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1.
基于NDVI-SI特征空间的土壤盐渍化遥感模型 总被引：13，自引：7，他引：6
同时考虑植被和土壤信息,构建盐渍化遥感信息提取模型。选取具有长期研究基础的塔里木南缘于田绿洲为研究靶区,综合分析归一化差值植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）二者之间的关系,在此基础之上提出NDVI-SI特征空间概念,并构建土壤盐渍化遥感监测指数模型（SDI）,结果表明：土壤表层含盐量与SDI相关性较高,其R2=0.8596。非盐渍地、轻度盐渍地、中度盐渍地、重度盐渍地的SDI平均值分别为0.399,0.763,0.974和1.201,差异较大;经差异性矩阵分析,亦表明SDI能够很好的区分研究区内不同盐渍化程度地类的分布范围。SDI能反映盐渍化土壤地表盐量组合及其变化,具有明确的生物物理意义,并且指标简单、易于获取、有利于盐渍化定量分析与监测,对今后干旱区盐渍地信息提取以及动态监测研究具有重要意义。 相似文献
2.
河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演 总被引：6，自引：5，他引：6
目前中国西北干旱、半干旱地区的土壤盐渍化情况日益趋于严重,动态、快速而精确地监测与评价土壤盐渍化显得尤为重要。微波遥感所具有的优点使其成为探测土壤盐分分布的新兴而有潜力的方法。快速获取大范围地表土壤盐渍化的空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。该文目的是试验与评价 C 波段 RADARSAT-2 SAR（synthetic aperture radar）数据反演土壤盐渍化的性能。以受盐渍化影响较严重的内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,基于 SAR 后向散射系数和土壤盐分实测值,利用多元线性回归（multiple linear regress,MLR）、地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）和 BP 人工神经网络（back propagation artificial neural networks,BP ANN）方法建立土壤含盐量的定量反演模型,重点构建了8∶140∶1结构的3层 BP ANN 模型,经模型验证发现 MLR、GWR 模型均偏向于弱相关,其标准误差 SE 分别为0.55、0.47 mg/g,而 ANN（BP）模型的内部、外部检验标准误差 SE 分别为0.24、0.33 mg/g,优于前2种模型,其反演的盐渍化面积占比65.4%,与地面验证结果基本一致。该文建立的考虑土壤水分影响、组合雷达后向散射系数反演土壤盐分的人工智能模型,无需复杂的介电常数模型,能够在一定程度上满足土壤盐渍化监测的需要,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。 相似文献
3.
无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分 总被引：1，自引：4，他引：1
快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息,可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据,并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数,在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数,同时使用Elastic-net算法（ENET）对光谱变量进行筛选,并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组;运用BP神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）3种机器学习方法,构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明,使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量,且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组;ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型,其验证集的决定系数为0.783,均方根误差为0.141,一致性相关系数为0.875;研究区域内,作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10～20 cm;在不同土壤深度下,基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实的反映试验区内的盐渍化程度,这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。 相似文献
4.
OLI与HSI影像融合的土壤盐分反演模型 总被引：3，自引：2，他引：3
土壤盐渍化问题是黄河三角洲地区主要的土地退化问题,借助遥感技术快速、准确地掌握土壤盐渍化信息,对农业可持续发展具有重要意义。该文以黄河三角洲垦利县为研究区,利用超球体色彩空间变换算法,将环境一号卫星HSI高光谱影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行融合,选择土壤盐分的特征波段,结合土壤盐分的实测数据,建立统计分析模型(多元线性回归、偏最小二乘回归)和机器学习模型(BP神经网络、支持向量机和随机森林),对土壤盐分进行遥感反演。结果表明:OLI影像的统计分析模型和机器学习模型精度均较低,精度最高的随机森林模型相关系数仅为0.570;HSI影像的反演模型精度高于OLI,BP神经网络模型相关系数为0.607;融合影像反演模型精度明显高于HSI影像和OLI影像,土壤盐分含量的实测值与机器学习模型预测值具有良好的相关性,BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的决定系数R~2分别达到0.966、0.821和0.926,模型反演精度较高。研究表明,多光谱和高光谱影像融合能显著提高土壤盐分遥感反演精度,机器学习模型的反演效果明显优于统计分析模型。研究结果对黄河三角洲典型地区的土壤盐分反演具有积极的理论和实践意义。 相似文献
5.
