基于无人机遥感的土壤盐渍化监测模型研究

发布时间：2021-04-26 23:57

　　土壤盐渍化是一个全球范围内的生态环境问题,主要发生在干旱、半干旱地区,它会造成土壤板结和肥力下降,进而影响到农作物的产量。内蒙古河套灌区是我国重要的农业产区,同时也面临着十分严重的土壤盐渍化问题,严重阻碍了该地区农业生产的快速发展。无人机遥感技术可以快速获取大范围内的地物遥感信息,可以实时、动态地对土壤盐渍化的分布状况进行有效监测,最终做到有针对性地制定一定的土壤盐渍化防治方案以降低土壤盐渍化的危害,提高作物产量。本文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的4块盐渍化耕地作为试验区域,通过采集不同时间、不同地点的盐渍化土样,在实验室中经理化分析获取土壤含盐量。同时,利用无人机携带相机采集相应的遥感影像,深入探讨了地物光谱反射率、光谱指数以及冠层温度等信息与土壤含盐量的相关关系,最后采用支持向量机、反向传播神经网络和极限学习机等机器学习方法以及偏最小二乘回归分别构建不同的土壤盐分反演模型,并对各个模型的精度进行评定和分析,最终可以得到如下主要结论:（1）构建了基于光谱反射率的裸土期土壤含盐量反演模型。发现在6波段的光谱反射率中,蓝光波段（490nm）、绿光波段（550nm）、红光波段（680nm）... 

【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景、目的及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的及意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 遥感反演土壤含盐量的国外研究进展
        1.2.2 遥感反演土壤含盐量的国内研究进展
        1.2.3 基于遥感监测土壤盐分的反演模型研究进展
    1.3 存在的问题
    1.4 研究内容与技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
第二章 材料与方法
    2.1 试验区概况
    2.2 试验设计
    2.3 土壤样本的采集与处理
    2.4 遥感数据采集
        2.4.1 无人机遥感平台
        2.4.2 无人机多光谱影像采集
        2.4.3 无人机热红外影像采集
    2.5 遥感数据处理
        2.5.1 遥感影像的去膜处理
        2.5.2 光谱反射率的获取
        2.5.3 光谱指数的获取
        2.5.4 冠层温度的获取
    2.6 土壤盐分估算模型的构建与检验
        2.6.1 模型构建方法介绍
        2.6.2 模型精度评价指标
第三章 基于光谱反射率的土壤含盐量反演研究
    3.1 土壤采样点的盐分统计分析
    3.2 建模集和验证集的划分
    3.3 光谱反射率与土壤含盐量的相关性分析
    3.4 基于光谱反射率的土壤盐分估算模型构建
    3.5 模型的综合评价
    3.6 讨论
    3.7 本章小结
第四章 基于光谱指数的土壤含盐量反演研究
    4.1 光谱指数的选取与计算
    4.2 光谱指数与土壤含盐量的相关性分析
    4.3 基于光谱指数的土壤盐分估算模型构建
    4.4 模型的综合评价
    4.5 讨论
    4.6 本章小结
第五章 基于光谱指数与冠层温度的葵花土壤含盐量反演研究
    5.1 光谱指数的选取与计算
    5.2 基于灰度关联分析的光谱指数筛选
        5.2.1 不同光谱指数与土壤盐分的灰度关联分析
        5.2.2 不同光谱指数的筛选结果统计
    5.3 土壤盐分数据的统计特征分析
    5.4 葵花冠层温度与土壤含盐量的相关性分析
    5.5 建模集与验证集的划分
    5.6 偏最小二乘回归模型的构建与检验
    5.7 机器学习模型的构建与检验
        5.7.1 支持向量机模型的构建与检验
        5.7.2 反向传播神经网络模型的构建与检验
        5.7.3 极限学习机模型的构建与检验
    5.8 模型的综合评价
    5.9 讨论
    5.10 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 不足与展望
参考文献
致谢
个人简历



本文编号：3162365