利用多源光谱信息反演宁夏银北地区干湿季土壤含盐量

土壤盐渍化是导致全球荒漠化和土壤退化的主要诱因之一。为确定高光谱和多光谱遥感反演干湿季土壤含盐量的最优模型,该研究以宁夏银北平罗县为例,以干季(4月)和湿季(10月)实测高光谱和Landsat 8 OLI多光谱以及干湿两季实测土壤含盐量为基础数据源,利用相关系数法、灰度关联法和逐步回归法筛选敏感光谱数据,分别采用偏最小二乘、支持向量机、岭回归、BP神经网络和地理加权回归建立干湿两季土壤含盐量反演模型。结果表明:1)银北地区土壤盐渍化较为严重,干湿季含盐量均表现为强度变异,且干季变异程度大于湿季;2)在不同土壤含盐量条件下,重采样后的高光谱波段反射率和影像波段反射率具有显著相关性;3)对比相关性分析、灰度关联和逐步回归三组变量筛选方法下各模型R2和RMSE,逐步回归组模型整体效果较好;4)5种土壤含盐量反演模型中地理加权回归模型精度较高,支持向量机算法和BP神经网络算法在基于不同变量组的模型中表现较为接近,岭回归表现最差,偏最小二乘回归模型出现了较严重的\"过拟合\"现象。局部模型在土壤含盐量反演方面更具优越性。干季以实测灰度关联组-地理加权回归模型效果最佳,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.94和4.49;湿季以影像相关系数组-地理加权回归模型反演效果最好,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.96和4.83。研究结果可为当地及同类地区土壤盐渍化的识别、防治提供理论依据。     

松辽平原黑土有机质含量的遥感反演研究

通过分析遥感影像中裸露黑土的反射光谱值与土壤有机质含量之间的关系,尝试能否利用航天遥感影像进行研究区的农田土壤有机质含量的定量反演。研究将土壤有机质含量和ASTER遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出二者的指数关系式,并将研究区土壤有机质含量分为5个等级,表明利用遥感影像估测土壤有机质含量是可行的。     

干旱区典型盐碱土壤含盐量估算的最佳高光谱指数研究

盐碱土的表层土壤含盐量是土壤盐碱化程度分级的主要因素之一。对西北干旱区不同含盐量和含水率的典型盐碱土进行了分析,运用统计方法分析了5种高光谱指数与土壤含盐量的定量关系,并通过对比研究,确定了能提高盐碱土壤含盐量估算精度的最佳光谱指数及定量预测模型。结果表明,不同的指数所选择出的对土壤含盐量最敏感的波段基本都位于近红外(NIR)和短波红外波段(SWIR),说明盐类矿物在近红外和短波红外波段(VNIR-SWIR)区域会产生特有的光谱特征。所选定的最佳光谱ND指数结构简单,易于计算,且对土壤中的水分不敏感,该技术对于大面积土壤含盐量制图具有较广的应用前景。     

基于Sentinel-1双极化雷达影像的土壤含盐量反演

该文以松嫩平原土地盐碱化区域-大庆市为研究区,Sentinel-1双极化雷达影像为数据源,结合研究区土壤采样的全盐含量测量值,反演研究区表层土壤含盐量。首先,在研究区进行土壤采样,并在实验室化验土壤样品的全盐含量,利用S1TBX软件对雷达影像进行噪声处理、辐射校正、几何校正;然后通过分析雷达影像不同极化组合的后向散射系数与土壤含盐量之间的关系,确定最优的极化组合方式;最后,利用回归分析的方法建立土壤含盐量的反演模型并进行精度评价。研究结果显示：(VV2+VH2)/(VV2-VH2）极化组合的后向散射系数可以较好的分离不同含盐量的土壤,建立起来的反演模型,决定系数R2达到0.872,均方根误差RMSE为0.988。该研究可以满足大区域土地盐碱化监测的需要,并为Sentinel-1 雷达数据在土壤成分提取等方面研究提供了参考。     

