基于高光譜技術(shù)的黃河三角洲鹽堿土水鹽含量估測研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-12 22:45
濱海鹽堿地是我國寶貴的土地資源,鹽堿土是黃河三角洲主要的土壤類型,由于海拔低、潛水位及礦化度高、蒸發(fā)量大及海水侵蝕的影響,土壤鹽漬化嚴(yán)重,成了制約區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。因此,及時(shí)、精確、動態(tài)地獲取鹽漬土水、鹽信息,對于治理鹽漬土,防止其進(jìn)一步退化,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。以黃河三角洲地區(qū)東營市墾利縣為研究區(qū),在獲取鹽堿土高光譜數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,著重研究了鹽堿土水分與鹽分含量不同引起的光譜特征變化規(guī)律,分析了鹽堿土光譜與鹽堿土水、鹽的含量之間的關(guān)系;利用光譜微分方法、去包絡(luò)線法及相關(guān)分析等提取了敏感波段,建立了光譜特征參數(shù);通過多元線性回歸分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,分別構(gòu)建了鹽堿土水、鹽含量的高光譜定量關(guān)系模型,并經(jīng)過對比分析和精度驗(yàn)證,選定了最優(yōu)估測模型。主要結(jié)論如下:(1)明確了不同水、鹽含量的鹽堿土光譜特征在波長350nm-2500nm間,不同含水量和含鹽量的鹽堿土光譜反射率曲線的形態(tài)和變化規(guī)律總體上是一致的,且隨著鹽堿土含水量和含鹽量的增加而降低,降低的程度隨著波長的增加差異明顯逐漸增大,尤其是在紅外波段區(qū)域比較明顯。(2)建立了鹽堿土水分含量的高光譜估測模型對鹽堿土...
【文章來源】:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)地理位置示意圖
件導(dǎo)出其AscII碼文件,在ENVI中以AscII碼文件為參考數(shù)據(jù)源,建立光譜數(shù)據(jù)庫。通過所創(chuàng)建的光譜庫,逐一查看點(diǎn)擊樣點(diǎn),并通過ENVI中的包絡(luò)線統(tǒng)去除功能對光譜進(jìn)行去包絡(luò)線處理,最后保存文件。具體過程如圖3-9所示.
在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模之前,先選擇建模樣本集和供試土樣的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,如下圖5-5 所示。圖 5-5 參數(shù)設(shè)置Fig.5-5 Parameter setting本次估算建模隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)按經(jīng)驗(yàn)選取,一般設(shè)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的 75%。輸入層有 6 個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層 1 個(gè)節(jié)點(diǎn),那么隱含層可暫時(shí)設(shè)置為 5 個(gè)節(jié)點(diǎn)(如圖5-6),即構(gòu)成一個(gè) 6-5-1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在系統(tǒng)訓(xùn)練時(shí),實(shí)際還要對不同的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù) 4、5 分別進(jìn)行比較,最后確定出最合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖 5-6 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置Fig.5-6 The hidden layer nodes setting當(dāng)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為 5,運(yùn)行 1000 次后
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]塔里木河流域中游渭干河-庫車河綠洲鹽漬土水鹽信息光譜特征研究[J]. 張飛,塔西甫拉提·特依拜,丁建麗,買買提·沙吾提,桂東偉,韓桂紅,孫倩. 地理與地理信息科學(xué). 2012(01)
[2]基于小波變換的土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜估測[J]. 陳紅艷,趙庚星,李希燦,朱西存,隋龍,王銀娟. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2011(11)
[3]黑土土壤水分高光譜特征及反演模型[J]. 姚艷敏,魏娜,唐鵬欽,李志斌,余強(qiáng)毅,許新國,陳佑啟,何英彬. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2011(08)
[4]不同時(shí)期古黃河三角洲土壤剖面鹽漬化特征[J]. 胥勤勉,袁桂邦,孫云霞,胡云壯,張玉發(fā). 地理科學(xué). 2011(08)
[5]不同尺度的微分窗口下土壤有機(jī)質(zhì)的一階導(dǎo)數(shù)光譜響應(yīng)特征分析[J]. 劉煒,常慶瑞,郭曼,邢東興,員永生. 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2011(04)
[6]基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)含量估算研究[J]. 劉磊,沈潤平,丁國香. 光譜學(xué)與光譜分析. 2011(03)
[7]土壤堿化的實(shí)測光譜響應(yīng)特征[J]. 張芳,熊黑鋼,欒福明,盧文娟. 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2011(01)
[8]土壤砷含量高光譜估算模型研究[J]. 鄭光輝,周生路,吳紹華. 光譜學(xué)與光譜分析. 2011(01)
[9]茶卡-共和盆地土壤鹽分與光譜特征研究[J]. 戚浩平,翁永玲,趙福岳,方洪賓. 國土資源遙感. 2010(S1)
[10]高光譜遙感監(jiān)測土壤含水量研究進(jìn)展[J]. 吳代暉,范聞捷,崔要奎,閆彬彥,徐希孺. 光譜學(xué)與光譜分析. 2010(11)
博士論文
[1]土壤主要養(yǎng)分含量的高光譜估測研究[D]. 陳紅艷.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[2]高光譜土壤成分信息的量化反演[D]. 周萍.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2006
碩士論文
[1]大棚菜區(qū)土地利用信息遙感提取及其不同方式的土壤質(zhì)量效應(yīng)[D]. 馬群.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[2]土壤含水量高光譜遙感監(jiān)測方法研究[D]. 魏娜.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2009
[3]高光譜成像實(shí)驗(yàn)及其數(shù)據(jù)處理[D]. 曹鴻濤.西北工業(yè)大學(xué) 2005
本文編號:3031537
【文章來源】:山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)地理位置示意圖
件導(dǎo)出其AscII碼文件,在ENVI中以AscII碼文件為參考數(shù)據(jù)源,建立光譜數(shù)據(jù)庫。通過所創(chuàng)建的光譜庫,逐一查看點(diǎn)擊樣點(diǎn),并通過ENVI中的包絡(luò)線統(tǒng)去除功能對光譜進(jìn)行去包絡(luò)線處理,最后保存文件。具體過程如圖3-9所示.
