基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究-农业遥感技术应用专业论文.docx

I万方数据 I 万方数据 摘要 【目的】及时、精准、大面积、动态地获取棉田盐渍土理化特征信息，对棉田盐渍土有效治理和防 治至关重要，本文通过分析棉田盐渍化土壤高光谱特征，并建立监测模型；利用卫星影像对棉田土 壤盐分进行间接监测，并找到适合该研究区的反演模型。 【方法】于 2013 年在棉花生育期内，获取近地高光谱数据和 Landsat8 卫星影像数据、同步地面调 查数据，并对高光谱数据进行原始光谱反射率、对数、倒数、一阶微分和方差分析处理，提取盐渍 化土壤的特征波段。利用相关分析和回归分析建立棉田土壤盐渍化严重度估测模型，用均方根误差、 相对误差、相关系数等对模型精度进行检验。利用 ENVI 5.0 SP3 对试验区 Landsat8 影像进行辐射定 标、大气校正、几何精较正等预处理，尝试利用间接监测指标反应棉田土壤盐分状况，并对对棉田 土壤盐分状况进行反演。 【结果】通过对棉田土壤盐渍化监测的研究，得到如下结果： （1）明确了棉田盐渍化土壤高光谱特征 在 400-2500 nm 波段，盐渍化与非盐渍化土壤的光谱反射率曲线形态相似，反射率值大于非盐 渍化土壤，且随盐渍化程度的加重，反射率值也越大。 （2）建立棉田盐渍化土壤监测模型 研究表明：高光谱原始反射率 1350-1850 nm 为棉田盐渍化土壤光谱敏感波段；高光谱一阶微分 707 nm、526 nm、531 nm 为棉田盐渍化土壤光谱特征波段，对其构建盐分指数并利用最佳盐分指数 进行建模并检验，SI1 和 BI 的拟合度 R2 高，RMSE、RE 小，检测结果较为理想，可推荐为棉田土壤 盐分监测的最佳模型。 （3）实现卫星遥感对棉田土壤盐渍化的监测 研究表明：棉花各生长指标：株高、果枝数、干物质积累量、叶面积指数与土壤盐分均呈极显 著负相关。所以，应用棉花各时期干物质积累量和叶面积指数作为棉花受盐分胁迫的间接监测指标 是可行的；Landsat8 的 B5 波段为监测棉花受盐分胁迫的最佳波段；花铃期可作为盐渍化监测的最佳 时期；DVI-SI 指数监测模型 y=-3531.1X2+6976.3X-3444.1，决定系数高（R2=0.905**），反演精度高 （总精度 87.5%）。能够很好的监测土壤盐分状况，在棉花关键生育期。 【结论】盐渍化棉田土壤的高光谱特征、卫星影像反演效果较好，实现了利用遥感技术对棉田土壤 盐渍化状况的监测。 关键词：土壤盐渍化，棉田，高光谱，卫星影像，盐分胁迫，估测模型 II万方数据 II 万方数据 Abstract 【Objective】To acquire soil salinization physical and chemical characteristics informations timely, accurately, in large-scale and dynamically in cotton field is important for effective governance and control of soil salinization. In this study, through analyzing characteristics of hyperspectrum and each band of satellite image of soil salinization in cotton field, we built spectrum-salt monitoring indexes and indirect monitoring indexes, and then set up models of monitoring indexes and soil salt content for realizing dynamic monitoring of cotton field soil salinization by using remote sensing technology. 【Method】The data which were from near ground hyper-spectrum, Landsat8 satellite image and field research during cotton growing period in 2013 were analyzed using original reflectance, logarithmic, reciprocal, first derivative spectrum and anova analysis. Soil salinity characteristic bands were selected out .Meanwhile, t