為提高衛(wèi)星遙感對(duì)裸土期土壤鹽漬化的監(jiān)測精度,以河套灌區(qū)沙壕渠灌域?yàn)檠芯繀^(qū)域,利用無人機(jī)多光譜遙感和GF-1衛(wèi)星遙感分別獲取圖像數(shù)據(jù),并同步采集土壤表層含鹽量;將實(shí)測含鹽量與無人機(jī)和GF-1衛(wèi)星兩種數(shù)據(jù)的光譜因子進(jìn)行相關(guān)性分析,引入多元線性回歸模型（Multivariable linear regression,MLR）、逐步回歸模型（Stepwise regression,SR）和嶺回歸模型（Ridge regression,RR）,分別構(gòu)建鹽漬化監(jiān)測模型;采用改進(jìn)的Ts HARP尺度轉(zhuǎn)換方法,將無人機(jī)數(shù)據(jù)建立的趨勢面應(yīng)用到GF-1衛(wèi)星尺度上,經(jīng)過轉(zhuǎn)換殘差校正,對(duì)升尺度結(jié)果進(jìn)行定性和定量分析。結(jié)果表明:在兩種遙感數(shù)據(jù)的光譜波段和鹽分指數(shù)中,藍(lán)波段B1、近紅外波段B5、鹽分指數(shù)SI、鹽分指數(shù)S5和改進(jìn)的光譜指數(shù)NDVI-S1與表層土壤鹽分的相關(guān)性較好,相關(guān)系數(shù)均在0. 3以上;在3種回歸模型中,利用無人機(jī)多光譜影像數(shù)據(jù)和GF-1多光譜影像數(shù)據(jù)反演表層土壤含鹽量的最優(yōu)模型分別是SRU模型和MLRS模型;升尺度后土壤含鹽量的反演精度高于直接采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演的精度。本研究可為裸土期土壤鹽漬... 

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【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 數(shù)據(jù)來源與處理
        1.2.1 無人機(jī)多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)獲取
        1.2.2 GF-1多光譜遙感影像的獲取及預(yù)處理
        1.2.3 鹽分?jǐn)?shù)據(jù)的獲取
    1.3 改進(jìn)光譜指數(shù)的計(jì)算
    1.4 空間升尺度原理
    1.5 升尺度精度評(píng)價(jià)指標(biāo)
2 結(jié)果分析
    2.1 光譜波段和光譜指數(shù)與實(shí)測鹽分?jǐn)?shù)據(jù)相關(guān)性分析
    2.2 多重共線性分析
        2.2.1 相關(guān)系數(shù)矩陣
        2.2.2 方差膨脹因子
    2.3 不同數(shù)據(jù)源含鹽量回歸模型分析
    2.4 轉(zhuǎn)換殘差分析
    2.5 升尺度分析
        2.5.1 升尺度定性分析
        2.5.2 升尺度定量分析
    2.6 土壤鹽分預(yù)測
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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