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为探究不同数据同化算法在时空尺度上监测土壤含盐量的可行性，以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域，采用高分一号卫星遥感图像作为数据源，通过EnKF算法和PF算法的同化观测算子和模型算子得到时空范围中的土壤含盐量变化情况。其中观测算子分为两步，首先通过PLS-VIP准则来筛选光谱指数作为自变量，再使用ELM模型建立基于不同时间不同深度的遥感监测土壤含盐量模型；模型算子为基于Hydrus-1D模型的数学模拟监测土壤含盐量模型。结果表明，基于ELM模型的土壤含盐量模型中，深度0～20 cm、20～40 cm和40～60 cm的平均IOA均在0.74以上，平均ME在0.14%以下，表明反演模型具有良好的精度；基于Hydrus-1D的数学模拟监测土壤含盐量模型中，3个深度平均IOA在0.79～0.89之间，平均ME在0.128%～0.137%之间，能够较好地反映土壤盐分在时间序列中的运移情况；EnKF算法3个深度IOA在0.820以上，ME在0.141%～0.157%之间，NMB在0.141～0.252之间，PF算法3个深度IOA在0.89以上，ME在0.090%～0.142%之间，NMB在0.0... 相似文献
2.
顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。 相似文献
3.
基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤盐渍化监测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高卫星遥感对裸土期土壤盐渍化的监测精度,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用无人机多光谱遥感和GF-1卫星遥感分别获取图像数据,并同步采集土壤表层含盐量;将实测含盐量与无人机和GF-1卫星两种数据的光谱因子进行相关性分析,引入多元线性回归模型（Multivariable linear regression,MLR）、逐步回归模型（Stepwise regression,SR）和岭回归模型（Ridge regression,RR）,分别构建盐渍化监测模型;采用改进的TsHARP尺度转换方法,将无人机数据建立的趋势面应用到GF-1卫星尺度上,经过转换残差校正,对升尺度结果进行定性和定量分析。结果表明：在两种遥感数据的光谱波段和盐分指数中,蓝波段B1、近红外波段B5、盐分指数SI、盐分指数S5和改进的光谱指数NDVI-S1与表层土壤盐分的相关性较好,相关系数均在0.3以上;在3种回归模型中,利用无人机多光谱影像数据和GF-1多光谱影像数据反演表层土壤含盐量的最优模型分别是SRU模型和MLRS模型;升尺度后土壤含盐量的反演精度高于直接采用卫星遥感数据反演的精度。本研究可为裸土期土壤盐渍化的大范围快速精准监测提供参考。 相似文献
4.
为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。 相似文献
5.
土壤水分是研究土壤-植物-大气循环系统中能量与物质交换的关键,通过尺度转换方法将无人机遥感数据上推以修正卫星数据,可有效改善卫星遥感反演模型精度。本文以河套灌区为研究对象,分别采用重采样和TsHARP升尺度法,引入多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)算法构建不同土壤深度下无人机-卫星升尺度土壤含水率反演模型。研究结果表明：重采样升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为SVM、MLR、BPNN,其中在土壤深度0～60 cm下采用SVM模型最优,R2达到0.571,RMSE为0.022%;TsHARP升尺度法在不同土壤深度下模型整体精度由高到低依次为BPNN、SVM、MLR,其中在土壤深度0～60 cm下采用BPNN模型最优,R2达到0.829,RMSE为0.015%。与升尺度修正前对应土壤深度模型对比,两种升尺度方法均能明显提高卫星遥感对土壤含水率的反演精度,但TsHARP升尺度法整体优于重采样法;重采样法的R2由0.413提升至0.571,RMSE由0.026%降至0.022%... 相似文献
6.
土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）;对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。 相似文献
7.
