盐渍化土壤光谱特征分析与建模

为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。     

土壤盐渍化量化的遥感与GIS实验

为对土壤盐渍化程度做更为科学的定量分析，该文重点研究了地下水埋深，地下水矿化度和地貌因子对土壤盐渍化影响以及这种影响的定量化，研究区为吉林省长岭县实验区。利用地理信息系统作为支持工具，结合遥感数据和专家经验，建立数学模型，进行综合分析，获得了较好的结果，这种方法为分析土壤盐渍化问题的有效途径之一。     

低盐湖泊水体盐度光学遥感反演研究——以博斯腾湖为例

利用光学遥感反演盐度,可以充分利用遥感数据的空间代表性,以及目前高分率遥感数据的高时空精度。本文利用MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer)300 m数据,以干旱区的博斯腾湖(博湖)为例,探讨了光学遥感数据反演低盐湖泊水体盐度的可行性。结果显示:在开都河入流影响的博湖西南角,存在光学遥感反演盐度利用的黄色物质(CDOM)与盐度的反比关系,但相关性不高,而且在博湖区域不同时间、不同区域CDOM与盐度的关系都不同。博湖盐度低于3 g·L-1,而遥感数据计算盐度的精度约为1.1 psu,因而用光学遥感数据计算博湖盐度的误差太大。博湖本身CDOM与盐度关系的时空异质性以及相关性不高,目前光学遥感反演精度有限,因此,在博湖用光学遥感数据反演整个湖区的盐度有困难。用光学数据反演水体盐度要求盐度足够高,盐度和CDOM存在梯度,并满足CDOM扩散守恒,因此用光学遥感反演低盐湖泊水体盐度较为困难。     

基于IEM模拟的干旱区多时相数据含水含盐量反演模型及分析

根据干旱区的一些自然地理特征，利用IEM模型生成干旱区的多时相（少雨期、多雨期）后向散射数据，然后对数据进行统计分析。一方面印证了多雨期与少雨期后向散射差（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数高度相关的实验观察；另外一方面根据大量的模拟数据找到确切的（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数的关系。最后对盐渍化干旱区的情况（有的干旱区有严重的盐渍化）进行了探讨，发现后向散射系数差（αwet^0-αdry^0）与大介电常数虚部差成较好的线性关系，这为反演土壤含盐量提供了一定依据，但由于介电常数虚部是由含水含盐量两个量决定的，所以要直接反演出含水含盐量还需要进一步研究。     

基于Aster数据的新疆渭-库绿洲及其周边地区土壤盐分的定量反演

以新疆渭干河-库车河地区为研究区域,在野外调查采样的基础上,对土样进行实验室光谱测量并重采样与Aster波段相匹配,利用偏最小二乘回归建模方法建立了土壤盐渍化定量反演模型,其精度满足大区域的土壤盐渍化监测要求,表明该建模方法具有较好的普适性和稳定性。用10景Aster图像数据实现了该区域的土壤盐渍化定量反演与制图,反演的盐分分布与实地调查较为一致,为大面积区域性土壤盐渍化的遥感定量调查与监测提供了较为有效的技术方法。     

基于电磁感应的干旱区土壤盐渍化定量遥感研究

以南疆典型干旱区Landsat 7 ETM+遥感图像为数据源,利用决策树分类法提取农业用地,并对农业用地进行移动式电磁感应调查(简称磁感调查)和光谱特征提取,同时分析磁感数据和图像光谱特征与土壤盐分含量的相关性,从而建立土壤盐分的定量反演模型。研究结果表明:土地利用类型决策树的分类精度达到93.75%,Kappa系数达0.915 4;经多元逐步回归分析,磁感调查获得的土壤盐分含量与差值植被指数(DVI)、ETM+图像第二波段像元值(B2)以及比值植被指数(RVI)间具有显著相关性,由此建立的遥感反演模型可用于土壤盐分含量的定量反演。经89个样点检验,基于磁感调查的土壤盐分遥感反演精度虽低于基于磁感调查的地统计空间分析的精度,但遥感定量反演值与磁感调查实测值仍具有良好的相关性,而且精度较高,因此利用本文方法进行土壤盐渍化大面积监测是快速有效的途径。     

基于遥感技术的开都河下游绿洲区土壤盐渍化动态监测研究

以3期遥感图像为数据源,经图像处理,并结合野外考察,建立解译标志进行遥感解译。结果表明,开都河下游绿洲区的盐渍化土地面积呈先增加后减少趋势,盐渍化程度呈先加重后减轻趋势;盐渍化土壤主要分布在开都河沿岸低洼地和博斯腾湖湖滨地区及其北岸清水沟、曲惠渠、乌什塔拉渠两岸附近;盐渍化的形成与研究区地形地貌、地下水以及干旱的气候条件密切相关,人类农业活动对盐渍化土壤形成具有重要作用。     

