黄河三角洲滨海盐渍土盐分含量野外高光谱估测与遥感反演

发布时间：2017-09-15 20:27

  本文关键词：黄河三角洲滨海盐渍土盐分含量野外高光谱估测与遥感反演

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【摘要】：黄河三角洲是近百年来黄河造陆运动形成的新陆地,其沉积环境、气候条件和土壤母质决定了原生盐渍土在区域内的广泛分布。随着当地农业经济的发展和重灌轻排、重种轻养的耕作方式,再加上区域本身地下水埋深浅且矿化度高,黄河三角洲土壤次生盐渍化现象也日趋加剧。受盐渍化的影响,该区的植被生境和多种珍稀的野生动物栖息地遭到威胁,生态系统脆弱化。土壤盐渍化已成为当地生态系统和农业可持续发展最重要的环境问题。因此,及时、精确、动态地获取盐渍土水、盐信息,对于治理盐渍土,防止其进一步退化,实现农业可持续发展具有至关重要的意义。为探索利用野外高光谱和卫星遥感影像结合预测土壤盐分含量的可行方法,本研究以黄河三角洲典型地区垦利县为研究区,采用野外原位土壤高光谱数据、卫星遥感影像与室内实测土样盐分数据相结合的方法,进行土壤盐分估测与反演研究。得出的主要结论有:(1)通过光谱反射率与盐分的相关性,筛选了土壤盐分敏感波段,结果显示:土壤盐分的敏感波段主要为可见光和近红外波段;光谱反射率在可见光波段相对较低,但随波长增长速度较快;在近红外波段,增长速度减缓;当水分含量小于30%时,随着含盐量的升高,土壤光谱反射率增加;当水分含量大于30%时,随着含盐量的升高,土壤光谱反射率降低;但光谱形态上基本相似,保持平行。利用敏感波段进行波段组合构建光谱参量,与土壤盐分的相关性显著提高,相关系数均大于0.6,证明波段组合可以很好的消除背景因素的影响,提高模型的估测精度。通过多元逐步线性回归,利用敏感光谱参量对土壤盐分进行光谱分析,建立基于近地高光谱数据的土壤盐分含量估测模型,并选出适合该研究区的最佳模型为y=2.119 0.015×(M1+M4)/(M1 M4) 3.508×(M4+M9)+0.012×(M1+M3)/(M1 M3) M2/(M2 M3) 0.021×M5/(M1 M5),其中,y表示盐分含量(g/kg),M1为763nm波段,M2为780nm波段,M3为885nm,波段M4为899nm波段,M5为995nm波段,M9为1794nm波段。模型拟合R2为0.811,说明采用此方法建立的模型拟合度较好,稳定性较高,具有可行性。(2)利用野外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Landsat 7卫星宽波段反射率,采用同样方法建立基于Landsat 7波段范围的土壤盐分高光谱估测模型,并选出适合该研究区的最佳模型为y=1.345 25.898×g SWIR1 245.440×g Red×(g Red g NIR) 0.252×(g Red+g NIR)/(g Red g NIR) 19.563×(g Red g SWIR1),模型拟合R2为0.867;建立基于Landsat 8波段范围的土壤盐分高光谱估测模型,并选出适合该研究区的最佳模型为y=0.685 11.359×g SWIR1 165.302×g Red×(g Red g NIR) 0.238×(g Red+g NIR)/(g Red g NIR) 25.385×(g Red g SWIR1),模型拟合R2达到0.848,说明此方法模型的拟合度较好,稳定性较高,具有可行性。(3)利用研究区的Landsat遥感影像,通过辐射校正、几何精校正、大气校正等处理后,采用完全约束最小二乘法混合象元分解去除水体及沿海滩涂、线性混合象元分解方法去除植被光谱信息,采用比值均值法对遥感反射率进行订正,最终将模型应用到订正后的卫星遥感影像进行反演,取得较理想的研究结果,证明将地面高光谱和卫星遥感结合用于土壤盐分含量的估测及反演方法的可行性。(4)将两个最佳模型分别应用到Landsat 7和Landsat 8卫星遥感影像,并将其反演结果进行对比分析,发现反演结果较为一致,且均与实测插值结果相差不大,证明模型可用于黄河三角洲垦利县春季土壤盐分含量的动态变化监测,为区域盐渍土遥感调查与动态监测提供了有效途径。
【关键词】：黄河三角洲 滨海盐渍土 土壤盐分 光谱参量 高光谱估测 遥感反演
【学位授予单位】：山东农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S156.4;S127
【目录】：