基于遥感与电磁感应仪数据的土壤盐分空间变异性 总被引：10，自引：3，他引：7
针对目前黄淮海平原存在的土壤盐渍化问题,以河南省封丘县为研究区,利用遥感影像与磁感应电导率仪 （EM38）在田间定位、定点测量,对研究区土壤盐分的空间变异性进行研究。利用Kriging、指数回归和回归-Kriging 3种不同的方法对土壤盐分空间变异性进行分析。结果表明：土壤电导率在一定的区域范围内具有空间结构特征,符合指数模型分布,具有极强的空间自相关性。通过3种不同的方法对土壤盐分的空间变异性进行分析,结果表明Kriging法、指数回归法及回归-Kriging法在描述土壤盐分空间分布的总体趋势上相似,但指数回归法与回归-Kriging法对于盐分的分布表达更具体,更细致。综合运用多种数据源的方法,即遥感影像数据与EM38测量数据相结合,经典统计学与地统计学方法相结合的方法,能够提高土壤盐分空间预测的精度,结果表明研究区土壤盐分由北向南、自西向东有逐渐升高的趋势,具有明显的趋势效应。 相似文献
6.
基于电磁感应的典型干旱区土壤盐分空间异质性 总被引：5，自引：1，他引：4
为研究干旱区土壤盐分空间异质性,指导农业生产实践,运用大地电导率仪（EM38、EM31）对研究区域进行移动式磁感调查,获取表观电导率（ECa）。同时,通过27个校准点的采样和ECa测量,建立土壤盐分的电磁感应解译模型。干旱区土壤盐分质量分数与EM38、EM31水平模式读数（H38、H31）显示出良好的相关性（R=0.935）,可以利用ECa结合GIS和地统计学知识研究土壤盐分的空间分布。采用两种方法进行研究：一种是先利用解译模型获取磁感调查点的土壤盐分质量分数,然后进行地统计分析研究其空间分布;另一种是先利用地统计分析研究H38和H31的空间分布,然后利用解译模型通过栅格运算计算盐分质量分数,精度检验显示前者预测值与实测值之间的相关性更好（R2, 0.888＞0.873）;标准差较低（std. 0.414＜0.426）,具有更高的预测精度。研究结果表明,基于电磁感应研究干旱区土壤盐分空间异质性是切实可行的,这对于土壤盐渍化的快速诊断,指导农业生产和促进精准农业的发展具有重要的意义。 相似文献
7.
盐荒地作为研究区的"临时盐库"，其土壤盐分远高于研究区平均水平，因此探究不同土地利用类型土壤盐分的光谱响应差异以及对盐分遥感模型的影响，是实现不同土地类型土壤盐分反演值更加接近真实值的重要途径。该研究以河套灌区永济灌域为例，针对耕地和盐荒地土壤分别进行原位高光谱测定（FieldSpec 4 Hi-Res，ASD），对光谱数据进行多种光谱变换（基础数学变换、导数变换及光谱指数）后，分别基于特征波长和特征光谱指数构建单一土地类型盐分反演模型（耕地（Agricultural Land，AL）、盐荒地（Salinized Wasteland，SW））和整体盐分反演模型（耕地+盐荒地（Agricultural Land + Salinized Wasteland，AL+SW）），对比分析2种建模方式下的模型精度，提出区域土壤盐分遥感反演的最佳建模方式。结果表明：AL、SW和AL+SW中土壤样本数据的平均含盐量分别为5.09、13.42和7.09 g/kg，且在各等级盐分区间内，SW的光谱反射率均大于AL，其中轻度盐化土、中度盐化土和重度盐化土的光谱反射率平均差值分别为0.040、0.020和0.034；光谱变换和光谱指数均能有效改善不同土地类型中土壤盐分与光谱的相关性。相比基础变换（倒数、对数、根式等），导数变换不仅增大了敏感波长的范围，还使得特定波长处相关系数得到显著提升。不同土地类型中基于特征光谱指数的模型精度均高于基于特征波长的模型；单一土地类型盐渍化反演模型明显提高了区域土壤盐分的反演精度，单一土地类型盐渍化反演模型中（AL、SW模型）各变换下光谱指数模型平均R2相比整体模型（AL+SW模型）由0.50提高到了0.61，其中基础变换、一阶导数和二阶导数模型平均R2相比整体模型分别提高了0.06、0.11和0.17，同时，基于最优光谱指数的单一土地类型盐渍化反演模型平均R2相比整体模型由0.74提高到了0.92。因此，当区域中存在盐分相差较大的多种土地利用类型时，对不同土地利用类型单独构建土壤盐分反演模型能确保反演结果更接近实际情况。 相似文献
8.
