水盐交互作用对河套灌区土壤光谱特征的影响
发布时间：2021-04-02 01:49
为探究土壤水盐交互作用对Sentinel-2卫星光谱特征的影响,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,分别在2018年和2019年的4—5月共采集280个裸土期表层土壤样本,测定其土壤含水率和含盐量,并获取同步的Sentinel-2卫星遥感数据,构建基于土壤水盐-反射率原理的土壤光谱特征理论模型,在此基础上结合土壤水盐交互作用构建水盐交互模型,并比较2种模型对土壤光谱的模拟效果,分析土壤水盐交互作用对土壤光谱估算的影响。结果表明:1)土壤水盐交互作用对光谱的影响因波段类型和水盐含量的不同而有所不同。在可见光范围上影响相对较弱,其作用范围为-0.11～0.29;在近红外和短波红外范围上影响相对较强,其作用范围为-0.35～0.61;当水分或盐分中某个含量较高时对光谱影响较弱,在水盐含量程度相似时影响较强。2)与土壤光谱特征理论模型相比,水盐交互模型能明显地改善土壤光谱的模拟效果,能将模拟相关系数由0.14～0.44提升到0.29～0.59,均方根误差由0.032～0.082降低到0.029～0.068。该研究结果揭示了盐分和水分对光谱特征的干扰过程,为土壤盐分的估算提供策略与方法,...
【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(18)北大核心EICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
分布b.SamplingpointdistributioninShahaocanal图1研究区域及采样点分布b.沙豪渠采样点
农业工程学报（http://www.tcsae.org）2020年156图2土壤水盐分布散点图Fig.2Scatterdiagramofsoilmoistureandsaltdistribution.由图2可知，特征量为2个线之间的夹角，可表达出当前土壤样本的土壤水盐含量相对比例的特征。由特征量的定义可知，在盐分占主导地位的区域时，越大，代表盐水比例越大，越小，则代表盐水比例越小，盐分水平和水分水平越接近；同样地，在水分占主导地位的区域时，越大，代表盐水比例越小，越小，则代表盐水比例越大，水分水平和盐分水平越接近。4）水盐交互作用与特征量本文通过计算能够表征土壤水盐含量相对比例的特征量来构建关于土壤的水盐交互作用，其具体表达式如下w,sf（13）因此，本文利用式（9）计算出(w,s)，并通过最小二乘法来构建(w,s)与的函数式，以此计算出土壤在不同水盐条件下的水盐交互作用(w,s)。1.3.4水盐交互模型的构建由式（9）和式（13）可得，在理论模型基础上，通过结合土壤水盐交互作用可构建出水盐交互模型，其具体表达为expSMSSoRRabf（14）总体上，对于指定的来说，当参数a、b、Ro以及函数关系f已知时，即可求出土壤在任何水盐条件下的土壤反射率，为了使文章的思路和计算过程更加清晰明了，本文绘制了相关的技术路线图，其具体流程如图3所示。图3水盐交互作用的技术路线图Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5评估方法本文通过相关系数（r），均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）来?