基于RS和GIS的松辽平原黑土信息提取

为保护黑土资源并使其可持续利用,基于ASTER数据采用多元逐步回归方法估算了黑土有机质含量,利用决策二叉树方法和DEM数据等提取了黑土信息。结果表明：基于ASTER数据可快速有效地提取黑土信息;当土壤有机质质量分数低于2%时,估算有机质的模型精度受到土壤反射特性的制约而误差较大;在GIS支持下充分利用辅助信息可提高黑土的提取精度,使提取的黑土信息更准确可靠;根据研究得到松辽平原黑土带北起黑河市,南至昌图县,现有黑土总面积51 360.15 km2,其中黑龙江、吉林、辽宁省的黑土面积依次递减,分别是35 3     

基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。     

覆膜对无人机多光谱遥感反演土壤含盐量精度的影响

快速、准确地获取农田土壤盐分含量对指导合理灌溉及盐渍土的治理有重要意义。该文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的覆膜耕地为研究对象,利用无人机多光谱相机获取研究区内5月和6月的多光谱遥感数据,并同步采集区域内表层土壤含盐量数据,研究覆膜对无人机多光谱遥感图像反演农田土壤盐分含量精度的影响。利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种机器学习方法,分别构建去膜前后基于原始光谱反射率和优选光谱指数的土壤含盐量估算模型。结果表明,去膜前后的各模型均可有效估测土壤盐分含量,但基于去膜处理后的数据构建的盐分含量估算模型精度较不去膜处理的有所提升,同时,基于光谱指数构建的盐分含量估算模型精度比基于光谱反射率构建的模型精度高;利用ELM构建的盐分含量估算模型在6月份预测效果最佳,其中基于光谱反射率和光谱指数的建模R2和RMSE分别为0.695、0.663和0.182、0.191,验证R2和RMSE分别为0.717、0.716和0.171、0.169。研究结果可为无人机多光谱遥感估算覆膜状态下的农田土壤盐分含量提供参考。     

松辽平原玉米带黑土肥力退化机理研究

通过田间调查和土壤肥力指标分析,探讨了松辽平原玉米带黑土肥力退化的原因和机理。结果发现,现行的以小四轮拖拉机为主要动力的耕作制度下,土壤剖面中耕层与犁底层的界面为“波浪型”,而年年进行秋翻的玉米田,其耕层与梨底层的界面为“平面型”。而且两者耕层土壤的养分含量和理化性质等指标也有明显差异。研究还发现,现行的以无机氮磷肥为主的施肥制度和玉米连作种植制度对土壤养分平衡有很大影响。因此认为,现行的不合理的耕作、施肥及玉米连作制度是导致松辽平原玉米带黑土肥力退化主要原因。     

黑龙江省森林NPP的遥感反演

以黑龙江省的森林分布区为研究区域,基于光能利用率模型,利用2006年1km分辨率的MODIS数据和82个气象站的日照资料,结合土地覆盖类型,估算出研究区森林的年NPP,实现了遥感数据驱动的黑龙江省森林NPP的反演尝试。结果表明:2006年黑龙江省森林NPP的年总量为120.4×1012g.a-1,年平均值为545.6g.m-2.a-1,NPP最高值为1669g.m-2.a-1。其时间分布特点表现为明显的季节性变化,变化曲线呈单峰型;空间分布特点表现为显著的纬向分布,南高北低,东高西低,其中大兴安岭的森林NPP最低,小兴安岭次之,老爷岭的最高,基本体现了生产力按地域的正常分布规律。     

基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究

高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。     

棉田土壤水分的高光谱定量遥感模型

在棉花大田水分试验的基础上,采用自主设计的不同土层取样方法,同步获取了棉花冠层高光谱数据和不同深度土壤的水分含量数据以及棉花冠层水分含量数据,分析了棉花冠层含水量与土壤含水量之间的关系、棉花冠层高光谱数据与土壤含水量之间的相关性,构建了基于棉花冠层高光谱数据的土壤水分含量反演模型。结果表明:不同土层的水分含量具有较大差异,棉花冠层对不同土层水分含量的响应程度不同,0~30 cm土层水分含量与棉花冠层含水量的相关性最强,决定系数达到0.58;棉花冠层反射率与土壤水含量在可见光波段呈负相关,近红外波段呈正相关;在所有以棉花冠层高光谱数据的不同变换形式构建的不同土层含水量的PLSR反演模型中,以反射率倒数对数所建的模型对0~30 cm土层和以反射率对数所建模型对0~10 cm土层含水量的预测RPD均达到2.0以上,具有较好的预测能力,其余模型的预测效果不理想。     