茶卡-共和盆地土壤盐分与光谱特征研究

土壤盐分及其光谱特征是土壤盐渍化高光谱遥感定量监测的基础研究内容。茶卡-共和盆地位于柴达木盆地东部边缘,是土壤盐渍化比较典型的区域之一。在研究区盐渍土野外调查采样的基础上,依据土壤理化分析和实验室光谱测量数据,对土壤盐分及其光谱特征进行了分析,总结了茶卡-共和盆地盐渍土光谱特征随土壤盐分含量的变化规律。研究表明:该区域盐渍土为氯化物盐土,以NaCl和MgCl2为主,有少量的硫酸盐;不同含盐量的盐渍土具有明显的光谱特征差异。     

柴达木盆地土壤盐渍化程度快速动态监测

针对柴达木盆地土壤盐渍化的时空变化问题,该文采用了反演土壤盐度指数的方法快速评估了该地区的盐渍化程度变化及其空间分布,并且选择2015年利用土壤采样方法获取标本验证SI在研究区的适用性,集成RS技术和GIS空间分析的优势,综合利用空间分析和时序分析技术对柴达木盆地2000-2015年的盐渍化程度和分布面积进行了时空变化分析.研究结果表明了 SI值在研究区的适用性,同时发现2000-2015年,柴达木盆地土壤盐渍化的面积和程度整体上均有明显降低趋势,尤其在重度盐渍化区域更为明显,但中、低度积盐面积,程度均有所增加.研究可以为柴达木盆地土壤盐渍化程度的快速评估提供参考.     

基于Landsat8 OLI影像光谱的土壤盐分估算模型研究

针对艾比湖流域盐渍化土壤盐分定量监测的需要,利用Landsat8 OLI多光谱影像进行土壤盐分估算模型研究,以提高土壤盐分反演的精度。通过分析不同含盐量土壤的影像光谱反射率特征和不同变换形式的光谱反射率与盐分的相关性,寻求对盐分含量敏感的光谱波段;采用多元逐步回归算法,分别建立基于OLI影像光谱与ASD光谱仪重采样光谱的土壤盐分估算模型,并对影像光谱模型进行校正。结果表明:ASD重采样光谱数据的对数倒数一阶微分变换的土壤盐分估算模型精度较高,模型的决定系数(R2)为0.779;校正后的OLI影像光谱土壤盐分估算模型的R2从0.28提高到0.777 6,且均方根误差值仅为0.281。本研究实现了从实地测量光谱尺度向遥感多光谱尺度的转换,为土壤盐渍化的遥感定量监测提供了科学参考。     

基于ALOS影像的内蒙古杭锦后旗土地盐渍化程度分级

土地盐渍化是影响区域生态环境质量和农业生产安全的重要因素,掌握其区域分布规律对盐渍化的预防和治理具有重要意义。基于ALOS影像和实地调查、土壤样品分析数据建立内蒙古杭锦后旗农用地盐渍化等级划分标准和遥感解译标志,分析了不同地物在不同波段的光谱特征,获得杭锦后旗土地盐渍化等级分类图。结果表明,杭锦后旗农用地盐渍化严重,中度以上盐渍化农用地占土地总面积的15.76%,占农用地总面积的25.68%;重度以上盐渍化农用地占土地总面积的3.28%,占农用地总面积的5.33%。研究区微度和轻度盐渍化农用地分布最广,中度盐渍化农用地分布比较分散,重度盐渍化农用地和盐土则主要沿灌渠和海子边缘分布,由西北向东南重度以上盐渍化土地比例有增加的趋势。     

植被覆盖地表土壤水分遥感反演

以地域特色突出的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,联合使用雷达数据和光学遥感数据,对干旱区绿洲土壤和植被水分信息进行提取。在同期光学遥感影像数据提取植被归一化差分水分指数基础上,利用"水-云模型"从雷达数据总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系,相关系数为HH极化R2=0.5227,HV极化R2=0.3277。结果表明利用C波段HH极化雷达影像数据结合光学影像数据,进行干旱半干旱地区棉花、玉米等农作物种植区地表土壤水分反演时,在中等覆盖条件下去除植被影响有较好的效果。     

银川平原土壤盐渍化与中低产田遥感应用研究

土壤盐渍化是影响农业生产与生态环境的一个重要因素。长期以来,宁夏银川平原的次生土壤盐渍化问题十分突出,形成了许多盐渍型中低产田,影响和制约了区域农业的可持续发展。主要采用遥感解译方法提取了银川平原土壤盐渍化的分类与分布的现状信息。在此基础上,依据中低产田的分类标准,将相关的耕地类型、土壤肥力、作物产量、灌排水指标等因子转化成数字化专题图层,采用多源信息复合分类的方法,通过“综合分析,主导因子判定”实现了GIS辅助下的中低产田分类,为遥感和地理信息系统技术在土壤盐渍化和中低产田调查研究中的应用,探索出了一条可行的途径。     

