基于多源传感器的新疆奇台碱化土壤监测研究

发布时间：2018-05-01 11:00

  本文选题：高光谱遥感 + 土壤碱化　； 参考：《新疆大学》2015年硕士论文

【摘要】：土壤盐渍化是威胁环境的一个重要因素,主要由自然变化及人类不合理的开发引起。土壤的盐渍化现象在全世界范围内普遍存在,我国盐渍化土壤分布广泛且面积总量大,新疆更是我国土壤盐渍化面积最大的省份,甚至有“世界盐碱土博物馆”之称。土壤盐渍化问题是新疆可持续发展的战略问题和热点研究领域。土壤碱化属于土壤盐渍化的一种,而碱化土壤与盐化土壤在理化性质、形成机理上并不相同。目前对于土壤盐渍化的研究多集中于南疆地区的土壤盐化现象,而针对天山北坡的典型碱化土壤的研究相对较少。遥感反演是当前准确掌握土壤盐渍化程度最主要的也是唯一的方法。本文通过进行实地土壤样本采集、光谱数据采集并获取相关遥感影像,采取3S技术,结合高光谱数据以及Quickbird、SPOT6两种高空间分辨率卫星影像数据,选择定性与定量分析的方法,探讨了天山北坡奇台县境内大面积存在的碱化土壤的理化性质、高光谱数据响应特征、遥感反演土壤p H的机理及高分辨率影像数据碱化程度监测方法。主要得出以下结论:(1)探讨将土壤中八大离子含量作为中间量,建立高光谱数据与土壤碱化指标的模型的理论基础。350nm~1000nm波段范围内的高光谱数据与土壤溶液八大离子中的CO32-、HCO3-、Na+、Cl-离子的相关性曲线形态基本一致。且CO32-、HCO3-、Na+三者与高光谱反射率数据相关性最好,且最敏感波段位置为678nm,该波段与大部分遥感传感器的红波段相对应,为高光谱反射率反演土壤的碱化程度及遥感影像反演土壤碱化程度奠定了基础。八大离子与多种土壤碱化指数之间的关系中,CO32-、HCO3-、Na+与土壤p H、TA、RSC的相关性最好,SAR、ESP与Na+具有最好的相关性。CO32-、HCO3-、Na+为影响各类碱化指数的主要离子。证明了将离子作为中间量,通过土壤光谱反射率预测土壤碱化程度的可行性。(2)碱化土壤光谱反射率在350~1000nm波段范围内,反射率随着土壤p H的增加而增加,但在350~600nm之间反射率增加较快,600~1000nm之间变缓。反射率经R、Lg R、1/R变换后与土壤p H的相关性增大,1/R变换效果最好,将最大相关系数提高了0.06。且R、Lg R、1/R变换扩展了特征波段的范围。倒数反射率(1/R)与土壤p H值建立的PLSR模型具有最好的建模精度(R2=0.820)及均方根误差(RMSE=0.329),且模型的RPD超过2,表明其可以准确预测碱化土壤p H值。Rcr和Lg(1/R)'两种参数模型精度较低,不适用于碱化土壤p H值预测。(3)选择SPOT6各波段数据讨论了光谱反射率与各种碱化指标的关系。除p H外的其他碱化指数与各波段反射率及反射率倒数的相关性都比较低,主要原因是这些指数均由土壤溶液中离子浓度计算得到,而土壤p H是土壤碱化程度的综合反映。土壤p H是作为遥感反演土壤碱化程度的最优指标。(4)采用Quickbird 2A级多光谱数据及SPOT6数据两种高分辨率数据进行土壤p H预测,其空间分辨率分别为2.44m及6.0m。Quickbird采用线性回归方式对波段反射率与采样点p H建模,SPOT6选择波段反射率倒数进行建模。两种模型中,采用的波段均为可见光红绿蓝波段。Quickbird模型的预测精度R2=0.8241,RMSE=0.3295,SPOT6模型预测精度R2=0.8244,RMSE=0.374。
[Abstract]:Soil salination is one of the most important factors to threaten the environment , mainly caused by natural change and unreasonable development of human . ( 2 ) In the range of 350 锝，

本文编号：1829030