本文關(guān)鍵詞：基于土壤植被光譜協(xié)同分析的土壤鹽度推理模型構(gòu)建研究

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【摘要】：土壤組成較為復(fù)雜,單純利用土壤光譜信息探測(cè)土壤鹽度,反演精度不足以滿足實(shí)際需求。通過遙感獲取的植被信息(植被類型和生長(zhǎng)狀況)可間接反映土壤鹽分的空間分布特性,彌補(bǔ)上述不足。為此,基于干旱區(qū)土壤鹽度與植被之間的協(xié)同變化,嘗試結(jié)合土壤和植被光譜信息,借助二維特征空間理論,構(gòu)建土壤鹽度推理模型,提高土壤鹽度推理精度。對(duì)于干旱區(qū)單個(gè)像元下土壤光譜的影響,利用歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)難以準(zhǔn)確反演干旱區(qū)稀疏植被參數(shù)。因此,首先利用線性混合像元分解模型(linear spectral unmixing model,LSUM)提取研究區(qū)地物組分,構(gòu)建植被組分指示因子(combined vegetation indicative factor,CVIF)方程,并與土壤鹽度指數(shù)(salinity index,SI)構(gòu)建二維特征空間。分析二維特征空間內(nèi)散點(diǎn)走勢(shì)與土壤鹽分之間的關(guān)系,建立土壤鹽度推理模型(salinity inference model,SID)。驗(yàn)證結(jié)果顯示,CVIF提取的植被信息精度(R~20.84,RMSE=3.92)高于應(yīng)用較為廣泛的NDVI(R~20.66,RMSE=13.77)。構(gòu)建的SID模型與前人基于NDVI建立的聯(lián)合光譜指數(shù)(combined spectral response index,CORSI)相比,前者(R~20.86,RMSE=6.86)推理精度優(yōu)于后者(R~20.71,RMSE=16.21)。由此得出結(jié)論,基于土壤和植被光譜信息雙重判定的SID模型對(duì)土壤鹽漬化的高精度遙感監(jiān)測(cè)研究具有較好促進(jìn)作用。
【作者單位】： 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 土壤鹽分 植被指數(shù) 推理模型 線性混合像元分解模型
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(2013711014) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1303381,41261090,41130531,41161063) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-12-1075);教育部長(zhǎng)江學(xué)者計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1180) 霍英東青年教師基金項(xiàng)目(121018) 新疆大學(xué)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目(BS150248)資助
【分類號(hào)】：S156.41
【正文快照】： 引言由于土壤組成的復(fù)雜性(土壤有機(jī)物、土壤濕度、表面粗糙度等),單純考慮土壤光譜不足以定量反演土壤鹽分信息[1]。因此,部分學(xué)者嘗試?yán)弥脖蛔鳛殚g接判定土壤鹽分的指示因子[2-3]。作為遙感可獲取的指示因子(如植被指數(shù)),植被類型和生長(zhǎng)狀況可間接反映土壤鹽分的空間分布

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2 袁e，

本文編號(hào)：692264