基于Nir-Red二维光谱特征空间的采矿区土壤含水量反演与分析
发布时间：2021-01-24 08:36
土壤水分是地表水循环的重要环节,对维持区域生态环境的良性发展具有重要意义。影响土壤水分分布的因素包括自然条件和人类活动两方面,其中人类活动如煤炭开采引起的土壤水分变化不可忽视。煤炭开采活动导致的地表形变以及地层结构变化,会改变土壤水分的运移,进而影响植被的生长条件甚至破坏当地的生态环境。大柳塔矿区常年存在大范围的煤矿开采活动,而且由于降雨稀少、地表干旱等原因使得该地区生态环境比较脆弱,煤炭开采活动进一步加剧地表干旱情况和恶化生态环境。因此,通过分析大柳塔矿区土壤含水量的时空变化规律来研究采矿活动造成的土壤水分损失和对生态环境的影响显得尤为重要。光学遥感具有数据源丰富、成本较低等特点,是实现大范围区域土壤水分监测的有效方法。本文选取陕西省神木县大柳塔矿区为研究区,采用Landsat遥感数据和实测土壤含水量、光谱数据,对干旱、低植被覆盖的采矿区开展土壤含水量反演方法研究,在分析土壤水分敏感波段的基础上,构建Nir-Red二维光谱特征空间;对比分析基于Nir-Red二维光谱特征空间的干旱指数模型,并对角度干旱指数模型（ADI）进行改进;根据模型分析结果和研究区特点确定最适合的土壤含水量反演模...
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同覆盖度下草地的光谱反射曲线
图 2.5 PVI-PDI特征空间示意图测数据不足以拟合出土壤湿度等值线，而改进型垂直干旱指数（植被覆盖区土壤的土壤湿度状况，因此用 MPDI 代替实测土壤维光谱特征空间中的土壤湿度等值线进行模拟:先计算研究区典I，提取 MPDI 值相同（代表土壤湿度相同）的像元并分别拟合等线拟合方程的决定系数均不低于 0.9，这些直线近似相交于一点（示。P D IOFB G D CE
H 大气校正模型的表达式为：感器接收到的总辐射； 是大气程辐射；A 和 B 系数；S 是大气向下的半球反照率； 是像元反射sat标准数据在用户使用前就进行了系统几何校正以变形，但由于地形不一、地球曲率以及传感器的高遥感图像产生非系统性的几何畸变，几何校正的目的选取地面控制点、选取几何校正模型和重采样等，块来实现。过辐射定标、大气校正和几何校正后，裁剪感兴趣感图像，如图 3.2 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究[J]. 孔金玲,李菁菁,甄珮珮,杨笑天,杨晶,吴哲超. 地球信息科学学报. 2016(06)
[2]ADI土壤水分反演方法[J]. 高中灵,王建华,郑小坡,孙越君,秦其明. 光谱学与光谱分析. 2016(05)
[3]垂直干旱指数在高寒农区春旱监测中的应用研究[J]. 陈国茜,周秉荣,胡爱军. 遥感技术与应用. 2014(06)
[4]基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测[J]. 吴春雷,秦其明,李梅,张宁. 农业工程学报. 2014(16)
[5]Soil Moisture Monitoring Based on Land Surface Temperature-Vegetation Index Space Derived from MODIS Data[J]. ZHANG Feng,ZHANG Li-Wen,SHI Jing-Jing,HUANG Jing-Feng. Pedosphere. 2014(04)
[6]光学与微波数据协同反演农田区土壤水分[J]. 马红章,张临晶,孙林,柳钦火. 遥感学报. 2014(03)
[7]有机质对土壤光谱特性的影响研究[J]. 彭杰,周清,张杨珠,向红英. 土壤学报. 2013(03)
[8]基于TM/ETM+光谱特征空间的土壤湿度遥感监测[J]. 刘英,吴立新,马保东. 中国矿业大学学报. 2013(02)
[9]利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究[J]. 徐爽,沈润平,杨晓月. 国土资源遥感. 2012(04)
[10]基于多维光谱空间的干旱指数[J]. 刘芳,詹志明,冯海霞,赵少华. 红外与毫米波学报. 2012(05)
