本文關鍵詞：基于多源光譜數(shù)據(jù)的干旱區(qū)土壤含鹽量定量反演研究

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【摘要】：土壤鹽漬化是當今世界重要的生態(tài)環(huán)境問題,尤其是在干旱、半干早地區(qū)常見的環(huán)境問題。嚴重的土壤鹽漬化會導致土地退化,對生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生消極影響。新疆于田綠洲土壤鹽漬化問題較為突出,對當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生威脅,基于實測數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)的定量分析方法能夠提供不同時空尺度上的土壤屬性實時信息,為干旱區(qū)土壤鹽漬化評估與實時監(jiān)測提供可靠模型,為綠洲農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及其決策提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。本文以于田縣北部的達里雅博依濕地自然保護區(qū)為研究區(qū),對與多光譜影像同步采集的土壤樣品進行理化性質的測定,分析土壤鹽漬化程度,分別在室內和野外測量土壤光譜反射率,分析研究區(qū)鹽漬土的基本光譜特征。分析土壤光譜反射率隨土壤含鹽量的變化規(guī)律,土壤光譜反射率與土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率之間的相關性。根據(jù)分析結果,結合鹽漬土的基本光譜特征,選擇對土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率敏感的波段,利用偏最小二乘回歸(PLSR)和逐步多元線性回歸(SMLR)分析法建立基于實測光譜數(shù)據(jù)的土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率的反演模型。在分析實測光譜反射率與多光譜影像反射率的相關性及多光譜影像土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率的敏感波段的基礎上,建立基于World View-2多光譜影像的土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率的反演模型,以決定系數(shù)R~2,建�？偩礁`差RMSE,殘留預測偏差RPD作為模型精度評價的指標對模型進行了評價,最后作出土壤含鹽量、含水量、p H值、電導率空間分布圖。本文主要結論如下:(1)土壤鹽漬化程度分析結果表明:研究區(qū)的土壤含鹽量、含水量、p H值和電導率含量普遍較高,差異較大,土壤p H值范圍為7.61-9.86,呈堿性。各土壤鹽分參數(shù)的空間分布是不均勻,在空間的分布上呈現(xiàn)出一定聚集的趨勢。(2)利用室內光譜、野外實測光譜、World View-2多光譜影像數(shù)據(jù),分析鹽漬土的基本光譜特性和土壤反射率隨土壤鹽分含量的變化規(guī)律以及室內光譜和野外實測光譜反射率的一階導數(shù)和二階導數(shù)光譜曲線特征。室內光譜和野外實測光譜分析結果顯示,土壤樣品的反射率在400-600nm波段急劇上升,600-800nm波段反射率緩慢上升,而在800-1900nm波段反射率上升更趨緩慢,1900以后反射率先下降后升高,于2150nm處達到極大值,以后又開始下降。World View-2多光譜影像反射率在450-625nm波段光譜反射率急劇上升,630-745nm波段反射率緩慢上升,而745-1040nm波段反射率更緩慢。不同含鹽量的鹽漬土室內光譜和野外反射光譜曲線反映了在600nm、800nm、1000nm、1400nm、1900nm、2100nm、2200nm、2400nm附近的吸收峰隨含鹽量的增加有所加深。光譜反射率的一階導數(shù)和二階導數(shù)是土壤鹽分反演的最佳變換形式,它能使光譜反射曲線上的細微光譜特征放大,易于觀察,在1000nm、1800nm、2050nm處,小尖刺,在1400nm、1950nm、2400nm處,出現(xiàn)較明顯的尖刺,說明這些波段與土壤含鹽量的相關性較大。(3)土壤鹽分含量與室內光譜、野外實測光譜一階導數(shù)和二階導數(shù)以及與World View2多光譜影像反射率進行相關分析,分別建立基于室內光譜和野外實測光譜反射率的PLSR和SMLR模型。相關分析結果顯示,室內光譜反射率一階導數(shù)與土壤含鹽量的相關系數(shù)在1950nm處達到極值,野外實測光譜反射率一階導數(shù)與土壤含鹽量的相關系數(shù)在795-1000nm波段范圍達到極值。在室內光譜反射率二階導數(shù)與土壤含鹽量的相關系數(shù)中,450-1000nm波段范圍是土壤含鹽量的主要光譜響應區(qū)域,在野外實測光譜反射率二階導數(shù)與土壤含鹽量的相關系數(shù)中,800-1350nm波段范圍是土壤含鹽量的主要光譜響應區(qū)域,二階導數(shù)對土壤含鹽量敏感波段的選擇的貢獻大于一階導數(shù)。World View-2多光譜遙感影像反射率與土壤含鹽量的相關系數(shù)在705-745nm、770-895nm、860-1040nm波段范圍達到極值。(4)利用PLSR和SMLR方法分別建立基于室內光譜和野外實測光譜的土壤含鹽量反演模型:綜合模型的穩(wěn)定性以及預測能力來看,土壤電導率是反演土壤含鹽量的最佳鹽分參數(shù),基于野外實測光譜數(shù)據(jù)的偏最小二乘回歸模型是土壤鹽分含量的最佳反演模型,模型的決定系數(shù)R~2為0.75,均方根誤差RMSE為0.05,殘留預測偏差RPD為1.46。(5)室內光譜反射率與野外實測光譜反射率的相關性最好,相關系數(shù)為0.99,野外實測光譜反射率與多光譜反射率的關系較密切,相關系數(shù)最大值為0.90。土壤含鹽量不同時,室內光譜、野外實測光譜、World View-2多光譜遙感影像反射率隨波長的變化趨勢基本一致。(6)將World View-2多光譜影像的三個土壤鹽分敏感波段、NDVI、SI等五個參數(shù)作模型的輸入?yún)?shù)建立基于多光譜影像的PLSR和SMLR反演模型,結果表明土壤含鹽量高值區(qū)域主要集中在克里雅河的西南部及北部區(qū)域。低值區(qū)向克里雅河周圍的較高值區(qū)域移動,且移動趨勢明顯。土壤含鹽量的高值區(qū)和低值區(qū)的分布狀況與土壤電導率的高值區(qū)和低值區(qū)的分布狀況一致,而土壤含鹽量的分布狀況與土壤含水量與p H值的分布狀況相反,土壤含鹽量的高值區(qū)主要集中在土壤含水量和p H值的低值區(qū)�；赪orld View-2多光譜影像的偏最小二乘回歸模型是土壤含鹽量的最佳反演模型,模型的決定系數(shù)R~2為0.78,均方根誤差RMSE為0.06,殘留預測偏差RPD為3.04,土壤電導率是反演土壤含鹽量的最佳鹽分參數(shù)。
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S156.41

【參考文獻】

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本文編號：1259660