月15日進(jìn)行。共收集 35個表層土壤樣品（0-5cm）（圖 2.1）。使用全球定位系統(tǒng)（GPS）記錄每個樣品的準(zhǔn)確地理坐標(biāo)，準(zhǔn)確度為 5m。將每個樣品放入儲存袋中并做好標(biāo)記方便檢查工作。

圖 2.2 基于 Landsat8 的地表溫度反演結(jié)果Figure 2.2 Landsat8-based surface temperature inversion results2.2.5 纓帽變換地表水分是影響鹽分表聚的最重要的因素，水分的多少作為水動力學(xué)因子影響鹽分在水中的溶解度，為了探索土壤含水量對空間分布鹽度的影響，有必要獲取研究區(qū)土壤含水量信息。纓帽變換又叫 K-T 變換，是由 RJKanth 和 GSThomas 在 1976 年用 MSS 數(shù)據(jù)研究農(nóng)作物和植被的生長過程中提出的一種經(jīng)驗(yàn)性的多波段影像正交線性變換[50]。其公式是： = （2-2）其中 X 為計算前多光譜數(shù)據(jù)空間的帶方向的像元值，Y 為計算后新的數(shù)據(jù)空間的帶方向的像元值，B 為計算所用的系數(shù)矩陣。表 2.2 用于 Landsat 8 衛(wèi)星反射系數(shù)的穗帽變換系數(shù)


本文編號：3572999