基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。 相似文献
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为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法实现2013—2018年玉米主要生育时期旬尺度LAI的同化,运用随机森林回归法计算同化和未同化的LAI权重,进而建立玉米单产估测模型,对2015年53个县(区)的玉米进行单产估测和精度评价,并分析2013—2018年玉米的单产时空分布特征。结果表明,采用En KF算法对8个研究样点进行单点同化,同化LAI更符合玉米实际生长情况;将样点LAI同化值从单点尺度扩展到区域尺度,同化LAI图像减少了相邻像素间LAI陡升陡降的现象,其效果优于遥感反演的LAI;与未同化LAI构建的估测模型相比,应用同化的LAI所建的估测模型精度明显提高,R2提高了0.024 5;在2015年河北中部平原53个县(区)估产结果中,总体平均相对误差为12.11%,RMSE为371 kg/hm2,NRMSE为6.18%;河北中部平原玉米单产估测结果呈现个别年份波动、总体呈先减少后增加的年际变化特点,并呈现西部地区最高、北部和南部地区次之、东部地区最低的空间分布特征。 相似文献
9.
土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0～20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决... 相似文献
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基于HYDRUS-2D的负压微润灌土壤水分运动模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
为研究负压微润灌不同技术参数组合下的土壤水分运动过程,以土箱试验实测含水率为依据,构建并验证了基于HYDRUS-2D的负压微润灌土壤水分运动反演模型,并结合反演模型对负压微润灌多种组合情景的土壤湿润体模拟结果和典型设施作物根系分布特征及需水规律,探究适宜于不同设施作物的负压微润灌技术参数组合。结果表明：采用HYDRUS-2D反演模型能够较好地模拟负压微润灌不同供水水头条件下的土壤湿润体特征,土壤湿润距离（水平距离、垂直向上距离和垂直向下距离）、含水率及累积入渗量模拟值与实测结果之间的决定系数和NSE分别达到0.98和0.77以上。试验及模拟结果均表明,负压微润灌条件下供水水头与土壤含水率、累积入渗量及不同方向的湿润距离均呈负相关关系。此外,基于反演模型对负压微润灌不同湿润体的情景模拟结果和典型设施作物根系分布特征及需水规律,拟定了不同设施作物适宜的负压微润灌技术参数范围。本研究对农业生产中负压微润灌技术参数的选择及新型节水微润灌技术的推广具有指导意义。 相似文献
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Analysis of salinization dynamics by remote sensing in Hetao Irrigation District of North China 总被引：4，自引：0，他引：4
Remote sensing can provide base information for documenting salinity change and for predicting its future evolution trend. The spatial and temporal distributions of soil salinization of Jiefangzha Irrigation Sub-district, the western part of Hetao Irrigation District of Inner Mongolia in northern China, were determined through analysis of satellite-based remote sensing images. Three Landsat TM/ETM+ satellite images taken during 14 years (1991 ∼ 2005) coupled with field observations were chosen as the basic data sources. Supervised classification and visual interpretation were used to analyze salinity classification and statistical method was applied to analyze the relationship between salinity and groundwater depth. From 1991 to 2005 the area of heavy saline land decreased from 191 to 136 km2, or 3.9 km2 per year; the moderate saline land decreased from 318 to 284 km2, or 2.5 km2 per year; the slight saline land decreased from 510 to 394 km2, or 8.2 km2 per year. Therefore, soil salinization in Jiefangzha Irrigation Sub-district is decreasing in general. The electrical conductivity (EC) values measured from field have the following relationship with the reflectance composition obtained from LANDSAT Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data: EC = 5.653(band5 − band7)/(band5 + band7) + 0.246. In addition, an r2 value between EC values and groundwater depth is 0.72, which indicates groundwater depth is the major factor for the regional soil salinity control. The paper can serve as a theoretical reference for optimal allocation of irrigation water resource and salinization control in Hetao Irrigation District. 相似文献
12.
