在干旱半干旱地區(qū),土壤鹽漬化是常見的土地退化問題之一。本研究選取于田縣克里雅河上游邊緣典型鹽漬化區(qū)域作為研究靶區(qū),通過EM38大地電導(dǎo)率儀實(shí)測土壤表觀電導(dǎo)率,提取不同系數(shù)下的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）,分析了SAVI指數(shù)與土壤電導(dǎo)率間的相關(guān)性,并利用同時(shí)期WorldView-2影像的敏感波段建立了基于高分辨率影像數(shù)據(jù)的土壤鹽漬化偏最小二乘回歸（PLSR）模型并進(jìn)行了精度驗(yàn)證。結(jié)果表明:①從遙感影像提取SAVI指數(shù)時(shí),在系數(shù)（L）調(diào)節(jié)范圍內(nèi)選取固定系數(shù)值,系數(shù)值（間隔為0.1）從0.1變化到1.0的過程中,相應(yīng)提取的SAVI指數(shù)與土壤電導(dǎo)率的相關(guān)性明顯提升,相關(guān)性系數(shù)（r）從0.30提高到0.50,并通過顯著性檢驗(yàn)（P<0.01）。②選取的SAVI1.0、B6、B7、B8四種變量中,以SAVI1.0+B6+B8為變量組合所建立的PLSR模型為最優(yōu),該模型較其他變量組合建模的決定系數(shù)（R2p）提高了0.11,因此,在研究區(qū)該模型具有更好的預(yù)測能力,模型精度為RMSEC=0.77dS/m、RC2=0.68、RMSEP=0.79 dS/m、RP2=0.66、RPD=2.2。 

【文章來源】：土壤. 2019,51(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖中B1~B8表示可見光及近紅外光8個(gè)波段的反射率)圖2特征參數(shù)與Eca的相關(guān)性分析Fig.2CorrelationanalysisbetweencharacteristicparametersandEca(

式中：NIR是近紅外波段；R是紅波段；L是隨著植被指數(shù)變化的參數(shù)。結(jié)合SAVI指數(shù)的系數(shù)取值范圍，本研究嘗試?yán)糜跋裉崛〔煌禂?shù)下的SAVI指數(shù)。當(dāng)系數(shù)值L=0.1～1.0，間隔為0.1時(shí)，調(diào)節(jié)植被指數(shù)對應(yīng)為SAVI0.1～1.0。利用ArcGIS軟件提取樣點(diǎn)對應(yīng)的10種SAVI0.1～1.0值，通過SPSS軟件對不同系數(shù)下的光譜指數(shù)與土壤電導(dǎo)率進(jìn)行相關(guān)性分析，通過顯著性檢驗(yàn)(P<0.01)并相關(guān)系數(shù)達(dá)到最高時(shí)，該調(diào)節(jié)土壤亮度的植被指數(shù)為最優(yōu)光譜指數(shù)。

本研究以克里雅河邊緣典型鹽漬化區(qū)域的ECa、高分辨率影像、提取的最優(yōu)光譜指數(shù)及敏感波段為數(shù)據(jù)源，利用PLSR建立土壤鹽漬化反演模型，建立的8個(gè)PLSR模型的建模變量組合、RMSEc、Rc2、RMSEp、Rp2、RPD等參數(shù)如表2所示。根據(jù)模型的精度參數(shù)，對建立的8個(gè)模型進(jìn)行篩選，發(fā)現(xiàn)RPD≥2的模型數(shù)量為3，分別為SAVI1.0+B6+B7、SAVI1.0+B6+B8、SAVI1.0+B6+B7+B8變量組合建立的PLSR模型，其余模型的RPD<2，對土壤鹽漬化的反演能力很弱。利用ECa驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對所建立的模型進(jìn)行預(yù)測精度驗(yàn)證(圖3)，對模型的精度參數(shù)(RMSEc、Rc2、RMSEp、Rp2、RPD)和敏感波段及最優(yōu)光譜指數(shù)不同組合進(jìn)行綜合對比，發(fā)現(xiàn)以SAVI1.0+B6+B8為變量組合所建立的模型為最優(yōu)，該模型的RMSEp=0.79 dS/m、Rp2=0.66、RPD=2.2；而基于全部參數(shù)為變量時(shí)，建立的預(yù)測模型精度參數(shù)略低于最優(yōu)模型，精度參數(shù)分別為RMSEp=0.85 dS/m、Rp2=0.63、RPD=2.0。圖3 土壤電導(dǎo)率模型預(yù)測值與實(shí)測值的驗(yàn)證

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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