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基于Sentinel卫星及无人机多光谱的滨海冬小麦种植区土壤盐分反演研究——以黄三角垦利区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】探究黄河三角洲麦田土壤盐分准确高效的遥感提取方法,掌握土壤盐渍化程度与分布。【方法】以垦利区为研究区,均匀布设冬小麦种植区样点77个,同时设置代表性试验区2个,网格布设样点99个,实测采集麦田土壤表层盐分数据及试验区无人机多光谱图像。筛选红、绿、红边、近红4个波段及SI、NDVI、DVI、RVI、GRVI 5个光谱指数中的敏感光谱参量,采用逐步回归、偏最小二乘法、BP神经网络及SVM支持向量机4种方法建立土壤盐分估测模型,使用波段比值均值法得到Sentinel-2A卫星影像相应波段的修正系数,进而将筛选的土壤盐分估测模型转换为基于卫星影像的反演模型,经麦区实测样点数据验证,得到最佳的麦区土壤盐分反演模型,实现试验区和研究区2个尺度的麦田土壤盐分反演。【结果】无人机4个波段及光谱指数NVDI、RVI、SI与土壤盐分含量相关性显著,4种建模方法的13个模型中,以NDVI、RVI、SI建立的4个指数模型的建模及验证R2均优于其他模型;对4个模型进行升尺度修正及验证,效果最佳的反演模型为偏最小二乘法光谱指数模型:Y=-9.4774×NDVI1... 相似文献
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<正> 我站于1991年6月承担了地区配合饲料的行业评比的检验任务。在测定混合均匀度时。我们采用的是(GB 5918—86沉淀法。在测定过程中,我们发现目前用于沉淀法的梨形分液漏斗(图1)在检验饲料均匀度时使用效果很不理想。它的主要缺点是:梨形分液漏斗 相似文献
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土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业发展的关键问题,及时准确地掌握土壤盐渍化信息对土地资源保护和开发利用具有积极意义。本研究以黄河三角洲核心区域垦利区2019年4月17日的Sentinel-2遥感影像为数据源,在ENVI和e Cognition软件支持下,利用灰度共生矩阵法提取遥感影像的二阶矩、对比度、熵、相关性等纹理特征信息,结合归一化植被指数(NDVI)、盐分指数(SI)等光谱特征信息,通过预设分类规则实现对黄河三角洲垦利区的盐渍土分类。结果表明,加入二阶矩、对比度、熵、相关性4个纹理特征统计量,再结合光谱信息对垦利区盐渍土进行分类,总体分类精度为92.4%,Kappa系数为0.89,相较于仅利用光谱信息的分类方法,总分类精度提高了10.5个百分点;各分类类别的生产者精度与使用者精度较仅依靠光谱信息分类的分类结果均明显提高,其中中度盐渍土的分类效果最好,其生产者精度与使用者精度最高,分别为95.0%、95.9%。本研究提出利用遥感光谱结合纹理特征实现滨海区盐渍土信息的提取方法,提高了盐渍土分类精度,为准确掌握研究区土壤盐渍化信息提供了新途径。 相似文献
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