,s)与的函数式，以此计算出土壤在不同水盐条件下的水盐交互作用(w,s)。1.3.4水盐交互模型的构建由式（9）和式（13）可得，在理论模型基础上，通过结合土壤水盐交互作用可构建出水盐交互模型，其具体表达为expSMSSoRRabf（14）总体上，对于指定的来说，当参数a、b、Ro以及函数关系f已知时，即可求出土壤在任何水盐条件下的土壤反射率，为了使文章的思路和计算过程更加清晰明了，本文绘制了相关的技术路线图，其具体流程如图3所示。图3水盐交互作用的技术路线图Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5评估方法本文通过相关系数（r），均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）来评估模型的模拟效果[11]，其中r越大，RMSE和MAE越小则表明模型的模拟效果越好。2结果与分析2.1不同水盐含量下的土壤光谱特征根据土壤样本的含水率和电导率数据，筛选出电导率相同但含水率不同的土壤样本，并将这些样本对应的Sentinel-2卫星的光谱图像绘制出相应的光谱反射率的折线图，以此分析土壤在同一盐分含量时，不同的水分含量与土壤光谱特征之间的关系，结果如图4所示。a.土壤电导率为9.3dS·m-1a.SoilEC9.3dS·m-1b.土壤电导率为21.5dS·m-1b.SoilEC21.5dS·m-1c.土壤电导率为30.3dS·m-1c.SoilEC30.3dS·m-1d.土壤电导率为132dS·m-1d.SoilEC132dS·m-1图4不同电导率下土壤光谱特征随含水率变化Fig.4ChangesofspectralcharacteristicsofsoilswithmoisturefordifferentElectricalC
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遥感反演河套灌区土壤盐分分布及对作物生长的影响[J]. 黄权中,徐旭,吕玲娇,任东阳,柯隽迪,熊云武,霍再林,黄冠华. 农业工程学报. 2018(01)
本文编号：3114358
【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(18)北大核心EICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
分布b.SamplingpointdistributioninShahaocanal图1研究区域及采样点分布b.沙豪渠采样点
农业工程学报（http://www.tcsae.org）2020年156图2土壤水盐分布散点图Fig.2Scatterdiagramofsoilmoistureandsaltdistribution.由图2可知，特征量为2个线之间的夹角，可表达出当前土壤样本的土壤水盐含量相对比例的特征。由特征量的定义可知，在盐分占主导地位的区域时，越大，代表盐水比例越大，越小，则代表盐水比例越小，盐分水平和水分水平越接近；同样地，在水分占主导地位的区域时，越大，代表盐水比例越小，越小，则代表盐水比例越大，水分水平和盐分水平越接近。4）水盐交互作用与特征量本文通过计算能够表征土壤水盐含量相对比例的特征量来构建关于土壤的水盐交互作用，其具体表达式如下w,sf（13）因此，本文利用式（9）计算出(w,s)，并通过最小二乘法来构建(w,s)与的函数式，以此计算出土壤在不同水盐条件下的水盐交互作用(w,s)。1.3.4水盐交互模型的构建由式（9）和式（13）可得，在理论模型基础上，通过结合土壤水盐交互作用可构建出水盐交互模型，其具体表达为expSMSSoRRabf（14）总体上，对于指定的来说，当参数a、b、Ro以及函数关系f已知时，即可求出土壤在任何水盐条件下的土壤反射率，为了使文章的思路和计算过程更加清晰明了，本文绘制了相关的技术路线图，其具体流程如图3所示。图3水盐交互作用的技术路线图Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5评估方法本文通过相关系数（r），均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）来?
,s)与的函数式，以此计算出土壤在不同水盐条件下的水盐交互作用(w,s)。1.3.4水盐交互模型的构建由式（9）和式（13）可得，在理论模型基础上，通过结合土壤水盐交互作用可构建出水盐交互模型，其具体表达为expSMSSoRRabf（14）总体上，对于指定的来说，当参数a、b、Ro以及函数关系f已知时，即可求出土壤在任何水盐条件下的土壤反射率，为了使文章的思路和计算过程更加清晰明了，本文绘制了相关的技术路线图，其具体流程如图3所示。图3水盐交互作用的技术路线图Fig.3Technologyroadmapforwater-saltinteraction1.3.5评估方法本文通过相关系数（r），均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）以及平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）来评估模型的模拟效果[11]，其中r越大，RMSE和MAE越小则表明模型的模拟效果越好。2结果与分析2.1不同水盐含量下的土壤光谱特征根据土壤样本的含水率和电导率数据，筛选出电导率相同但含水率不同的土壤样本，并将这些样本对应的Sentinel-2卫星的光谱图像绘制出相应的光谱反射率的折线图，以此分析土壤在同一盐分含量时，不同的水分含量与土壤光谱特征之间的关系，结果如图4所示。a.土壤电导率为9.3dS·m-1a.SoilEC9.3dS·m-1b.土壤电导率为21.5dS·m-1b.SoilEC21.5dS·m-1c.土壤电导率为30.3dS·m-1c.SoilEC30.3dS·m-1d.土壤电导率为132dS·m-1d.SoilEC132dS·m-1图4不同电导率下土壤光谱特征随含水率变化Fig.4ChangesofspectralcharacteristicsofsoilswithmoisturefordifferentElectricalC
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遥感反演河套灌区土壤盐分分布及对作物生长的影响[J]. 黄权中,徐旭,吕玲娇,任东阳,柯隽迪,熊云武,霍再林,黄冠华. 农业工程学报. 2018(01)
本文编号：3114358
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