Evapotranspiration data assimilation with genetic algorithms and SWAP model for on-demand irrigation 总被引：3，自引：1，他引：2
Evapotranspiration (ET) is one of the indicators of water use efficiency. Periodic information of ET based on remote sensing
is useful for an on-demand irrigation (ODI) management. The main objective of this paper was to develop an ET data assimilation
scheme to optimize the parameters of an agro-hydrology model for ODI scheduling. The soil, water, atmosphere, and plant (SWAP)
simulation model has been utilized for this purpose. We computed remote sensing-based ET for a wheat field in the Sirsa Irrigation
Circle, Haryana, in India using 18 cloud-free moderate resolution imaging spectroradiometer images taken between December
2001 and April 2002. The surface energy balance algorithm for land (SEBAL) was used for this purpose. Because ET estimates
from SEBAL provide information on the surface soil moisture state, they were treated as observations to estimate unknown parameters
of the SWAP model via a stochastic data assimilation (genetic algorithm) approach. The SWAP parameters were optimized by minimizing
the residuals between SEBAL and SWAP model-based ET values. The optimized parameters were used as input to SWAP to estimate
soil water balance for ODI scheduling. The results showed that the selected parameters (i.e. sowing, harvesting, and irrigation
scheduling dates) were successfully estimated with the data assimilation methodology. The SWAP model produced reasonable states
of water balance by assimilating ET observations. The root mean square of error was 0.755 and 2.132 cm3/cm3 for 0–15 and 15–30 cm soil depths the same layers, respectively. With optimized parameters for ODI, SWAP predicted higher
yield and water use efficiency than traditional farmer’s irrigation criteria. The data assimilation methodology produced can
be considered as an operational tool at the field scale to schedule irrigation or predict irrigation requirements from remote
sensing-based ET. 相似文献
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土壤盐渍化是制约干旱区农业发展的主要障碍,而浅埋地下水区域的地下水环境是影响土壤盐渍化的直接因素。为调控合理的地下水埋深和矿化度,以防控区域盐渍化,以河套灌区永济灌域为研究区,运用指示Kriging法比较了春灌前和生育期不同阈值条件下土壤表层含盐量、地下水埋深和矿化度的概率分布,从概率空间分布的角度研究了不同时期防治土壤盐渍化的地下水临界埋深和矿化度。结果表明：地下水埋深属于中等变异性,土壤表层含盐量和地下水矿化度属于强变异性。春灌前较生育期土壤表层盐渍化高风险区扩大、浅埋地下水高概率区缩小、地下水矿化高风险区缩小。春灌前永济灌域土壤表层发生轻度、中度盐渍化时的地下水埋深临界值分别为2.6、2.2 m,地下水矿化度临界值分别为2.0、2.5 g/L;生育期土壤表层发生轻度、中度盐渍化时的地下水埋深临界值分别为2.2、1.8 m,地下水矿化度临界值分别为2.5、3.0 g/L,春灌前更易发生土壤盐渍化。春灌前较生育期土壤盐分受外界因素（气象因素和人为因素）影响小,且土壤表层含盐量、地下水埋深和矿化度变异性也相对较小,地下水环境对土壤盐渍化的影响更强烈。研究区北部、东南部和中部小部分区域为地下水埋深小于临界值且大于矿化度临界值的高概率区,是土壤返盐的高风险区,建议进一步完善该地区的排水系统。 相似文献
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【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R2在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R2在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R2在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R2分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。 相似文献
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基于温度植被干旱指数的土壤水分空间变异性分析 总被引：3，自引：3，他引：0
《灌溉排水学报》2019,(3)
【目的】深入探讨区域土壤水分空间变异及其尺度效应,优化灌区尺度土壤水分采样精度,并提供合理采样方案。【方法】以人民胜利渠灌区为研究区,利用Landsat 8遥感影像,构建了温度植被干旱指数,根据其与土壤水分的相关关系获得研究区土壤水分分布。利用经典统计学和地统计学分析方法对2种尺度下土壤水分分布进行了空间变异性分析。【结果】不同尺度土壤水分服从正态分布,随着研究尺度和分辨率的增大,土壤水分的空间变异系数逐步增大;地统计学分析表明小尺度的块金基台比(C0/(C0+C))小于0.25,具有较强的空间相关性,而灌区尺度的块金基台比大于0.25小于0.75,具有中等强度的空间相关性。灌区尺度所选不同分辨率下土壤水分的变异系数、变程以及块金基台比变化很小。【结论】人民胜利渠灌区尺度土壤水分的获取不适宜用插值法,比较适宜用遥感法。 相似文献
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土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明：（1）高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。（2）两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。（3）基于地物高光谱的RF模型（R2 =0.54,RMSEv＝3.30 g/kg）优于基于无人机多光谱的RF模型（R2 =0.54,验证RMSRv＝3.35 g/kg）。（4）结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。 相似文献