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基于Sentinel卫星及无人机多光谱的滨海冬小麦种植区土壤盐分反演研究——以黄三角垦利区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】探究黄河三角洲麦田土壤盐分准确高效的遥感提取方法,掌握土壤盐渍化程度与分布。【方法】以垦利区为研究区,均匀布设冬小麦种植区样点77个,同时设置代表性试验区2个,网格布设样点99个,实测采集麦田土壤表层盐分数据及试验区无人机多光谱图像。筛选红、绿、红边、近红4个波段及SI、NDVI、DVI、RVI、GRVI 5个光谱指数中的敏感光谱参量,采用逐步回归、偏最小二乘法、BP神经网络及SVM支持向量机4种方法建立土壤盐分估测模型,使用波段比值均值法得到Sentinel-2A卫星影像相应波段的修正系数,进而将筛选的土壤盐分估测模型转换为基于卫星影像的反演模型,经麦区实测样点数据验证,得到最佳的麦区土壤盐分反演模型,实现试验区和研究区2个尺度的麦田土壤盐分反演。【结果】无人机4个波段及光谱指数NVDI、RVI、SI与土壤盐分含量相关性显著,4种建模方法的13个模型中,以NDVI、RVI、SI建立的4个指数模型的建模及验证R2均优于其他模型;对4个模型进行升尺度修正及验证,效果最佳的反演模型为偏最小二乘法光谱指数模型：Y=-9.4774×NDVI1+0.4794×RVI1+3.0747×SI1+5.0604,验证R2为0.513,RMSE为1.379;利用该模型反演得到了试验区及整个研究区麦田土壤盐分等级分布图,结合实测插值及调查结果,证明反演模型及空间分布结果准确、可靠。【结论】本研究构建了卫星、无人机一体化的滨海麦区土壤盐分反演模型,对滨海盐渍区农作物的生产管理有积极参考价值。 相似文献
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目前我国土地资源面临着严重的盐碱退化问题。以上海市崇明岛东滩盐碱土为研究对象,基于野外实地调查土壤盐分数据以及Landsat遥感影像数据计算获取的各波段反射率、盐分指数（salinity index, SI)、盐分指数1（salinity index 1, SI1）、归一化差分植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、冠层盐分响应指数（canopy response salinity index, CRSI）和陆地表面水分指数（land surface water index, LSWI）,采用多元样条自回归模型（multivariate adaptive regression splines, MARS）与偏最小二乘回归方法（partial least squares regression, PLSR）分别建立土壤盐分的回归模型,并对区域盐碱土的空间格局进行探究。结果表明:①滨海土壤盐分在近红外波段有明显的吸收作用,与近红外波段、短波红外波段和NDVI相关系数较高;②MARS模型较PLSR模型对于样点土壤盐分反演有更好的效果（R2分别为0.74和0.70）;③崇明东滩滨海土壤盐分在空间上具有较高的异质性,水体附近和滩涂土壤盐分较高,林地和农田土壤盐分较低。该结果为滨海地区区域尺度上的土壤盐碱化监测提供范例,为滨海土壤盐渍化的治理及岛屿的生态建设提供参考依据。 相似文献
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滨海盐渍区土壤盐分遥感反演及动态监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索快速提取滨海盐渍土信息的有效方法,实现对滨海盐渍区土壤盐分含量变化趋势的分析,本研究以黄河三角洲垦利区作为研究区,采用野外实测土壤盐分数据与遥感影像相结合的方法,通过土壤盐分敏感波段和光谱参量的筛选,构建土壤盐分估测模型;优选出最佳模型用于反演,并结合土壤盐分含量指数、土壤盐分动态度和重心向量模型3个指标对研究区土壤盐分含量动态变化进行统计和分析。结果显示：土壤盐分的敏感波段为绿光、红光和近红外波段;波段组合可以提高其与盐分的相关性,运用敏感波段与波段组合相结合的方法建模更优;土壤盐分最佳估测模型为：Y=-6.94-281.762Bnir+60.625Bg×Br+1 178.14Bg×Bnir-152.396Br×Bnir-1 495.491Bg×Br×Bnir,建模精度和验证精度分别为0.878和0.854,说明模型拟合度好,预测能力强,具有可行性。2001-2005年、2005-2009年和2009-2015年3个时段,研究区土壤盐渍化程度的变化趋势表现为加重-减轻-减轻趋势,盐化重心总体向东部沿海方向迁移,各时段土壤盐渍化变化程度较高。本研究提出了利用卫星遥感影像对土壤盐分含量进行预测和动态监测的快捷方法,对滨海盐渍土地资源的利用管理有积极意义。 相似文献