土壤盐渍化是制约干旱半干旱地区农业生产的主要障碍因子之一,在新疆,尤其是南疆,盐渍化更为严重。系统认识和掌握盐渍土的空间变异特征对于治理改良盐渍土和土壤盐渍动态变化研究具有重要意义。基于区域变量理论,在GIS和地统计学技术支持下,通过地统计学的半变异函数和Kriging空间插值,以南疆和田地区农十四师224团为研究区,定量分析了试验区内不同层次土壤盐分的空间变异特征。结果表明:140~180 cm土层土壤盐分含量半方差函数的理论分布模型属于指数模型,其它各层属于球状模型;各土层含盐量在一定的区域范围内具有空间结构特征,都呈中等强度空间自相关性;由kriging插值可知,各土层含盐量的空间分布主要表现为条带状伴有斑块状分布。总体来说,试验区土壤盐渍化与次生盐渍化的防治是近期农业管理中所必须考虑的重要因素。 相似文献
9.
基于三维光谱特征空间的干旱区土壤盐渍化遥感定量研究 总被引：5，自引：0，他引：5
土壤盐渍化是干旱半干旱区农业发展的重要制约因素,同时也是干旱区所面临的最主要的生态环境问题之一,因而准确获取土壤的盐渍化信息对于实时掌握其分布范围以及合理地开展盐渍化治理工作具有重要意义。选取渭干河--库车河流域绿洲典型盐渍地作为研究区,以Landsat-TM多光谱遥感影像为基础数据源,首先对影像进行最小噪声分离处理（MNF变换）并计算其像元纯度指数（Pixel Purity Index, PPI）,选取能表征区域特征信息的前三个波段构建MNF三维光谱特征空间,然后在向量空间和单行体理论的指导下,结合实地调查,提出“植被亮点区”概念,并定义“盐渍化距离指数（Soil Salinization Distance Index, SDI）”为多维向量空间中包含于单行体中的盐渍化像元到“植被亮点区”的归一化距离。最后利用不同盐分环境下的实测数据对SDI进行精度验证。结果显示：在低植被覆盖区,即中度、重度盐渍化区,SDI与0~10cm内土壤盐分含量相关性要高于0~20cm,R2＞0.83。在相对高覆盖区,即农田和轻度盐渍化区,SDI与0~20cm内平均盐分含量相关性要高于0~10cm,R2＞0.81。0~10cm层二者总体精度R2=0.81,0~20cm层二者相关性总体精度R2=0.72。研究表明,SDI指数模型简单、易于构建,精度较高,具有一定的应用价值,有利于干旱区区域大尺度盐渍化的定量分析和监测工作。* 相似文献
10.
阿拉善左旗土壤盐分空间变异特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了获得内蒙古自治区阿拉善左旗土壤盐分空间变异特征,本研究以阿拉善左旗为研究区域,以实地调查采样数据为依据,运用普通克里格法和径向基函数方法探讨研究区土壤盐分的空间分布特征,根据两种方法在土壤盐分空间分布及插值精度等方面对比分析,获得适合评价研究区土壤盐分空间变异特征的研究方法。研究表明:阿拉善左旗土壤盐分具有强烈的空间自相关性。土壤盐分空间格局上表现为西南部及北部高,东南部及中部低的趋势。土壤盐分剖面特征表现出明显的区域性,研究区北部呈现底聚性,西南部及东部突出部分呈现为表聚性的剖面特点。克里格法与径向基函数法均适用于阿拉善左旗土壤盐分的空间特征解译,精度验证表明克里格法更适合于对研究区土壤盐分空间变异的探讨。研究区0～20 cm和20～40 cm两个土层中分别有97.72%与99.89%的土壤遭受不同程度的盐渍化危害,各土层中中度盐渍化土壤面积占比例最大,其次为重度盐渍化土壤和轻度盐渍化土壤,盐土有一定比例的分布。因此,需采取有效的治理措施对阿拉善左旗土壤盐渍化加以防控与治理。 相似文献
11.