土壤光学遥感研究进展

土壤是一个时空连续的变异体,传统土壤参数测定与监测方法难以揭示土壤的时空间异质性规律;土壤光学遥感可以实现土壤主要参数的快速、宏观测定。本文综合评述了土壤不同理化参数(有机质、土壤水分、矿物组成、土壤质地、土壤结皮)在光学波段的光谱特征与遥感反演,光学遥感在土壤分类与制图方面的应用;分析了土壤线的各种影响因素(外部因素及相关土壤理化参数),以及土壤线对植被指数定量监测植被状况的重要性;归纳了土壤光学遥感存在问题与发展趋势。     

基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究

以新疆2005年4-8月土壤墒情数据和MODIS卫星遥感数据为基础,通过对主要农作物生长季内NDVI变化、不同层次土壤相对湿度与地表亮温日较差的相关分析,构建了土壤相对湿度回归模型。所有模型均通过0.01水平的F检验。分析得出:新疆5月下旬以前利用热惯量法监测土壤墒情精度在81%以上,6月上旬-8月下旬单纯使用热惯量法监测土壤墒情精度不够理想。     

Remote Sensing of Soil and Water Quality in Agroecosystems

Mismanagement of soil and water resources may not only contribute to an escalation of global poverty but also jeopardize ecosystem services, with significant costs to the environment. Although not concentrated within one geographic location (3,500 million hectares), an equivalent of approximately 24 % of the earth’s land surface is degraded land, and about 2 billion people (one third of the global population) lack access to safe and affordable water for domestic purposes. It is therefore critical to develop strategies targeted at the root causes of these problems. However, to do so would require a rapid and reliable information system that has been elusive because of the complexity of the environment and the limitations of the existing tools. The increased availability and development of remote sensing and geographic data analysis tools have opened up new possibilities for exploring and monitoring environmental variables influencing key land use and soil management options. Here, we explore the major concepts, describe the constraints, and the future potential of remote sensing for mapping and providing near real-time information on soil and water quality in the context of major land use practices employed at the global scale.     

重庆市土壤侵蚀遥感调查研究

遥感调查表明 ,1995～ 2 0 0 0年间 ,重庆市水土流失面积 (轻度以上 )减少了 6 137 4km2 ,下降了 7 5 4%。强度流失主要分布在三峡库区及人为经济活动频繁地区     

基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究

土壤盐分的定量遥感反演,为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区垦利县为例,实地调查采集土壤样本,并获取同时相Landsat 8影像,建立土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型,进而进行精度对比分析,评价、优选最佳建模方法,最后,基于最佳模型进行研究区土壤盐分的空间分布反演分析。结果显示:遥感影像的反射率与土壤盐分含量并不是单纯的线性关系,构建的盐分估测模型BP神经网络预测决定系数为0.8467,均方根误差为0.071,明显高于传统线性统计模型,能较好地模拟土壤盐分与光谱数据的关系。该研究既能为盐渍土的治理、利用提供数据支持,又能推动盐渍化区域遥感研究的定量发展。     

基于多源遥感数据的三江平原日蒸散量估算

采用FAO Penman-Monteith(P-M)模型,结合多源遥感数据,实现空间尺度上的扩展,对三江平原生长季(5-9月)不同气象条件和不同下垫面条件下的日实际蒸散量进行了估算,并利用波文比观测数据对模拟结果进行了验证.结果表明:(1)观测站日实际蒸散发的模拟值与实测值较为一致,R2达到0.824,RMSE为0.493,研究所采用的基于遥感驱动的PM模型适用于三江平原日蒸散发的估算.(2)生长季内,三江平原的月蒸散发量呈单峰性分布,7月达到峰值;蒸散发量的空间分布与植被盖度和水分供给状况密切相关.(3)净辐射和气温是影响三江平原实际蒸散发的两个主要因子,其次为比湿和风速,此外,降水可以明显增加实际蒸散量,是影响区域蒸散发的关键因素.