济阳县潮土光谱特性及含水量估测

发布时间：2022-07-13 14:11

　　土壤水是土壤的一个重要组成要素,是能量交换中的关键因子,是土壤中有机质运移的媒体,是衡量土壤干旱程度的重要指标,也是作物生长的必要要素。传统的土壤水分测量方法具有测点少、速度慢、范围有限等缺点,不能满足大面积土壤水分监测的需要;而高光谱遥感由于光谱分辨率高、波段多、信息丰富等优点,为定量监测大面积土壤水分含量提供了新技术。但光学卫星遥感只能探测土壤表层的含水量,无法实现对土壤耕层含水量的快速监测。因此,研究土壤表层光谱特性,建立土壤耕层含水量的间接光谱估测模型,对实现光学卫星遥感快速监测土壤耕层含水量及发展精细农业都具有重要意义。本文以山东省济阳县为研究区,基于采集的85个土样（表层5cm,耕层20cm）的含水量数据以及其250nm~3500nm波段的高光谱数据,通过土壤光谱特性分析和特征提取,采用多元线性回归方法建立土壤含水量光谱估测模型。主要研究内容以及结论如下:（1）土壤表层光谱与耕层光谱特性分析。采用对比分析法分析土壤光谱特性,结果表明,济阳县土壤表层含水量以及耕层含水量的室外光谱在不同含水量的情况下,光谱变化趋势大致相同,土壤光谱反射率随着含水量的增加而降低,二者呈负相关性;... 

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 高光谱技术及其发展
        1.2.2 遥感监测土壤含水量的研究
        1.2.3 土壤理化性质对土壤光谱的影响
        1.2.4 土壤含水量敏感波段探讨
        1.2.5 土壤含水量的建模反演
        1.2.6 光谱的观测条件
        1.2.7 噪声消除技术
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线图
2 数据获取与光谱特性分析
    2.1 研究区概况
        2.1.1 自然条件
        2.1.2 社会经济状况
    2.2 数据获取
        2.2.1 土壤水分数据获取
        2.2.2 光谱数据的获取
    2.3 光谱数据预处理
        2.3.1 光谱去燥
        2.3.2 异常样本剔除
    2.4 光谱特性分析
    2.5 本章小结
3 光谱变换和特征因子选取
    3.1 光谱变换
        3.1.1 光谱变换方法
        3.1.2 变换光谱
    3.2 特征因子选取
        3.2.1 相关系数法
        3.2.2 相关系数图
        3.2.3 敏感波段的选取
        3.2.4 特征因子的选定
    3.3 本章小结
4 土壤含水量光谱估测模型
    4.1 传统估测方法
        4.1.1 多元线性回归
        4.1.2 BP神经网络
        4.1.3 支持向量机
    4.2 结果分析
        4.2.1 多元线性回归模型结果分析
        4.2.2 BP神经网络模型的结果分析
        4.2.3 支持向量机模型结果分析
        4.2.4 模型的对比分析
    4.3 耕层含水量的估测模型
        4.3.1 表层含水量的估测模型
        4.3.2 耕层含水量的估测模型
    4.4 本章小结
5 结论与展望
    5.1 主要结论
    5.2 论文的创新点
    5.3 论文不足和展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]土壤水与有机质对高光谱的作用及交互作用规律[J]. 尚璇,李西灿,徐邮邮,刘莎莎.  中国农业科学. 2017(08)
[2]基于作物缺水指数的土壤含水量估算方法[J]. 虞文丹,张友静,郑淑倩.  国土资源遥感. 2015(03)
[3]土样处理方式对室内土壤高光谱测试稳定性影响探讨[J]. 侯燕平,吕成文,项宏亮,王辉.  土壤通报. 2015(02)
[4]基于野外双向反射信息利用反射模型反演土壤含水量研究[J]. 吕云峰,孙仲秋,赵云升.  光学学报. 2015(03)
[5]三江源区不同土壤类型有机质含量高光谱反演[J]. 杨扬,高小红,贾伟,张威,李金山,张艳娇,田成明.  遥感技术与应用. 2015(01)
[6]高光谱遥感土地质量指标信息提取研究进展[J]. 姚阔,郭旭东,周冬,南颖,石晓平.  地理与地理信息科学. 2014(06)
[7]不同利用方式下土壤有机质和全磷的可见近红外高光谱反演[J]. 薛利红,周鼎浩,李颖,杨林章.  土壤学报. 2014(05)
[8]基于干旱区地面实测热红外光谱的土壤含水量反演研究[J]. 丁建丽,曾小箕,李争光.  水土保持通报. 2014(01)
[9]新疆北部不同类型土壤光谱特征及对有机质含量的预测[J]. 范燕敏,武红旗,李美婷,翁小燕.  干旱地区农业研究. 2013(06)
[10]黄土丘陵沟壑区坡面尺度土壤水分空间变异及影响因子[J]. 姚雪玲,傅伯杰,吕一河.  生态学报. 2012(16)

博士论文
[1]土壤高光谱遥感信息提取与二向反射模型研究[D]. 程街亮.浙江大学 2008
[2]土地质量高光谱遥感监测方法研究[D]. 何挺.武汉大学 2003
[3]高光谱遥感土壤信息提取与挖掘研究[D]. 刘伟东.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2002

硕士论文
[1]土壤有机质高光谱灰色关联度估测模型研究[D]. 李明亮.山东农业大学 2017
[2]基于模糊识别的土壤有机质高光谱估测模型研究[D]. 于涛.山东农业大学 2013
[3]土壤含水量高光谱特性与估测模型研究[D]. 王晓.山东农业大学 2012
[4]高光谱图像中条带噪声去除方法研究[D]. 刘七华.电子科技大学 2012
[5]基于实测高光谱数据的地表土壤水分含量反演研究[D]. 吉别克·哈力克巴义.新疆大学 2011
[6]济阳县、商河县水资源优化配置研究[D]. 邬亮.山东大学 2011
[7]基于Landsat ETM遥感数据的大柳塔煤炭开发区土壤水分信息提取[D]. 魏珍.长安大学 2010



本文编号：3660183