• 符号说明4-8
• 中文摘要8-10
• Abstract10-13
• 1 引言13-22
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-17
• 1.2.3 黄河三角洲滨海盐渍土研究现状17-19
• 1.3 研究内容与思路19-22
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 研究方法19-21
• 1.3.3 研究思路21-22
• 2 研究区概况22-24
• 2.1 自然地理概况22-24
• 2.1.1 气候特征22-23
• 2.1.2 地形地貌特征23
• 2.1.3 水文特征23
• 2.1.4 土壤特征23
• 2.1.5 植被特征23-24
• 2.2 社会经济条件24
• 3 数据获取与处理24-31
• 3.1 数据获取24-27
• 3.1.1 野外调查24-25
• 3.1.1.1 土壤样品采集24-25
• 3.1.1.2 野外近地面高光谱数据的获取25
• 3.1.2 室内土壤水分和盐分数据的获取25-26
• 3.1.3 同期Landsat遥感影像数据的获取26-27
• 3.2 高光谱数据预处理27-28
• 3.3 遥感影像数据预处理28-30
• 3.3.1 辐射定标28
• 3.3.2 大气校正28-29
• 3.3.3 几何精校正和图像裁剪29-30
• 3.4 土壤盐分数据处理及盐分等级的划分30-31
• 4 盐渍土光谱特征分析与土壤盐分的近地面高光谱估测模型31-39
• 4.1 盐渍土光谱特征及其与盐分的相关分析31-34
• 4.1.1 不同盐分含量盐渍土光谱特征分析31-32
• 4.1.2 相同水分梯度下不同盐分含量盐渍土光谱特征分析32-33
• 4.1.3 盐渍土反射率与盐分含量的相关分析33-34
• 4.2 盐渍土特征波段的选择及光谱参量的构建34-38
• 4.2.1 基于相关性分析的盐渍土特征波段的选取34
• 4.2.2 基于逐步回归分析的敏感波段的选择34-35
• 4.2.3 基于波段组合的光谱参量的构建及筛选35-38
• 4.3 基于近地高光谱数据的土壤盐分估测模型的建立38-39
• 5 基于Landsat卫星影像和高光谱数据结合的土壤盐分估测模型的建立39-47
• 5.1 高光谱窄波段与Landsat卫星影像宽波段的一致性分析39-40
• 5.2 盐渍土盐分特征波段提取40-44
• 5.2.1 基于相关性分析选取的盐渍土敏感波段40-41
• 5.2.2 基于波段运算的光谱参量的组合与筛选41-44
• 5.3 基于敏感光谱参量建立的土壤盐分高光谱估测44-47
• 5.3.1 基于Landsat 7 波段范围的土壤盐分高光谱估测模型44-45
• 5.3.2 基于Landsat 8 波段范围的土壤盐分高光谱估测模型45-47
• 6 盐渍土土壤盐分含量遥感反演47-50
• 6.1 遥感影像反射率的订正47-48
• 6.1.1 遥感影像数据植被光谱信息的去除47
• 6.1.2 遥感反射率与高光谱反射率的比较47-48
• 6.2 土壤盐分含量的遥感反演48-49
• 6.3 研究区土壤盐分状况分析49-50
• 7 结论与讨论50-51
• 8 研究特色与展望51-53
• 8.1 研究特色51-52
• 8.2 研究不足与展望52-53
• 参考文献53-59
• 致谢59-60
• 攻读学位期间发表论文情况60

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