基于hyperion高光谱数据的土壤盐渍化定量反演方法研究

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1、东南大学硕士学位论文基于Hyperion高光谱数据的土壤盐渍化定量反演方法研究姓名：张利申请学位级别：硕士专业：摄影测量与遥感指导教师：戚浩平20100306摘要摘要自然和人为因素，会造成某些区域的士壤盐分积聚，当十壤含盐量太高(超过0．3％)时会造成土壤的盐渍化。十壤的盐渍化直接关系到生态环境，影响着农作物的生长，是农业开发和农业可持续发展的重大限制条件和障碍因素。据估计，全球有九亿五千万公顷的土地受到不同程度的盐渍化侵蚀，其中每年大约有一千万公顷土地因盐渍化而废弃。及时探测土壤盐渍化信息，评价盐渍化程度，对生态环境保护，盐碱化土壤的防治和农业可持续发

2、展至关重要。遥感技术能大面积重复获取同一地区的信息，具有宏观、综合、动态、快速的特点，已被广泛应用于盐渍土的探测和遥感制图。高光谱遥感传感器获取的图像具有图谱合一的特点，能对每个像元提供近乎连续的光谱信息，精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征，使得土壤盐渍化的遥感定量研究成为可能。本论文在中国地质调查局“青藏高原卫星高光谱盐渍化定量监测方法试验研究”课题的支持下展开研究。论文以样本-十壤的理化分析结果和样本的实验室光谱为基础，首先研究了盐渍土的盐分特征、光谱特征，含盐量的敏感光谱波段，接着采用PLSR回归原理建立了土壤含盐量与光谱反射率的关系模型，最

3、后利用所建模型对Hyperion高光谱影像实施_十壤盐渍化定量反演。论文的主要研究内容如下：1)Hyperion高光谱影像预处理。包括坏线修复、去除条纹、几何纠正以及采用FLAASH模型对Hyperion高光谱影像的大气纠正。针对Hyperion高光谱影像的特点，本文在MNF变换去条纹法、全局变量去条纹法的基础上，提出了一种局部变量去条纹法，并利用IDL语言编制了一个模块嵌入ENVI影像处理软件平台，实验结果表明该方法较为简单且行之有效。2)在实地采集的42个十壤样本理化分析结果的基础上，对研究区盐渍士的盐分组成特征进行分析。研究区土壤盐分中，阴离子以c

4、1为主，占阴离子总量的70．39％，阳离子以Na+为主，占阳离子总革的78．71％，C1一、Na+与十壤盐分的相关性显著。理化分析结果表明：该研究区不属于有机质土壤，土壤中主要是氯化物，钠离子、镁离子与氯离子是主要的结合方式，盐基离子特征明显。3)土壤样本的光谱特性分析与敏感波段选择。在实验室光谱测量的基础上，通过光谱数据重采样及连续统变换进行样本土壤的反射光谱特征分析。各样本r十壤的光谱特征在总体形态上基本相似，曲线斜率变化比较平缓，且基本平行，这意味着许多相邻波段间具有高度相关性，样本土壤间的光谱反射率差别在可见光波段(350～589nm)较小，在近

5、红外至短波红外波段(800一--2500nm)相对较大。盐渍士除1416、1930及2203nm处的吸收峰在原始反射率光谱上能非常清晰识别外，其它吸收特征宽且弱，经过连续统去除后，盐渍土光谱不同深度的吸收特征峰凸显出来。4)应用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤盐分定量反演模型。首先对全部169波段采用PLSR建模，得到17个检验样本的实测值与预测值的拟合R2为0．70，全部42个样本的拟合R2为0．9023；然后通过模型系数、含盐量与反射光谱的相关系数，确立对．十壤盐分变化敏感的43个波段为：13～15，26～30，33，48～57，59"-60，

6、62～63，65～66，78～83，97，126～127，129--'131，136一--138，161，165～166，用这43个敏感波段进行PLSR建模，得到17个检验样本的实测值与预测值的拟合R2为0．66，全部42个样本的R2为0．9066。建模及模型检验结果表明：用敏感波段建立的简化模型与用全波段所建模型的精度基本一致，说明敏感波段的选择是有效的；另一方面，PLSR建模方法有效地解决了变量间的多重相关问题，模型的物理意义明确。关键词：高光谱遥感；土壤盐渍化；偏最小二乘法；盐渍十光谱特征AbstractInsomere西ons，thesaliIl

7、iⅣinsoil、衍Uaccumulatebecauseofnaturalandhumanfactors．Soilsalinizationwouldcomeintobeingwhenthesoilsalinityismolethan0．3％．Salinizationdirectlyaffectsthegrowthofcrops，itisamajorconstraintandbarrierforagriculturaldevelopmentandsustainableagricultural．Soitisveryimportanttodetectthein

8、formationofsoilsalinizationtimelyandeval