《土壤鹽漬化星載高光譜遙感定量反演與製圖方法研究》是依託東南大學，由翁永玲擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：土壤鹽漬化星載高光譜遙感定量反演與製圖方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：翁永玲
- 依託單位：東南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
土壤鹽漬化在一定程度上是一種嚴重的環境災害，及時探測土壤鹽漬化定量信息，對農業生產至關重要。本研究將以黃河三角洲鹽漬土採集樣品，野外、實驗室光譜數據和星載高光譜圖像Hyperion為依據,研究濱海鹽漬土的光譜特徵，探索識別鹽漬土的敏感波段，針對鹽漬土特有的診斷性光譜吸收特徵峰，進行光譜特徵定量參數的提取及定量參數與土壤鹽分的關係建模；此外，將套用先進的數學建模方法（PLSR、ANN、MARS），建立基於高光譜遙感的鹽漬土定量反演的線性和非線性模型，解決常規多元線性回歸分析中不能解決的自變數的高維且具有多重相關性所帶來的模型不穩定性的問題；針對植被覆蓋區，採用地統計分析方法，研究在高光譜遙感數據反演的土壤鹽分圖上選取樣點的數量及分布的方案，進行地統計插值方法優選，對植被覆蓋區進行地統計插值，進行完整區域的土壤鹽分空間分布製圖，彌補單純基於土壤光譜的高光譜遙感對植被覆蓋下土壤鹽分反演缺失問題。
結題摘要
土壤鹽漬化是最為常見的一種土地退化形式，在一定程度上也是一種嚴重的環境災害。黃河三角洲地區土地資源豐富，開發前景廣闊，唯有土壤鹽漬化嚴重。土壤鹽漬化導致農業生產損失土地生產力降低。因此，及時預測預報土壤鹽漬化的程度及分布對農業生產和土地治理非常關鍵。土壤鹽漬化監測的遙感信息定量化要解決的主要問題是利用遙感數據進行土壤鹽分含量的定量化估算。高光譜遙感圖像具有圖譜合一的特徵，提供了地物完整連續的光譜信息，並且已從航空時代發展到航天時代。高光譜數據精細的光譜解析度能夠反映地物光譜的細微特徵，揭示物質的組成成分與結構的差異，進行遙感定量分析和研究地物的化學成分成為可能，為挖掘土壤鹽分與光譜特徵的定量關係，定量估算土壤鹽分含量研究開闢了新的途徑。本項目的研究工作在對黃河三角洲鹽漬土現狀及分布的野外調查、鹽漬土野外光譜測量和樣品採集；實驗室光譜測量以及星載高光譜圖像 Hyperion及同軌的ALI遙感圖像數據的採集的基礎上，探索了識別鹽漬土的敏感波段（2052 nm and 2203 nm），分析了鹽漬土光譜反射率隨鹽分含量變化的規律，建立了定量的土壤鹽分光譜指數模型，該指數與土壤鹽分的相關係數到達0.908，實現了基於光譜特徵反演土壤鹽分(以樣本檢驗RMSE=0.986 R2= 0.873；反演製圖檢驗RMSE=1.921，R2=0.627)。其次，基於片最小二乘回歸（PLSR）、廣義神經網路(GRNN)方法，建立了基於高光譜遙感Hyperion數據（PLSR建模精度：R2=0.753，RMSE=0.893，反演製圖R2=0.784，RMSE=1.037）和多光譜遙感數據ALI（PLSR實測值與預測值間的決定係數R2=0.731（基於實驗室光譜），R2=0.641（基於野外光譜）；GRNN模型: 建模精度 R2=0.855, RMSE=0.119）的鹽漬土定量反演的線性和非線性模型及鹽分反演製圖，並且結合混合像元分解方法提出了植被下層土壤鹽分的修正經驗公式，修正植被覆蓋下的土壤土壤鹽分反演。以及地統計分析方法，對植被覆蓋區進行地統計插值，進行完整區域的土壤鹽分空間分布製圖，獨立的樣本以及野外調查都表明了以上方法的有效性，本研究表明所提出的方法是一種快速、經濟、省力的方法。
