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阿拉尔垦区土壤盐渍化遥感监测及时空特征分析 被引量：14
1
作者 代云豪 管瑶 +2 位作者 张钦凯 孙峻杰 贺兴宏 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2022年第4期1176-1185,共10页
及时准确掌握区域土壤盐渍化信息对盐渍土治理和土地利用可持续发展有着重要意义。以阿拉尔垦区Landsat 7 ETM+/8 OLI影像为数据源,采用盐分指数(Salinity index,SI)和归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)构... 及时准确掌握区域土壤盐渍化信息对盐渍土治理和土地利用可持续发展有着重要意义。以阿拉尔垦区Landsat 7 ETM+/8 OLI影像为数据源,采用盐分指数(Salinity index,SI)和归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)构建遥感盐分监测指数(Salinization detection in⁃dex,SDI)模型,对阿拉尔垦区土壤盐渍化进行反演,分析近10 a垦区土壤盐渍化空间分布特征。结果表明:SDI模型与土壤实测电导率拟合度R2=0.7579,该模型可反演阿拉尔垦区土壤盐量;2011—2021年非盐渍土和轻度盐渍土面积分别增加318.22 km2和0.80 km2,中度、重度土壤盐渍化面积减少229.87 km2,盐土面积增加68.61 km2;阿拉尔垦区北部和南部地区的土壤盐渍化程度得到明显转好,中部和东部地区土壤盐渍化程度加重,垦区土壤盐渍化总体得到较好改善。SDI模型能较好反演阿拉尔垦区土壤盐渍化时空特征,可为阿拉尔垦区经济与社会发展提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 盐渍土 遥感盐分监测指数(SDI)模型 SI-NDVI 阿拉尔垦区
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基于光谱指数建模的河套灌区盐渍土盐分反演
2
作者 玉玉 吴月茹 +2 位作者 左合君 王海兵 闫敏 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第11期185-195,共11页
探究遥感影像高效准确的提取河套灌区土壤盐渍化信息的机理,通过构建特征模型对河套灌区盐分进行反演,为河套一带土壤盐渍化治理提供数据参考。基于Landsat 7 ETM+、Sentinel-2遥感影像数据,根据不同波段提取光谱参数:盐分指数SI(Salini... 探究遥感影像高效准确的提取河套灌区土壤盐渍化信息的机理,通过构建特征模型对河套灌区盐分进行反演,为河套一带土壤盐渍化治理提供数据参考。基于Landsat 7 ETM+、Sentinel-2遥感影像数据,根据不同波段提取光谱参数:盐分指数SI(Salinity Index,SI)、归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、地表反照率指数(Albedo)以及修改型土壤调节植被指数MSAVI(Modified Soil-Adjusted Vegetation Index,MSAVI)。结合以上光谱参数构建遥感盐分监测指数模型(Salinization Detection Index,SDI),对河套灌区盐渍化土壤信息进行提取分析,并结合实测数据构建混淆矩阵对模型精度进行了验证,选取精度验证结果较高的模型分析河套灌区土壤盐渍化程度。通过混淆矩阵对模型进行精度评价后得到SI-Albedo特征空间模型SDI2模型的总体精度最高,达到86.79%,Kappa系数为0.82,SDI1、SDI3和SDI4与混淆矩阵的总体分类精度分别为79.25%、45.28%和69.81%。结果表明,SI-Albedo特征空间模型SDI2对河套灌区盐分信息提取及反演较为适宜,在四类遥感盐分监测指数模型中,SI-Albedo特征空间模型SDI2对研究区的盐分反演具有较强的参考意义。 展开更多
关键词 光谱指数 河套灌区 遥感盐分监测模型 混淆矩阵
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基于光谱指数建模的阿拉尔垦区土壤盐渍化信息提取与分析 被引量：9
3
作者 代云豪 管瑶 +2 位作者 冯春涌 蒋敏 贺兴宏 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第1期205-212,共8页
为了探究反演新疆维吾尔自治区阿拉尔垦区土壤盐渍化最优遥感盐分监测指数模型,以Landsat8 OLI遥感影像和野外实测数据为基础,通过盐分指数(salinity index,SI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、修改型... 为了探究反演新疆维吾尔自治区阿拉尔垦区土壤盐渍化最优遥感盐分监测指数模型,以Landsat8 OLI遥感影像和野外实测数据为基础,通过盐分指数(salinity index,SI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、修改型土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI)、地表反照率(Albedo)构建遥感盐分监测指数模型(salinization detection index,SDI),提取阿拉尔垦区土壤盐渍化信息并验证模型精度,对比分析得出最优遥感盐分监测指数模型。结果表明:4类遥感盐分监测指数模型中SDI1(SI-NDVI),SDI2(SI-MSAVI),SDI3(SI-Albedo)和SDI4(Albedo-MSAVI)总体分类精度为83.45%,69.78%,53.23%和71.94%;SDI1模型最适合反演阿拉尔垦区土壤盐渍化程度,SDI2和SDI4模型对阿拉尔垦区土壤盐渍化监测有一定参考意义;利用SDI1模型反演阿拉尔垦区土壤盐渍化分布,垦区以非盐渍土和轻度盐渍土为主,重度盐渍土和盐土主要分布在垦区的东北和东南地区。由SI和NDVI构建SDI1对阿拉尔垦区土壤盐渍化信息提取精度较高,可作为反演垦区土壤盐渍化的遥感盐分监测指数模型,可为垦区土壤盐渍化治理和防治提供有效的技术参考。 展开更多
关键词 光谱指数 阿拉尔垦区 土壤盐渍化 遥感盐分监测指数模型
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