為提高植被覆蓋條件下衛(wèi)星遙感對土壤含鹽量的估測精度,以河套灌區(qū)解放閘灌域為研究區(qū),以高分一號衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,同步采集不同深度土壤含鹽量,通過全子集篩選法（Best subset selection）分析不同波段和光譜指數(shù)對于不同深度土壤含鹽量的敏感性,并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network,ANN）、支持向量機（Support vector machine,SVM）和分位數(shù)回歸（Quantile regression,QR） 3種方法,構(gòu)建全子集篩選前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含鹽量反演模型。結(jié)果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm處土壤含鹽量的敏感變量組合,B4、BI、NDVI為20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm處土壤含鹽量的敏感變量組合;在各深度下,分位數(shù)回歸模型的精度最高,模型的決定系數(shù)R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根誤差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反... 

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 遙感數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
    1.3 土壤樣本采集及化學(xué)分析
    1.4 光譜指數(shù)計算及全子集篩選
    1.5 模型建立
        1.5.1 分位數(shù)回歸模型
        1.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        1.5.3 支持向量機模型
    1.6 統(tǒng)計分析
2 結(jié)果與分析
    2.1 自變量與土壤含鹽量的相關(guān)性分析
    2.2 基于全子集的最優(yōu)自變量組合方式篩選確定
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立與分析
    2.4 支持向量機模型建立與分析
    2.5 分位數(shù)回歸模型建立與分析
    2.6 模型綜合評價
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于灰度關(guān)聯(lián)-嶺回歸的荒漠土壤有機質(zhì)含量高光譜估算[J]. 王海峰,張智韜,Arnon Karnieli,陳俊英,韓文霆.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2018(14)
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[5]干旱區(qū)土壤鹽漬化信息遙感建模[J]. 馮娟,丁建麗,楊愛霞,蔡亮紅.  干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2018(01)
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[8]基于無人機數(shù)碼影像的大豆育種材料葉面積指數(shù)估測[J]. 李長春,牛慶林,楊貴軍,馮海寬,劉建剛,王艷杰.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(08)
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[10]基于分位數(shù)回歸的洱海藻類對氮、磷及水溫的響應(yīng)特征[J]. 陳小華,李小平,錢曉雍,胡雙慶.  環(huán)境科學(xué). 2017(01)

博士論文
[1]野生二粒小麥優(yōu)異耐鹽種質(zhì)的鑒定及其相關(guān)基因的發(fā)掘[D]. 馮克偉.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018

碩士論文
[1]內(nèi)蒙古河套灌區(qū)耕荒地間土壤水鹽運移規(guī)律研究[D]. 李亮.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2008



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