基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季 土壤盐分反演及验证

分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2022-08-08 合作期刊: 《干旱区地理》

刘旭辉

摘要： 为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法，获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布，进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域，2019、2021年春季 Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源，将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组，采用多元逐步回归（Multiple stepwise regression, MSR）、偏最小二乘回归（Partialleast squares regression, PLSR）、极限学习机（Extreme learning machine, ELM）、支持向量机（Support vector machine, SVM）和BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型，探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果，通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型，定量反演地表土壤含盐量。结果表明：（1）研究区主要为非盐化土和轻度盐化土，总样本变异系数为0.67，呈中等变异性；光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重，光谱反射率越高。（2）海岸波段（b1）、蓝波段（b2）、绿波段（b3）、红波段（b4）和盐分指数（SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5）均通过显著性检验P<0.01，相关系数均达到0.4以上。（3）所有模型中，基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高，建模集R2为0.705；验证集R2为0.556。（4）由反演结果可知，2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土，分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%，其次为轻度盐化土，分别占44.31%和35.17%；2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。

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