土壤遥感分类识别推理决策器的设计

介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。     

含盐土壤盐渍化雷达反演模拟研究

准确、快速提取大范围地表土壤盐渍化空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。本文以河套灌区解放闸灌域土壤盐分雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据的盐渍化信息提取。利用成熟的BP神经网络技术,建立了四极化雷达影像灰度值反演土壤盐分的人工智能模型,经实测数据检验能够在一定程度上满足盐渍化监测的需要,优于传统盐渍土分类方法,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。     

豫北盐碱化土壤的遥感影像特征及成因机理浅析

遥感资料的分析表明,豫北土壤盐渍化受半干旱气候、圈闭地形和浅埋藏地下水等因素制约。黄河侧渗为本区提供了丰富的地下水和盐份。地表及埋藏古河道与决口扇造就了该区复杂的微地貌与水文地质结构,并决定了盐渍化程度和类型。本区盐渍化的宏观地质背景是难以改变的,但微观地质环境可以改造。盐渍化土壤的主要治理目标应是经常保持水盐动态平衡,不断采取措施淡化地下水盐份,使土壤含盐浓度从结晶浓度向低盐浓度转化。那种期望一次治理可永远根绝盐渍化的想法是不现实的。     

一种极干旱区水热通量遥感模型反演

针对极干旱的土壤水热通量遥感估算研究少和缺乏模型验证分析的不足,该文选取新疆塔克拉码干沙漠东南缘米兰绿洲,借助2010年8月7日TM影像数据,结合地面观测数据和土地覆盖类型解译,利用SEBAL模型反演了研究区地表通量。结果表明:该方法在极干旱区的模拟精度较高,研究区地表能量平衡各分量具有明显的时空分布特征。地表通量参数的遥感反演估算对极干旱区的生态保护、灾害监测和地区水资源管理具有重要现实意义。     

基于遥感技术的干旱区土壤分类研究

以新疆艾比湖地区为研究区域,以ASTER和SPOT卫星数据为基础,探讨了干旱环境下基于土壤与景观关系的土壤遥感自动分类方法.首先,研究以实地调查资料和第二次全国土壤普查数据库为基础,结合遥感图像信息分析了试验区土壤类型与景观的关系.然后,基于遥感图像和地形数据提取了分类特征,并采用Jeffries-Matusita 距离分析建立了适用遥感分类的土壤分类系统和分类特征集.最后,采用最大似然法进行了自动分类.研究证明,基于遥感信息和地形数据提取的分类特征,可有效地区分试验区9类土壤和地表覆被,主要包括:盐碱化土壤、荒漠化土壤等,总体分类精度达到了90%左右.     

海表温度对SMOS盐度遥感反演精度的影响

利用星载微波辐射计对全球海表盐度的卫星遥感探测,其精度会受到多种环境因子的影响。采用广义加性模型GAM和偏最小二乘法PLS分析了水温对海表盐度遥感反演精度的影响,同时,利用ARGO观测数据对SMOS卫星反演的赤道太平洋和西北太平洋海表盐度进行精度检验。结果表明,水温对海表盐度反演精度具有显著影响,且Stokes矢量第一参数(总辐亮度)是海表盐度反演的最佳亮温参数。在平均水温约16℃时的均方误差约为0.9 psu,23℃水温下的均方误差约为0.7 psu,30℃水温下的均方误差约为0.4 psu,即高水温下盐度反演精度相对较高。     

改进型遥感生态指数及干旱区生态环境评价

利用遥感影像对大尺度区域生态环境质量进行长期、定量、动态监测可为区域可持续发展提供有力的决策支撑。基于遥感生态指数（RSEI），针对干旱区生态环境的地域特点和应用需求，从耦合生态系统组成要素的角度出发提出一种改进型遥感生态指数（ERSEI），即在顾及绿度（NDVI）、湿度（Wet）、干度（NDBSI）、热度（LST）因子的同时，引入综合盐度指标（CSI）和水网密度遥感估算模型（EMW），将盐度和水网密度（WND）纳入生态环境质量评价。在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上实现ERSEI并将其应用于地处西北干旱区的呼包鄂榆城市群，结果表明，ERSEI可充分体现干旱区地表细节特征，有力突显了水网对周边环境辐射影响的渐变信息。由呼包鄂榆城市群范围内2000年—2020年间ERSEI的空间测度和时序演变分析发现，生态环境质量较好的区域主要分布在河套平原、大青山一线以及靠近吕梁山的一侧，较差的区域主要集中分布在蒙古高原、库布齐沙漠附近以及毛乌素沙地部分地域，且生态环境质量呈现持续性下降，应作为生态风险预警区加强治理。ERSEI为干旱区生态环境质量常态化监测提供了一种快速有...