本文關(guān)鍵詞：基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的吉林省西部鹽堿地特性研究

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【摘要】：鹽堿地的監(jiān)測主要包括對鹽堿地的地理分布情況、面積以及鹽堿化程度等進行監(jiān)測。傳統(tǒng)分類方法需要在實驗區(qū)內(nèi)人工采集大量樣本數(shù)據(jù),無法獲得大范圍區(qū)域的分類結(jié)果。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)來獲取和分析鹽堿地數(shù)據(jù)信息成為鹽堿地特性探測的主要方法。目前,傳統(tǒng)鹽堿地分類方法主要利用遙感數(shù)據(jù)的光譜信息進行監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類,對鹽堿地的分類結(jié)果仍舊存在一定誤差。此外,對土壤含水量、含鹽量特性進行研究也是鹽堿地觀測的重要內(nèi)容,而目前對土壤含鹽量反演的研究相對較少。被動微波遙感數(shù)據(jù)對各地物的不同介電特性會有不同響應(yīng),土壤介電特性對土壤含水量及土壤含鹽量的變化具有高敏感性,因此,可以利用被動微波數(shù)據(jù)來實現(xiàn)地表不同地區(qū)的土壤含水量及土壤含鹽量的反演。本文主要利用光譜遙感數(shù)據(jù)及被動微波遙感數(shù)據(jù),實現(xiàn)對吉林省西部地區(qū)的鹽堿地特性探測,其具體的研究工作和創(chuàng)新成果如下:(1)選取吉林省西部地區(qū)作為研究區(qū)域,結(jié)合地面實測樣本數(shù)據(jù)與Landsat TM影像,通過分析光譜特征與不同鹽堿地類型樣本的含鹽量對應(yīng)關(guān)系,提出一種基于決策樹的鹽堿地分類方法。實驗結(jié)果表明該方法可以提供較精確的鹽堿地分類信息,可以更為有效地監(jiān)測研究區(qū)域的土地鹽堿化變化情況。(2)通過將基于衛(wèi)星被動微波數(shù)據(jù)計算得出的粗糙地表反射率和基于地基模型計算得出的粗糙地表反射率進行迭代計算,使二者之間的誤差最小,從而實現(xiàn)對吉林省西部地區(qū)的地表粗糙度、土壤含水量和含鹽量這三個參數(shù)的同時反演,并將反演結(jié)果分別與實驗地區(qū)的實測含鹽量及風云衛(wèi)星土壤濕度產(chǎn)品的土壤含水量進行對比分析。實驗結(jié)果表明:反演得出的地表粗糙度集中于0.3附近,實驗地區(qū)反演得到的土壤平均含鹽量與實測的土壤平均含鹽量的誤差為10.52g/kg,反演得到的土壤平均含水量與風云土壤濕度產(chǎn)品的土壤平均含水量的誤差為0.005cm3/cm3。與傳統(tǒng)的監(jiān)督及非監(jiān)督分類方法相比,本文提出的利用光譜遙感數(shù)據(jù)和地面實測數(shù)據(jù)實現(xiàn)鹽堿地的分類、分布及面積信息統(tǒng)計的方法,能夠更多地考慮到實際地物所反映的真實光譜特性,其統(tǒng)計結(jié)果會更為接近地物實際物理特性。相對于地面雷達測量及主動微波測量方法,本文提出的基于被動微波遙感數(shù)據(jù)和參數(shù)反演模型的方法,可以實現(xiàn)觀測地區(qū)土壤的含水量、含鹽量的定量反演,具有獲得數(shù)據(jù)周期短、測量范圍大的優(yōu)點,同時在一定程度上,為后續(xù)對鹽堿地特性信息統(tǒng)計方法更深入的實驗研究,提供了實際的研究思路及實踐經(jīng)驗。
【關(guān)鍵詞】：鹽堿地分類 光學遙感 決策樹 土壤介電特性 土壤含鹽量 土壤含水量 被動微波 中國吉林省西部
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S156.41;TP79
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 選題依據(jù)及研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 基于光譜遙感數(shù)據(jù)鹽堿地探測研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 基于微波遙感數(shù)據(jù)鹽堿地探測研究現(xiàn)狀13
• 1.3 研究內(nèi)容及思路13-15
• 第2章 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)探測鹽堿土特性原理15-26
• 2.1 基于光譜遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測鹽堿地面積及分類原理15-21
• 2.1.1 光學遙感基礎(chǔ)理論15-17
• 2.1.2 研究選用的光譜遙感數(shù)據(jù)17-21
• 2.2 基于被動微波數(shù)據(jù)反演鹽堿地地表參數(shù)原理21-24
• 2.2.1 微波遙感基礎(chǔ)理論21-23
• 2.2.2 研究選用的被動微波遙感數(shù)據(jù)23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于光譜遙感數(shù)據(jù)的吉林省西部地區(qū)的鹽堿地分類、分布、面積信息提取26-38
• 3.1 研究地區(qū)和數(shù)據(jù)26-28
• 3.1.1 研究地區(qū)26-27
• 3.1.2 實驗數(shù)據(jù)27-28
• 3.2 研究方法28-32
• 3.2.1 土壤含鹽量及鹽堿地等級劃分28-29
• 3.2.2 不同等級鹽堿地的光譜信息提取29-31
• 3.2.3 決策樹分類方法31-32
• 3.3 結(jié)果分析32-37
• 3.3.1 監(jiān)督分類32-33
• 3.3.2 非監(jiān)督分類33-35
• 3.3.3 決策樹分類35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于被動微波遙感數(shù)據(jù)的吉林省西部土壤含水量、含鹽量反演算法38-51
• 4.1 研究地區(qū)和數(shù)據(jù)38-40
• 4.1.1 研究地區(qū)38-39
• 4.1.2 地面實測數(shù)據(jù)及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)39-40
• 4.2 研究方法40-47
• 4.2.1 基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的粗糙地表反射率反演過程41-42
• 4.2.2 基于地表模型的粗糙地表反射率反演過程及應(yīng)用模型42-47
• 4.2.3 迭代計算過程47
• 4.3 結(jié)果分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第5章 結(jié)論與展望51-54
• 5.1 主要工作及結(jié)論51-52
• 5.2 存在問題與展望52-54
• 參考文獻54-57
• 作者簡歷及在學期間所取得的科研成果57-58
• 致謝58-59

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