典型绿洲灌区棉田土壤盐分多光谱遥感反演与季节差异性研究 |
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作者姓名: | 刘旭辉 白云岗 柴仲平 张江辉 江柱 丁邦新 张超 |
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作者单位: | 新疆农业大学资源与环境学院, 乌鲁木齐 830052;新疆水利水电科学研究院, 乌鲁木齐 830049;新疆水利水电科学研究院, 乌鲁木齐 830049;西北农林科技大学水利与建筑工程学院, 陕西 杨凌 712100 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YFD1900805-4);新疆维吾尔自治区重大科技专项(2020A01002-1) |
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摘 要: | 为探究区域尺度的土壤含盐量空间分布、季节性变化和年际变化特征,本研究以新疆第二师31团棉田为研究区,以2019年和2021年春、夏、秋季实测土壤含盐量和Landsat 8 OLI多光谱影像为基础,将波段组、盐分指数组、植被指数组和全变量组作为模型输入变量组,通过相关性分析优选特征光谱参量,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、支持向量机(SupportVector Machine,SVM)和BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)构建基于各变量组的不同季节土壤盐分反演模型,通过实测数据评价精度筛选确定各季节最优模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明:研究区两年春、夏、秋季土壤含盐量总样本变异系数分别为 0.67、0.56、0.67,呈中等变异性;中度盐化土的光谱反射率高于轻度盐化土和非盐化土;基于全变量组的BPNN模型均为各季节最优的土壤盐分反演模型,精度由高到低依次为夏季>春季>秋季;两年各季节土壤含盐量由大到小顺序均为秋季>春季>夏季,说明灌排及农业耕作措施对土壤盐分动态变化影响较大;2019—2021年各季节土壤含盐量均有所减小,说明灌区灌排措施对盐碱地治理效果明显。研究表明,基于多光谱影像建立的机器学习模型可定量反演土壤含盐量,为南疆典型绿洲灌区棉田土壤盐渍化监测提供参考。
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关 键 词: | 多光谱遥感,土壤含盐量,变量组,机器学习,空间分布 |
收稿时间: | 2022/4/28 0:00:00 |
修稿时间: | 2022/7/21 0:00:00 |
Multispectral remote sensing inversion and seasonal difference in soil salinity of cotton field in typical oasis irrigation area |
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Authors: | LIU Xuhui BAI Yungang CHAI Zhongping ZHANG Jianghui JIANG Zhu DING Bangxin ZHANG Chao |
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Institution: | College of Resources and Environment, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China;Xinjiang Research Institute of Water Resources and Hydropower, Urumqi 830049, China;Xinjiang Research Institute of Water Resources and Hydropower, Urumqi 830049, China;College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China |
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Abstract: | |
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Keywords: | multispectral remote sensing soil salinity content variable group machine learning spatial distribution |
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