在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模之前,先選擇建模樣本集和供試土樣的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,如下圖5-5 所示。圖 5-5 參數(shù)設(shè)置Fig.5-5 Parameter setting本次估算建模隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)按經(jīng)驗(yàn)選取,一般設(shè)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的 75%。輸入層有 6 個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層 1 個(gè)節(jié)點(diǎn),那么隱含層可暫時(shí)設(shè)置為 5 個(gè)節(jié)點(diǎn)(如圖5-6),即構(gòu)成一個(gè) 6-5-1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在系統(tǒng)訓(xùn)練時(shí),實(shí)際還要對不同的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù) 4、5 分別進(jìn)行比較,最后確定出最合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖 5-6 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置Fig.5-6 The hidden layer nodes setting當(dāng)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為 5,運(yùn)行 1000 次后
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]塔里木河流域中游渭干河-庫車河綠洲鹽漬土水鹽信息光譜特征研究[J]. 張飛,塔西甫拉提·特依拜,丁建麗,買買提·沙吾提,桂東偉,韓桂紅,孫倩. 地理與地理信息科學(xué). 2012(01)
[2]基于小波變換的土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜估測[J]. 陳紅艷,趙庚星,李希燦,朱西存,隋龍,王銀娟. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2011(11)
[3]黑土土壤水分高光譜特征及反演模型[J]. 姚艷敏,魏娜,唐鵬欽,李志斌,余強(qiáng)毅,許新國,陳佑啟,何英彬. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2011(08)
[4]不同時(shí)期古黃河三角洲土壤剖面鹽漬化特征[J]. 胥勤勉,袁桂邦,孫云霞,胡云壯,張玉發(fā). 地理科學(xué). 2011(08)
[5]不同尺度的微分窗口下土壤有機(jī)質(zhì)的一階導(dǎo)數(shù)光譜響應(yīng)特征分析[J]. 劉煒,常慶瑞,郭曼,邢東興,員永生. 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2011(04)
[6]基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)含量估算研究[J]. 劉磊,沈潤平,丁國香. 光譜學(xué)與光譜分析. 2011(03)
[7]土壤堿化的實(shí)測光譜響應(yīng)特征[J]. 張芳,熊黑鋼,欒福明,盧文娟. 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2011(01)
[8]土壤砷含量高光譜估算模型研究[J]. 鄭光輝,周生路,吳紹華. 光譜學(xué)與光譜分析. 2011(01)
[9]茶卡-共和盆地土壤鹽分與光譜特征研究[J]. 戚浩平,翁永玲,趙福岳,方洪賓. 國土資源遙感. 2010(S1)
[10]高光譜遙感監(jiān)測土壤含水量研究進(jìn)展[J]. 吳代暉,范聞捷,崔要奎,閆彬彥,徐希孺. 光譜學(xué)與光譜分析. 2010(11)
博士論文
[1]土壤主要養(yǎng)分含量的高光譜估測研究[D]. 陳紅艷.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[2]高光譜土壤成分信息的量化反演[D]. 周萍.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2006
碩士論文
[1]大棚菜區(qū)土地利用信息遙感提取及其不同方式的土壤質(zhì)量效應(yīng)[D]. 馬群.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[2]土壤含水量高光譜遙感監(jiān)測方法研究[D]. 魏娜.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2009
[3]高光譜成像實(shí)驗(yàn)及其數(shù)據(jù)處理[D]. 曹鴻濤.西北工業(yè)大學(xué) 2005
本文編號:3031537
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/zrdllw/3031537.html
最近更新
教材專著