本文關(guān)鍵詞：基于LandSat8影像的耕地鹽漬土含鹽量反演模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：土壤鹽漬化,作為一個(gè)長(zhǎng)久性的土壤問題之一,一直在影響著全球農(nóng)業(yè)的發(fā)展。從全球來看,很多干旱、半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量下降、土地理化性質(zhì)退化等問題都是由土壤鹽漬化導(dǎo)致。世界人口持續(xù)增加,給糧食和水資源的供應(yīng)帶來了前所未有的壓力,再結(jié)合我國人多地少的國情,土壤鹽漬化的加劇更是對(duì)我國的糧食保障提出了非常大的挑戰(zhàn)。加強(qiáng)準(zhǔn)確估算土壤鹽漬化的工作,增強(qiáng)土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)力度,及時(shí)取得土壤鹽漬化的面積、范圍、分布方式以及鹽堿程度等方面的資料,并通過模型進(jìn)行模擬預(yù)測(cè),對(duì)防治、改良鹽漬土資源及環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)作用。本論文主要目的是對(duì)山陰縣、應(yīng)縣耕地中鹽漬土含鹽量進(jìn)行反演。首先采用五點(diǎn)采樣法在野外采取土樣,通過對(duì)土壤進(jìn)行測(cè)定,獲得本論文所需的土壤含鹽量數(shù)據(jù)。下載采樣期間相對(duì)應(yīng)的Landsat 8遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理,得到研究區(qū)范圍的影像數(shù)據(jù)。通過ENVI進(jìn)行監(jiān)督分類提取出應(yīng)縣、山陰縣的耕地圖層。提取本論文中所需要的采樣點(diǎn)處各個(gè)波段地表反射率的值,分別對(duì)各個(gè)波段地表反射率及其各種數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換形式與土壤含鹽量進(jìn)行單相關(guān)分析,找出與土壤含鹽量比較敏感的波段。分別使用多元回歸、地統(tǒng)計(jì)學(xué)插值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)土壤含鹽量進(jìn)行模擬建立模型。依照鹽漬土等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn),最后制得應(yīng)縣、山陰兩地區(qū)耕地土壤含鹽量的等級(jí)圖。主要結(jié)論有：1、通過對(duì)7個(gè)波段進(jìn)行逐步多元線性回歸,逐漸排除掉對(duì)土壤含鹽量影響較小的波段及其變換形式,最后得出土壤含鹽量反演模型為：Y=5.2081g(1/B2)+48.454B6+9.38(1gB6)'-32.0752、雖然本論文中通過逐步回歸的方法得出了應(yīng)縣、山陰兩地的多元線性回歸方程,但從驗(yàn)證后總體平均相對(duì)誤差來看,反演的精度仍然不能達(dá)到理想的效果。3、基于傳統(tǒng)地統(tǒng)計(jì)學(xué)插值的方法對(duì)土壤含鹽量進(jìn)行估算的效果并不盡人意,地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的精度取決于大量的采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)值,采樣點(diǎn)少,隨著空間尺度的增加,局部區(qū)域范圍內(nèi)其變化敏感度也隨之降低,甚至不再有關(guān)聯(lián)。4、在本論文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有最好的反演預(yù)測(cè)效果,這得益于其強(qiáng)大的非線性擬合能力,由此可以看到,土壤含鹽量的反演并不是單純的可以通過波段反射率或其數(shù)學(xué)變換形式的線性組合來進(jìn)行模擬。
【關(guān)鍵詞】：山陰縣 應(yīng)縣 土壤含鹽量 地表反射率 Landsat 8 等級(jí)圖
【學(xué)位授予單位】：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S156.41
【目錄】：

• 摘要6-8
• 1 引言8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9
• 1.2 國內(nèi)外進(jìn)展9-12
• 1.2.1 國外研究進(jìn)展9-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究進(jìn)展10-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容12
• 1.4 技術(shù)路線圖12-14
• 2 研究區(qū)概括14-16
• 2.1 山陰縣、應(yīng)縣概況14-15
• 2.1.1 山陰縣14
• 2.1.2 應(yīng)縣14-15
• 2.2 研究區(qū)鹽漬土概況15-16
• 3 數(shù)據(jù)源及處理16-25
• 3.1 數(shù)據(jù)源16-18
• 3.1.1 野外采樣及數(shù)據(jù)測(cè)定16-17
• 3.1.2 Landsat 8 OLI_TIRS遙感影像數(shù)據(jù)17-18
• 3.1.3 輔助數(shù)據(jù)18
• 3.2 LandSat8影像預(yù)處理18-20
• 3.2.1 LandSat8遙感影像輻射校正18-20
• 3.2.1.1 輻射定標(biāo)18
• 3.2.1.2 大氣校正18-20
• 3.2.2 LandSat8遙感影像幾何校正20
• 3.3 采樣點(diǎn)地表反射率20-21
• 3.3.1 采樣點(diǎn)地表反射率的提取20-21
• 3.3.2 光譜數(shù)據(jù)的處理21
• 3.4 監(jiān)督分類提取耕地21-25
• 4 山陰、應(yīng)縣土壤含鹽量的反演25-35
• 4.1 鹽堿土含鹽量對(duì)土壤反射光譜特征的影響25
• 4.2 鹽堿土含鹽量與土壤反射率的單相關(guān)性分析25-27
• 4.2.1 鹽堿土含鹽量與波段反射率的相關(guān)性分析25-26
• 4.2.2 鹽堿土含鹽量與波段反射率變換形式的相關(guān)性分析26-27
• 4.3 回歸模型的構(gòu)建和確立27-30
• 4.3.1 多元回歸模型27-28
• 4.3.2 模型的構(gòu)建與應(yīng)用28
• 4.3.3 檢驗(yàn)精度28-30
• 4.4 基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)的土壤含鹽量的預(yù)測(cè)30-35
• 4.4.1 地統(tǒng)計(jì)學(xué)概述30
• 4.4.2 半變異函數(shù)和克里格插值30-31
• 4.4.3 應(yīng)縣和山陰土壤含鹽量的預(yù)測(cè)31-35
• 5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型35-42
• 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)介35-36
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立36-42
• 5.2.1 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定36
• 5.2.2 土壤含鹽量預(yù)測(cè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)36-38
• 5.2.3 模型精度的驗(yàn)證38-40
• 5.2.4 三種模型精度對(duì)比40-42
• 6 山陰縣、應(yīng)縣鹽漬土含鹽量等級(jí)分布圖42-45
• 6.1 鹽漬土等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)42
• 6.2 應(yīng)縣、山陰耕地含鹽量等級(jí)分布圖42-45
• 7 結(jié)論與展望45-47
• 7.1 結(jié)論45
• 7.2 不足與展望45-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• Abstract50-52
• 致謝52

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  本文關(guān)鍵詞：基于LandSat8影像的耕地鹽漬土含鹽量反演模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：337393