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目的 研究不同维度光谱变换下土壤盐分反演模型及其验证。方法 以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,面向ASD高光谱数据,利用17种一维数学变换光谱和3种二维变换光谱指数,分别与实测土壤盐分进行相关分析,得到0.01显著性检验水平下初步优选的光谱特征参数,基于VIP准则选入最佳自变量实现PLSR模型构建,进行精度验证。结果 研究区干季土壤平均反射率随含盐量的增加而高于湿季土壤平均反射率,尤其体现在590、800、1 810、2 150 nm处;17种一维单波段光谱变换中,对数倒数的一阶微分(1/lgR)变换与土壤盐分含量相关性最好,峰值敏感波段为1 083 nm,相关系数绝对值|r|最高达0.63;3种二维两波段光谱变换中,归一化光谱指数NDSI(R1 780,R1 742)与土壤盐分含量相关性最好,相关分析决定系数R 2最大值为0.57;基于特征归一化光谱指数结合VIP准则进行自变量筛选的PLSR估算模型效果最佳,土壤盐分建模集和验证集的决定系数 达0.77,均方根误差RMSEV为0.64 g/kg,相对分析误差RPD为2.11。 结论 利用归一化光谱指数NDSI建立PLSR高光谱模型可有效地对研究区土壤盐分进行定量估算。 相似文献
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以托克托县采集的非盐渍土为研究对象,向其添加盐渍土中常见的易溶性钠盐,采用便携式地物光谱仪SVC HR-1024,测定不同盐分含量的土壤的光谱反射率,构建了土壤盐分与高光谱信息的偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性逐步回归(MLSR)的土壤盐分反演模型.结果表明:(1)不同种类及含量的盐分对土壤的光谱曲线影响不同,经Na2 CO3、Na2 SO4和NaHCO3盐溶液处理的土壤光谱反射率随着土壤含盐量的增加而增加,NaCl溶液处理后的土壤反射率随着土壤含盐量的增加而递减,且各土样反射率均高于未经处理的土样.(2)4种土样原始光谱数据与SSC相关性从高到低依次为:NaCl、Na2 SO4、NaHCO3、Na2 CO3:经过数学变换后,4种土样最大相关系数分别为:R'-NaCl(-0.895)、(R)'-Na2CO3(-0.781)、R″-Na2SO4(0.767)、(lgR)'-Na2CO3(-0.874):各土样根据相关系数所选敏感波段不同.(3)建模效果最好的是NaCl土样的一阶微分处理的PLSR模型,决定系数(R2)和均方根误差分别为0.871和0.764;MLSR模型中效果最好的为经对数一阶微分处理后的NaHCO3模型,决定系数(R2)和均方根误差分别为0.824和0.846.经验证,PLSR模型更适宜进行土壤盐分反演. 相似文献
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本文以渭干河-库车河绿洲遥感影像和EM38表观电导率为主要数据源,采用决策树分类法对农用地进行提取,并对图像光谱特征、电磁感获取的表观电导率与土壤盐分含量之间的关系展开定量分析,构建完善的土壤盐分反演模型。结果表明,遥感与近感结合可以较好的进行土壤盐分定量反演。 相似文献
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基于遥感影像的新疆玛纳斯河流域土壤盐渍化分类 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】研究新疆玛纳斯河流域盐渍化严重程度及分布情况,为治理土壤盐渍化提供参考。【方法】采用2007-08-19的玛纳斯河流域Landsat TM影像图,通过主成分分析选出典型波段,计算归一化植被指数和归一化差异水体指数,并结合近红外波段进行决策树分类,获取不同程度盐渍化土壤的分布情况。【结果】根据归一化植被指数、归一化差异水体指数、近红外波段及第3主成分,构建了玛纳斯河流域土壤盐渍化决策树分类流程,分类结果显示:玛纳斯河流域各个灌区都有不同程度的土壤盐渍化,其中重度盐渍化土壤主要分布在安集海灌区、132团灌区及玛纳斯河流域附近,约占玛纳斯河流域耕地面积的0.5%;轻中度盐渍化土壤主要分布在绿洲与沙漠过渡区、莫索湾灌区、136团灌区、石河子灌区、121团灌区以及重度盐渍化土壤周围,约占耕地面积的28%。地下水位埋深较浅的区域盐渍化程度严重。【结论】利用决策树分类法,通过内陆河小流域的遥感影像进行土壤盐渍化分类具有一定的可行性。 相似文献