[目的] 研究甘肃省沿黄灌区耕地撂荒、种植春播作物与豆禾混播牧草对土壤盐渍化的影响,为该区生物措施防治土壤盐碱提供科学依据。[方法] 以裸地（CK）、小麦（Triticum aestivum）、披碱草和苜蓿（Elymus nutans/Medicago sativa）混播为研究对象,测定地表植被和微环境相关指标及表土（0-5 cm）水、盐含量,分析植被与盐含量间定量关系。[结果] 裸地盐含量全年呈W形变化,初春、夏末和秋末为3个高峰期;麦地呈U形变化趋势,高峰在初春和秋末;混播牧草地仅初春盐含量较高。秋末,麦地盐含量较裸地高18.4%,而牧草地较裸地低55.9%。对比2 a 3月的土壤盐含量,裸地和小麦地分别提高了23.7%和14.8%,而牧草地却降低了28.2%。植被特征指标与表土盐含量间呈极显著负相关（p<0.01）,其中植被盖度与盐含量间相关性最强（达-0.916）。植被的盖度、高度和生物量每提高1%,1 cm和1 g/m2,将使表土盐含量分别降低0.031,0.139,0.014 g/kg。[结论] 甘肃省沿黄灌区耕地撂荒和种植生育期较短春播作物易造成表土积盐和引发土壤次生盐渍化危害,而种植多年生豆禾混播牧草可降低表土盐含量和预防土壤盐渍化。 相似文献
12.
基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤盐渍化是干旱半旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1 多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据（0～10 cm）,采用偏最小二乘回归模型（Partial least squares regression,PLSR）对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明：实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁到了绿洲经济的健康发展,亟待治理。 相似文献
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基于改进植被指数的黄河口区盐渍土盐分遥感反演 总被引：10，自引：7，他引：10
快速获取土壤盐分的含量、特征及空间分布信息是盐渍土治理、利用的客观需求。该文针对黄河三角洲盐渍土,以垦利县为例,基于Landsat 8 OLI多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入短波红外波段进行扩展,提出了改进植被指数;然后基于改进前后对应的植被指数,分别采用多元逐步回归(multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)方法构建土壤盐分含量的遥感反演模型,并进行模型验证、对比和优选;最后基于最佳模型进行研究区土壤盐分含量的空间分布反演和分析。结果显示:相对传统植被指数,扩展后植被指数可增强与土壤盐分的相关性,大幅降低指数间的多重共线性;采用上述3种方法建模,改进后模型的精度比改进前都有提高,验证集决定系数R2提高0.04~0.10,均方根误差RMSE降低0.13~0.73,相对分析误差RPD提高0.25~0.34,改进后模型RPD均大于2.0,普遍达到性能良好;对比3种建模方法,SVM建模精度最高,BPNN模型次之,MLR分析精度最低,最佳模型为基于改进植被指数的土壤盐分含量支持向量机反演模型,建模集R2和RMSE为0.75、3.48,验证集R2、RMSE和RPD为0.78、3.02和2.56,模型较为准确、可靠;基于该模型反演的研究区土壤盐分含量整体较高,盐渍化程度空间分布表现为自西南部农业生产区至东北沿海区域逐渐加重,与实地调查一致。研究表明基于Landsat 8 OLI多光谱影像,引入第7波段对植被指数进行改进,从而构建土壤盐分含量的支持向量机模型,可获得较好的土壤盐分空间分布反演结果。 相似文献
14.
基于多源数据的中原黄泛区土壤盐分空间变异分析 总被引：6，自引：4，他引：6
为研究中原黄泛区土壤盐分空间变异,以河南省封丘县为研究区,综合考虑引起土壤盐渍化的土壤盐分、地形、地下水位及矿化度、植被情况及其他影响因素,基于遥感影像和磁感式探测获得的土壤表观电导率等多源数据建立了区域土壤盐分综合评估模型,并对研究区分层土壤盐分空间变异进行评估。结果表明:对于0~60 cm土层利用多源数据进行模型构建中土壤表观电导率与光谱指数占主要比例,模型对于各层土壤盐分的评价精度0~60 cm土层优于≥60~120 cm土层。土壤盐分含量随着深度的增加而增大,变异系数在0.22~0.28之间,属中等变异强度。土壤盐分主要集中分布在研究区北部与东南部,尤其是东南角黄河沿线区域,且随着土壤剖面显示出从表现到深层逐渐增加的趋势。利用多源数据建立的分层土壤盐分综合评估模型对于区域土壤盐分解析具有较高精度。该研究为中原黄泛区土壤盐化消减与土壤质量提升提供了可靠新方法。 相似文献
15.
