黄河三角洲典型盐渍区遥感监测研究

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1、中图分类号：TP79单位代码：10425学号：S12010075黄河三角洲典型盐渍区遥感监测研究StudyontypicalsalineregionbyremotesensingmonitoringintheYellowRiverdelta学科专业：测绘科学与技术研究方向：地图制图学与地理信息工程作者姓名：李潭潭指导教师：樊彦国教授二〇一五年五月StudyontypicalsalineregionbyremotesensingmonitoringintheYellowRiverdeltaAThesisSubmittedforthe

2、DegreeofMasterCandidate：LiTantanSupervisor：Prof.FanYanguoSchoolofGeosciencesChinaUniversityofPetroleum(EastChina)摘要黄河三角洲地区土地土壤盐渍化严重，对生态环境的稳定性构成威胁，成为制约区域经济发展的主要因素。遥感技术的发展为大面积的土壤盐分监测提供了快捷、便利的新手段。土壤盐渍化监测主要还是基于光谱特征定量化提取土壤盐分信息，而土壤光谱特征受大气校正、土壤含水量、植被覆盖等影响。需对其进一步研究，以减小其对盐渍化信息

3、提取精度的影响。高光谱数据为研究土壤盐分与光谱特征的定量关系开辟了新的途径。应用遥感技术，结合实测土壤光谱和landsat-8影像数据进行盐渍状况调查制图，为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区东营市垦利县典型盐渍区为研究对象，获得实测的AvaField地物光谱仪采集的土壤高光谱数据、土壤盐分含量数据，遥感影像数据等。利用偏最小二乘法（PLSR）对实测土壤高光谱反射率数据处理，分析了波段与土壤盐分含量的相关性，分别采用全谱、提取敏感波段建模并分析，建立盐渍土盐分含量估算模型。结合Landsat-8影像多

4、光谱数据进行土壤盐分含量提取。先介绍了利用Flaash进行Landsat-8辐射校正的理论、方法和过程；利用光谱的诊断指数提取敏感波段，建立基于多种光谱变换的土壤盐分反演多元线性回归模型。再探讨了土壤盐分遥感反演BP神经网络模型的设计，并在MATLAB下进行了编程实现与精度检验。证明了BP神经网络模型在土壤盐分含量的模拟及预测方面的可行性及优势性；最后制作基于反演模型的土壤盐分含量空间分布图。揭示了Landsat-8星载多光谱数据进行土壤盐渍化探测的潜力。通过深入挖掘盐渍土的光谱信息，在快速获取盐渍土盐分信息方面进行一次学术新尝试

5、，但是精度还有待于进一步提高。利用遥感技术结合GIS分析手段，对盐渍化地区土壤盐渍化程度、类型和分布进行了研究，以达到快速、准确监测土壤盐渍化的目的。关键词：黄河三角洲；土壤盐分含量；偏最小二乘回归；BP神经网络iStudyontypicalsalineregionbyremotesensingmonitoringintheYellowRiverdeltaLiTantan（ScienceandTechnologyofSurveyingandMapping）DirectedbyProf.FanYanguoAbstractSoilsa

6、linizationintheYellowRiverdeltaisserious,posingathreattothestabilityoftheecologicalenvironment,becomingthemainfactorrestrictingthedevelopmentoftheregionaleconomy.Thedevelopmentofsatelliteremotesensingtechnologyprovidesafastandconvenientmeanformonitoringlargearea'ssoil

7、salinity.Soilsalinizationmonitoringmainlybasedonspectralfeaturesforthequantitativeextractionofsoilsalinityinformation.Soilspectralcharacteristicsareinfluencedbyatmosphericcorrection,soilmoisture,vegetationcoverage.Soitneedsfurtherstudytoreducetheirimpactsontheaccuracy

8、ofextractingsalinizationinformation.Hyperspectraldatasetsupanewwayforthestudyofquantitativerelationshipbetweensoilsalinityan