【摘要】：為了對黃河三角洲地區(qū)進行大范圍、長期的鹽漬土監(jiān)測,以研究區(qū)2000—2016年間4景Landsat-5 TM,EO-1 ALI,Landsat-8 OLI時間序列影像及Hyperion高光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開展土壤鹽分定量反演分析.將Hyperion數(shù)據(jù)按照光譜響應(yīng)函數(shù)分別重采樣為TM,ALI,OLI模擬數(shù)據(jù),采用數(shù)值回歸方法計算TM,ALI與OLI對應(yīng)波段間的光譜轉(zhuǎn)換系數(shù),從而將TM,ALI影像轉(zhuǎn)換為OLI時序影像.分別采用偏最小二乘回歸模型與多元線性回歸模型建立土壤光譜與鹽分參量間的預(yù)測關(guān)系,并將最優(yōu)預(yù)測模型應(yīng)用于OLI時序影像進行鹽分反演制圖,通過疊置方法進行鹽漬土演化分析.結(jié)果表明,光譜轉(zhuǎn)換方法提高了多傳感器間數(shù)據(jù)一致性.偏最小二乘回歸-電導(dǎo)率(PLSR-EC)模型的相關(guān)系數(shù)為0.700,采用2012年電導(dǎo)率實測值檢驗該模型反演結(jié)果,相關(guān)系數(shù)為0.690.研究區(qū)內(nèi)高鹽分土壤減少并向低鹽分土壤轉(zhuǎn)化.
[Abstract]:In order to monitor the salinized soil in the Yellow River Delta region for a long time, the study area will have four Landsat-5 TM,EO-1 ALI, from 2000 to 2016. Based on Landsat-8 OLI time series images and Hyperion hyperspectral data, quantitative inversion analysis of soil salinity was carried out. The Hyperion data are resampled to TM,ALI,OLI simulation data according to the spectral response function, and the spectral conversion coefficients between the corresponding bands of TM,ALI and OLI are calculated by numerical regression method, and the TM,ALI images are converted into OLI time series images. Partial least square regression model and multivariate linear regression model were used to establish the prediction relationship between soil spectral and salt parameters, and the optimal prediction model was applied to OLI time series image for salt inversion mapping. The evolution of saline soil was analyzed by superposition method. The results show that the spectral conversion method improves the data consistency between sensors. The correlation coefficient of partial least square regression conductivity (PLSR-EC) model is 0. 700. The inverse result of the model is tested by the 2012 conductivity data, and the correlation coefficient is 0. 690. In the study area, the high salinity soil decreased and transformed to the low salt soil.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41471352)
【分類號】：O212.1;S156.4

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本文編號：2411476