基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤盐渍化是干旱半干旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据(0~10 cm),采用偏最小二乘回归模型(partial least squares regression,PLSR)对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明:实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁了绿洲经济的健康发展,亟待治理。 相似文献
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基于SI-Albedo特征空间的干旱区盐渍化土壤信息提取研究——以克里雅河流域绿洲为例 总被引：3，自引：0，他引：3
选取塔里木南缘克里雅河流域绿洲为研究靶区,利用Landsat-ETM+卫星图像数据和野外调查数据分析盐渍化土壤与地表反照率(Albedo)、土壤盐分指数(SI)之间的关系。回归分析发现,盐渍化土壤在SI-Albedo特征空间分布具有显著规律,即非盐渍化土壤呈团状分布;轻、中度盐渍化土壤具有线性分布特征;非盐渍化土壤与轻度盐渍化土壤分异明显。结合分异规律,编制分类算法模型,得到研究区盐渍化土壤信息提取结果,并与传统监督最大似然分类法结果进行对比分析。结果表明,在SI-Albedo特征空间中定量快速提取盐渍化土壤信息的总体效果较好,对准确且自动提取干旱区盐渍化土壤信息以及区域尺度盐渍化遥感监测研究具有重要意义。 相似文献
17.
灰色评估模型定量评价于田绿洲土壤盐渍化风险 总被引：2，自引：1，他引：1
针对土壤盐渍化这一干旱区重大生态环境问题,以新疆维吾尔自治区于田绿洲为研究靶区,在野外踏探、室内试验的基础上,将土壤电导率作为评价盐渍化风险生态终点,选择地面蒸散发、地表温度、地表反照率、地面高程、地下水埋深、地下水电导率、地上生物量、叶面积指数、归一化植被指数、表层土壤pH值、表层土壤含水率、土地利用/覆被类型、人口密度和人均耕地面积共14个评价指标作为主要盐渍化风险源,通过遥感与GIS技术获取这些评价因子空间数据集,同时进行数据标准化、叠加并生成相应的栅格图层集,采用Pearson相关性分析法确定评价因子风险权重,引入灰色系统分析法构建研究区盐渍化风险灰色评价模型,构建了土壤盐渍化风险评价模型,并对研究区的盐渍化风险进行定量评价与分析。结果表明:整个研究区盐渍化风险值介于0.053～0.747之间,平均值达到0.190。总体以一般风险为主,盐渍化高度风险占23.37%,虽然分布面积不大,但对绿洲北部区域的生态环境和农业生产影响深远。研究可为干旱区绿洲的土地资源管理、农田系统的合理布局及农业可持续发展中的风险决策提供数据基础与参考依据。 相似文献
18.
渭-库绿洲多尺度景观格局与盐度关系 总被引：3，自引：1，他引：2
中国盐渍化土壤面积大,分布广,对区域农业发展构成了严重的威胁。探索土壤景观格局与盐度的关系将有助于盐渍化监测和评估。该研究选择渭-库绿洲GF-1影像为数据源,结合研究区同期38个样点不同剖面土壤盐度数据,对样点缓冲区景观格局与土壤盐度做Pearson相关分析和逐步回归分析,揭示土壤盐度空间分布格局,探讨景观格局与盐度的定量关系。结果表明:1)水平方向上,土壤盐分高值区主要集中分布在绿洲东部荒漠地带和绿洲西部农牧交错区;垂直方向上,渭-库绿洲表层土壤盐渍化现象最为严重,其他各层土壤盐渍化情况相对较轻,盐渍化程度随着深度下降呈降低趋势;2)绿洲区域易受人类活动影响,景观破碎化程度高,而同一区域不同梯度下,随着缓冲距离的增加,区域景观类型增多、均质性降低、多样性增强;3)耕地利用数量指标能较好指示土壤盐度状况,而水体面积、盐渍地面积、其他用地面积、最大斑块指数(largest patch index,LPI)、蔓延度(contagion index,CONTAG)和分维数(perimeter-area fractal dimension,PAFRAC)对盐度影响相对较弱;4)除0~10 cm层外,自10~20 cm至80~100 cm层逐步回归方程的自变量中,耕地面积、水体面积和最大斑块指数LPI为负效应,而盐渍地面积、其他用地面积、CONTAG和PAFRAC为正效应,最优回归方程决定系数为0.537。该研究确定了渭-库绿洲土壤盐度的分异规律,以及不同盐度对绿洲景观格局的影响程度。研究结果可为西北干旱区绿洲土壤盐度预警提供理论依据,同时为干旱区景观格局研究提供一定的参考价值。 相似文献