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无人机多光谱反演黄河口重度盐渍土盐分的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】为提高土壤盐分信息定量遥感提取精度,准确掌握土壤盐渍化程度与分布。【方法】选择垦利区黄河口镇集中连片的重度盐渍土区域为试验区,于2018年4月26日—28日采用搭载Sequoia多光谱相机的无人机进行试验区近地遥感图像采集,并进行图像拼接、辐射校正、正射校正和几何校正等预处理;然后基于相关性分析、灰色关联度分析筛选土壤盐分的敏感波段,构建并筛选光谱参量;进而分别采用多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）、支持向量机（support vector machine,SVM）及偏最小二乘（partial least square,PLS）方法构建土壤盐分定量反演模型,并进行验证与评价;最后基于最佳模型进行试验区土壤盐分的分布反演与分析,并与反距离加权插值结果进行精度比较。【结果】相较相关性分析,通过灰色关联度分析的反演模型精度及显著性均有所提高;对比3种建模方法,SVM模型精度最高,PLS模型次之,MLR模型最低,最佳模型为基于灰色关联度分析筛选变量的支持向量机模型,其建模R 2、RMSE分别为0.820、3.626,验证R 2、RMSE、RPD分别为0.773、4.960、2.200;据此模型反演得到该区域土壤盐分含量为0.323—21.210 g·kg -1,平均值为6.871 g·kg -1,重度盐渍土占58.094%,与实地调查结果较为一致;反演结果与反距离加权插值结果的误差80%控制在样本盐分含量平均值的20%以内,亦较为相近。 【结论】基于无人机多光谱可实现重度盐渍土盐分信息的准确提取。 相似文献
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土壤盐渍化是我国干旱区常见的生态环境问题。在分析不同地物和不同等级土壤盐渍化光谱特征的基础上,运用机器学习支持向量机(support vector machine,SVM)模型,以Landsat-TM和Landsat-ETM~+多光谱遥感影像和野外调查数据为数据源,分析天山北坡典型区域土壤盐渍化的变化规律和转移特征。结果表明:盐渍土壤区别于水体、沙漠和植被的最佳波段是710～900 nm;重度盐渍土壤的光谱反射率在波长为400～900 nm范围内普遍高于其他盐渍化土壤;SVM模型对1990年、2000年/2014年3期天山北坡典型区域遥感影像的分类精度达到84%以上,Kappa系数均在0.86以上,土壤盐渍化面积在1990—2000年间增加了1 032.86 hm~2,在2000—2014年间减少了1 581.84 hm~2;1990—2000年间,裸土转移为盐渍地的面积比较大,2000—2014年间,盐渍地转化为耕地和裸土的面积比较大,土壤盐渍化面积先增后减的变化波动,表明随着土地利用和农田灌溉方式的改良,新疆北疆地区土壤盐渍化程度得到了明显抑制。 相似文献
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基于近红外-红波段特征空间的垂直干旱指数(PDI)在表征土壤水分时精度还有待于提高。为提高PDI对土壤水分的敏感性，基于短波红外和红边波段对作物水分胁迫响应更为敏感这一事实，考虑Sentinel 2卫星数据的短波红外、红边1、红边2和红边3波段，分别与红波段构建特征空间，提出新的土壤水分监测指数(分别记为SPDI、R1PDI、R2PDI和R3PDI),改进PDI,并基于冬小麦全生育期的土壤湿度实测数据评价构建的指数。结果表明，与PDI相比，新建立的指数在表征土壤墒情方面表现良好，与实测土壤湿度的负相关性更强。冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期的土壤墒情最优表征指数分别是SPDI、R1PDI、R2PDI和R2PDI,这些指数与实测数据的相关系数绝对值|r|分别为0.79、0.74、0.70和0.61,相关性极显著，均强于PDI与冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期实测数据的相关性。Sentinel 2数据的短波红外、红边1和红边2波段更适合构建水分响应指数，与红波段构建的新型指数在土壤墒情监测方面具有潜力。 相似文献
