發(fā)布時間：2017-08-18 02:24

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

  更多相關文章： 土壤鹽分 植被指數(shù) 推理模型 線性混合像元分解模型

【摘要】：土壤組成較為復雜,單純利用土壤光譜信息探測土壤鹽度,反演精度不足以滿足實際需求。通過遙感獲取的植被信息(植被類型和生長狀況)可間接反映土壤鹽分的空間分布特性,彌補上述不足。為此,基于干旱區(qū)土壤鹽度與植被之間的協(xié)同變化,嘗試結合土壤和植被光譜信息,借助二維特征空間理論,構建土壤鹽度推理模型,提高土壤鹽度推理精度。對于干旱區(qū)單個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)構建二維特征空間。分析二維特征空間內散點走勢與土壤鹽分之間的關系,建立土壤鹽度推理模型(salinity inference model,SID)。驗證結果顯示,CVIF提取的植被信息精度(R~20.84,RMSE=3.92)高于應用較為廣泛的NDVI(R~20.66,RMSE=13.77)。構建的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)。由此得出結論,基于土壤和植被光譜信息雙重判定的SID模型對土壤鹽漬化的高精度遙感監(jiān)測研究具有較好促進作用。
【作者單位】： 新疆大學資源與環(huán)境科學學院;綠洲生態(tài)教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 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)工程項目(2013711014) 國家自然科學基金項目(U1303381,41261090,41130531,41161063) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-12-1075);教育部長江學者計劃創(chuàng)新團隊計劃項目(IRT1180) 霍英東青年教師基金項目(121018) 新疆大學博士啟動基金項目(BS150248)資助
【分類號】：S156.41
【正文快照】： 引言由于土壤組成的復雜性(土壤有機物、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,部分學者嘗試利用植被作為間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)),植被類型和生長狀況可間接反映土壤鹽分的空間分布

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