硕士论文
[1]遥感光谱指数反演土壤水分及干旱时空分布研究[D]. 周正明.中国气象科学研究院 2013
[2]植被指数计算区域植被覆盖度的适用性研究[D]. 任唯敏.西北大学 2012
[3]农田土壤水分遥感反演及其时空变异特征分析[D]. 魏国栓.南京信息工程大学 2008
[4]植被覆盖度的遥感估算方法研究[D]. 李苗苗.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
本文编号：2996947
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同覆盖度下草地的光谱反射曲线
图 2.5 PVI-PDI特征空间示意图测数据不足以拟合出土壤湿度等值线，而改进型垂直干旱指数（植被覆盖区土壤的土壤湿度状况，因此用 MPDI 代替实测土壤维光谱特征空间中的土壤湿度等值线进行模拟:先计算研究区典I，提取 MPDI 值相同（代表土壤湿度相同）的像元并分别拟合等线拟合方程的决定系数均不低于 0.9，这些直线近似相交于一点（示。P D IOFB G D CE
H 大气校正模型的表达式为：感器接收到的总辐射； 是大气程辐射；A 和 B 系数；S 是大气向下的半球反照率； 是像元反射sat标准数据在用户使用前就进行了系统几何校正以变形，但由于地形不一、地球曲率以及传感器的高遥感图像产生非系统性的几何畸变，几何校正的目的选取地面控制点、选取几何校正模型和重采样等，块来实现。过辐射定标、大气校正和几何校正后，裁剪感兴趣感图像，如图 3.2 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究[J]. 孔金玲,李菁菁,甄珮珮,杨笑天,杨晶,吴哲超. 地球信息科学学报. 2016(06)
[2]ADI土壤水分反演方法[J]. 高中灵,王建华,郑小坡,孙越君,秦其明. 光谱学与光谱分析. 2016(05)
[3]垂直干旱指数在高寒农区春旱监测中的应用研究[J]. 陈国茜,周秉荣,胡爱军. 遥感技术与应用. 2014(06)
[4]基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测[J]. 吴春雷,秦其明,李梅,张宁. 农业工程学报. 2014(16)
[5]Soil Moisture Monitoring Based on Land Surface Temperature-Vegetation Index Space Derived from MODIS Data[J]. ZHANG Feng,ZHANG Li-Wen,SHI Jing-Jing,HUANG Jing-Feng. Pedosphere. 2014(04)
[6]光学与微波数据协同反演农田区土壤水分[J]. 马红章,张临晶,孙林,柳钦火. 遥感学报. 2014(03)
[7]有机质对土壤光谱特性的影响研究[J]. 彭杰,周清,张杨珠,向红英. 土壤学报. 2013(03)
[8]基于TM/ETM+光谱特征空间的土壤湿度遥感监测[J]. 刘英,吴立新,马保东. 中国矿业大学学报. 2013(02)
[9]利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究[J]. 徐爽,沈润平,杨晓月. 国土资源遥感. 2012(04)
[10]基于多维光谱空间的干旱指数[J]. 刘芳,詹志明,冯海霞,赵少华. 红外与毫米波学报. 2012(05)
硕士论文
[1]遥感光谱指数反演土壤水分及干旱时空分布研究[D]. 周正明.中国气象科学研究院 2013
[2]植被指数计算区域植被覆盖度的适用性研究[D]. 任唯敏.西北大学 2012
[3]农田土壤水分遥感反演及其时空变异特征分析[D]. 魏国栓.南京信息工程大学 2008
[4]植被覆盖度的遥感估算方法研究[D]. 李苗苗.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
本文编号：2996947
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