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为探究区域尺度的土壤含盐量空间分布、季节性变化和年际变化特征，本研究以新疆第二师31团棉田为研究区，以2019年和2021年春、夏、秋季实测土壤含盐量和Landsat 8 OLI多光谱影像为基础，将波段组、盐分指数组、植被指数组和全变量组作为模型输入变量组，通过相关性分析优选特征光谱参量，采用极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）、支持向量机（SupportVector Machine，SVM）和BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）构建基于各变量组的不同季节土壤盐分反演模型，通过实测数据评价精度筛选确定各季节最优模型，定量反演地表土壤含盐量。结果表明：研究区两年春、夏、秋季土壤含盐量总样本变异系数分别为 0.67、0.56、0.67，呈中等变异性；中度盐化土的光谱反射率高于轻度盐化土和非盐化土；基于全变量组的BPNN模型均为各季节最优的土壤盐分反演模型，精度由高到低依次为夏季>春季>秋季；两年各季节土壤含盐量由大到小顺序均为秋季>春季>夏季，说明灌排及农业耕作措施对土壤盐分动态变化影响较大；2019—2021年各季节土壤含盐量均有所减小，说明灌区灌排措施对盐碱地治理效果明显。研究表明，基于多光谱影像建立的机器学习模型可定量反演土壤含盐量，为南疆典型绿洲灌区棉田土壤盐渍化监测提供参考。 相似文献
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[目的]探讨分数阶微分在高光谱估算湖滨带绿洲土壤电导率的可行性,实现土壤盐分的高精度监测.[方法]以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,引入分数阶微分对土壤高光谱反射率进行0～2阶微分处理,利用相关性检验和连续投影算法优选特征波段,构建土壤电导率的全波段和特征波段,以及利用连续投影算法优选的全波段和特征波段的4种偏最小二乘回归模... 相似文献
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塔河下游典型绿洲灌区土壤盐分空间变异特征 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】 研究典型绿洲灌区不同深度土壤的盐渍化特征和空间分布状况。【方法】 运用GPS定位技术进行调查与采样,并结合室内样品测定结果,对塔里木河下游31团灌区土壤盐分含量和各盐分离子含量进行地统计分析和Kriging空间插值。【结果】 研究区内土壤总体呈碱性,盐分组成以氯化物-硫酸盐为主,受季节及灌溉影响,秋季蒸发强烈处于积盐阶段,根域层(0~60 cm)土壤盐分均大于深层(60~100 cm)土壤盐分。根域层盐分、Cl-、Mg2+、SO2-4的半方差函数拟合模型符合指数模型,深层盐分、K++Na+符合高斯模型,HCO-3、Ca2+符合球状模型。根域层盐分大多处于轻、中度盐渍化,重度盐渍化区域主要集中在研究区中部荒漠化程度高、地形复杂的区域,深层土壤盐分受秋季潜水蒸发影响,绝大部分处于轻度盐渍化,变化范围小,分布较为均匀。各土层中阴离子均以SO2-4为主,阳离子均以K+和Na+为主,SO2-4、Cl-、K++Na+与根域层土壤盐分有着相同的分布特征。【结论】 31团灌区土壤含盐量较高,各层土壤均处于不同程度的盐渍化状态,47.12%的根域层(0~60 cm)土壤盐分处于中度盐渍化状态,90.01%的深层(60~100 cm)土壤盐分处于轻度盐渍化状态。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
基于高分辨率遥感数据的树种光谱特征分析对树种识别具有极其重要的意义。以呼和浩特市World View-Ⅱ影像为数据源,分析11个树种及草类的影像光谱特征。研究结果表明:各树种及草类均在近红外1和近红外2波段有较高的反射率,而在红光和红边波段有较低的反射率;在绿光、红边、近红外1、近红外2波段,草类的反射率均值明显高于其他树种,在红边、近红外1、近红外2波段,草类可与大多数针叶树种区分开来;各树种及草类在海岸、蓝、绿、黄波段可分性不大,在红、红色边缘、近红外1、近红外2波段可分性较大。 相似文献
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[目的]探究新疆开都河流域下游绿洲盐渍化土壤特征。[方法]采用传统统计学方法,分析开都河流域下游绿洲的土壤含盐量及主要盐基离子的特征值。[结果]研究区0~10 cm土层土壤属于重度盐渍化土壤,10~30和30~50 cm土层土壤属于中度盐渍化土壤,土壤盐分具有一定的表聚性。各层的盐渍化类型主要是以氯化物-硫酸盐型盐渍化土为主,其次是硫酸盐渍土,其他类型盐渍土比例极小。不同采样深度内,各层盐基离子含量呈自上而下变小趋势。[结论]该研究可为精细农业研究提供基础数据。 相似文献
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基于可见/近红外光谱的黄河口区土壤盐分及其主要离子的定量分析 总被引：5，自引：0，他引：5
