| 干旱区土壤盐渍化信息遥感建模 |
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| 引用本文： | 冯娟,丁建丽,杨爱霞,蔡亮红. 干旱区土壤盐渍化信息遥感建模[J]. 干旱地区农业研究, 2018, 36(1): 266-273 |
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| 作者姓名： | 冯娟 丁建丽 杨爱霞 蔡亮红 |
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| 作者单位： | 新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1303381，41771470)；自治区重点实验室专项基金(2016D03001)；自治区科技支疆项目(201591101)；教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目 |
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| 摘 要： | 以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF~(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF~(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF~(-1)多元线性回归模型决定系数R~2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF~(-1)决定系数2个3个1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个3个2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF~(-1)决定系数RBFPolynomialLinear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数PolynomialRBFLinear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。
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| 关 键 词： | 土壤盐渍化；综合光谱指数；多元线性回归模型；偏最小二乘回归模型；支持向量机回归模型 |
Remote sensing modeling of soil salinization information in arid areas |
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| FENG Juan,DING Jian-li,YANG Ai-xi,CAI Liang-hong. Remote sensing modeling of soil salinization information in arid areas[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2018, 36(1): 266-273 |
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| Authors: | FENG Juan DING Jian-li YANG Ai-xi CAI Liang-hong |
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| Affiliation: | College of Resource and Environmental Science, Key Laboratory of Oasis Ecology of Education Ministry, Xinjiang University, Urumuqi, 830046, China,College of Resource and Environmental Science, Key Laboratory of Oasis Ecology of Education Ministry, Xinjiang University, Urumuqi, 830046, China,College of Resource and Environmental Science, Key Laboratory of Oasis Ecology of Education Ministry, Xinjiang University, Urumuqi, 830046, China and College of Resource and Environmental Science, Key Laboratory of Oasis Ecology of Education Ministry, Xinjiang University, Urumuqi, 830046, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | soil salinization comprehensive spectral index multiple linear regression model partial least squares regression model support vector machine regression model |
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