基于冗余分析的宁夏平罗耕地土壤盐渍化特征研究

对平罗县101个耕地土壤样点的进行统计分析和冗余分析,得到各层土壤盐分数据的基本特征,以及各要素的相关性和影响盐渍化指标的主要离子。结果表明:1)该区各层土壤都呈盐渍化状态,有明显的盐分表聚现象。2)RDA结果显示前2个排序轴反映了该区80%以上的土壤盐渍化信息,排序轴与环境因子的线性结合程度较好的反映了盐渍化指标与盐分离子之间的关系。3)与常规统计方法相比,RDA所包含的信息量更大,而且能够更直观地表达研究区土壤盐渍化特征以及影响盐渍化指标的主要因素,是分析盐渍化信息的有效方法,能够为区域盐渍化评价和治理以及土地利用管理提供科学依据。     

基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比（端元丰度值）。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明：将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。     

基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。