【目的】定量、准确地监测盐渍土,对其防治和农业可持续发展至关重要,论文旨在明确黄河口区土壤盐分及其主要离子的特征光谱,建立适用于该区域的土壤盐渍化定量分析模型,提高其定量分析的精度和稳定性。【方法】首先以山东省垦利县为研究区,于2014年10月5—9日野外采集代表性土样96个,对土样风干后,采用土壤化学分析方法室内分析盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量,并采用美国ASD Fieldspec 3光谱仪测定土样可见/近红外高光谱数据,对光谱反射率进行去噪、一阶导数变换等预处理;然后基于盐分及其主要离子不同含量的样本光谱分析盐分及其主要离子的光谱响应,在此基础上,对样本的土壤盐分及其主要离子含量与反射率的一阶导数光谱进行逐波段的相关分析,按照相关系数高且显著的原则,选取各自的敏感波段,再根据敏感波段的交叉情况选取集中波段为特征波段,进而选取特征波段中具有极值相关系数的波段作为显著特征波段,综合确定表征土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的特征光谱;最后分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)方法构建土壤盐分及其主要离子的定量高光谱分析模型。【结果】研究区土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量的光谱曲线形状和走势整体一致;土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的光谱响应谱区为1 320—1 495、1 790—1 920、2 120—2 290 nm;基于相关分析的土壤盐分及其主要离子的敏感谱区为1 490—1 520、1 890—1 930nm;最后综合光谱响应及相关分析确定土壤盐分及其主要离子的特征波段为1 493、1 801、1 911和2 289 nm,显著特征波段为1 493和1 911 nm。模型结果显示基于2个显著特征波段反射率一阶导数的模型精度均与4个特征波段的模型精度相当,表明显著特征光谱作为盐分及其主要离子的特征光谱进行其定量分析的有效性。比较3种建模方法,RF模型的预测效果最好,SVM模型次之,而MLR模型精度最低;对于盐分、Cl~-和Na~+,3种方法构建的模型均可有效地用于其定量分析,精度较高且稳定,然而Ca~(2+)预测精度还有待提高。通过综合比较分析,基于显著特征波段(1 493和1 911 nm)反射率一阶导数构建的随机森林(RF)模型对盐分、Cl~-和Na~+均具有较好的估测精度和稳定性,也可用于Ca~(2+)的定量估测。【结论】基于光谱响应及相关分析综合确定盐分及其主要离子的显著特征光谱(1 493和1 911 nm反射率一阶导数),进而采用随机森林方法构建盐分及其主要离子的定量估测模型,适用于黄河口区土壤盐渍化信息的有效提取。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2021,(4)
以黄河沿岸盐渍土为研究对象,通过野外光谱测量及室内土壤pH值测定,将光谱反射率预处理后进行10种数学变换,确定最佳反射率转换方式、波段及光谱指数,进而建立pH值预测模型。结果表明:盐渍土光谱反射率随着pH值的增加呈增加的趋势;波段517.4 nm、644.7 nm、1 828.3 nm对盐渍土pH值反演效果最佳;反射率一阶微分模型中最优模型R~2值为0.757,RMSE值为0.231,但模型精度不及单一指数模型与指数综合模型;单一指数模型中Salinity index S3模型最佳,R~2值能达到0.798,RMSE值为0.217;指数综合模型中Salinity index S3指数作用最大,最优模型R~2值为0.843,RMSE为0.192;指数综合模型对盐渍化监测与快速反演更科学、可行。 相似文献
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盐渍化是影响土壤质量和作物生长的重要因素之一，利用遥感技术大面积获取土壤盐分信息具有重大意义。以新疆玛纳斯河流域农田为研究对象，将偏最小二乘回归模型(PLSR)和BP神经网络模型(BPNN)相结合，构建组合模型来反演土壤盐渍化状况。结果表明，与土壤盐分相关性较高且具有代表性的遥感指数为归-化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和土壤调整植被指数(SAVI)，其相关性系数分别为-0.746、-0.663和-0.733。单项预测模型中偏最小二乘回归模型的预测精度最高，其决定系数(R2)为0.759，均方根误差(RMSE)为3.159。组合模型R2为0.797,RMSE为3.611，其验证精度较单项预测模型有所提高，较PLSR模型提高了0.038，较BPNN提高了0.094。组合模型可更准确地预测出玛纳斯河流域农田土壤盐分空间分布状况。玛纳斯河流域农田土壤盐渍化以轻度和中度盐渍化为主，所占比例达到35.34%和25.66%，与实测结果一致。组合模型较单项模型可以获得更准确的土壤盐分空间分布状况，为新疆玛纳斯河流域农田土壤盐渍化治理和土地资源... 相似文献