基于高光谱和热红外光谱信息的干旱区土壤水盐反演
文献类型：学位论文
| 作者 | 徐璐 |
| 答辩日期 | 2016 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 王权 ; 李兰海 |
| 关键词 | 土壤含水量 土壤含盐量 可见光-近红外光谱 热红外光谱 土壤颜色 偏最小二乘法 光谱指数法 模型评价标准 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 盐碱土对生态环境和农业生产是一个全球性的威胁。本文利用干旱区盐化荒漠土设计了不同土壤含水量的实验，并利用古尔班通古特沙漠边缘的风沙土设计了不同盐土类型（NaCl、Na2SO4、Na2CO3）和不同土壤含盐量的实验。实验中同步获取了土壤水盐信息和光谱信息（包括可见-近红外光谱和热红外光谱），分析了土壤水盐对光谱的影响，并对土壤水盐进行光谱建模反演。本文采用了偏最小二乘回归（PLSR）和光谱指数两种方法进行建模，并用校正的赤池信息量准则（AICc）和建模标定值标准差与拟合值标准差的比值（相对分析误差，RPD）进行模型评价，基于上述研究得到以下主要结论： （1）由于西北干旱区的土壤盐分以Na2SO4为主，在设计土壤盐分反演实验时应当考虑土柱高度，并且高度在大于7cm时能够较好的模拟野外实际情况。不同盐分类型和盐分含量实验发现，对光谱影响的主要因素是盐分类型而不是盐分含量。 （2）利用高光谱对土壤含水量进行PLSR建模时发现，1370nm和1955nm是对土壤水分含量最为敏感的波段，最终确定的土壤水分反演模型含有6个波段，模型精度为RPD=1.51，R2=0.69。对不同盐分类型的盐分含量反演建模时发现，只有Na2CO3盐分模型中含有可见光波段，且模型精度为RPD=3.49，R2=0.92，其他盐分类型的模型中都仅含近红外波段，均有较好的精度。光谱指数模型对土壤水分反演效果不能达到预测目的，对土壤含盐量可以达到预测目的，但是都不如PLSR模型精度高。 （3）利用热红外光谱对土壤含水量进行PLSR建模时发现，热红外光谱可以较好的预测土壤含水量，且8.596μm和8.769μm对土壤水分信息更为敏感，最优模型包含7个波段，模型精度为RPD=1.58，R2=0.714。对不同盐分类型的盐分含量反演建模时发现，只有Na2SO4选择原始光谱进行土壤盐分模型，敏感波段遍布9-14μm，而其他盐分类型模型都选择导数光谱，且敏感波段分布在8-9μm，都能较好的建立土壤盐分预测模型。光谱指数模型对土壤水盐含量都不能达到预测目的，结果都不如PLSR模型精度高，这可能是由于PLSR模型可以选择多个对土壤属性信息敏感的波段，而光谱指数法只限于一个或两个波段。 （4）野外采样数据对模型验证的结果精度较差，进一步利用野外数据进行PLSR建模发现，可见光波段对模型有很大的贡献，而近红外波段的贡献很小，模型精度为RPD=2.06，R2=0.81。光谱指数法得到的最优模型也达到了预测精度，但是不如PLSR模型精度高。野外数据建模的主要贡献波段是可见光波段，说明土壤颜色是野外土壤光谱的主要影响因素。 （5）利用能够直观反映土壤颜色的照片反演土壤含盐量，通过提取照片中红绿蓝和灰度4种颜色成分，计算每个颜色成分中的各亮度值像元数占总像元数的比例。将亮度值分区可以更充分地利用各亮度值占比，最后确定合适的亮度值分区数为9，并基于此建立土壤含盐量模型，模型精度可达R2=0.9。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.xjlas.org/handle/365004/14710]  |
| 专题 | 新疆生态与地理研究所_研究系统_荒漠环境研究室 |
| 作者单位 | 中科院新疆生态与地理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐璐. 基于高光谱和热红外光谱信息的干旱区土壤水盐反演[D]. 北京. 中国科学院大学. 2016. |
入库方式： OAI收割
来源：新疆生态与地理研究所
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