基于高分一号影像的干旱区绿洲土壤盐渍信息提取研究——以渭—库绿洲为例

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1、硕士研究生学位论文新疆大学论文题目(中文)：基于高分一号影像的干旱区绿洲土壤盐渍信息提取研究——以渭-库绿洲为例论文题目(外文)：StudyonSoilSalinizationInformationExtractioninAridOasisAreaBasedonGF-1Image—acasestudyoftheUgan-Kuqaoasis研究生姓名：牛增懿学科、专业：理学地理学研究方向：地图学与地理信息系统导师姓名职称：丁建丽教授论文答辩日期2015年5月21日学位授予日期2015年月日新疆大学硕士学位论文

2、摘要在干旱和半干旱地区，土壤盐渍化是主要的环境问题之一，也是土地退化的主要形式之一，是一个全球性的生态环境问题。位于干旱区的新疆，盐渍土分布更加广泛，在人口主要聚居的绿洲及其外围也深受其害，耕地受到盐渍化危害，影响着农业生产力的提高，制约着干旱区农业的发展。调查新疆的土壤盐渍化状况并减少土壤盐渍化的危害刻不容缓。遥感作为土壤盐渍化研究的新手段，在土壤盐渍化制图、土壤盐渍化的动态变化、评估与预警等方面发挥着重要作用。目前，土壤盐渍化遥感监测主要利用中低分辨率卫星，对土壤盐渍化信息的细节描述存在不足。但国外高分

3、影像价格昂贵且幅宽小，使用高分影像进行盐渍化监测存在困难。随着国产高分一号卫星已成功发射，而且高分一号影像具有幅宽优势，使利用高分影像进行土壤盐渍化监测成为可能。本文针对高分一号影像，根据其影像特征，分别针对GF-1WFV影像和GF-1PMS影像进行了盐渍化信息提取研究。首先针对GF-1WFV多光谱影像，从影像中提取表征土壤盐分的光谱指数，并对光谱指数和实测土壤盐分进行相关分析，根据相关系数确定GF-1WFV影像适用于干旱区绿洲土壤盐分评估的光谱指数，并基于光谱指数进行土壤盐渍化评估，并与Landsat8O

4、LI影像提取的光谱指数进行比较，得出以下结论：1）在所选取的十二种盐分指数和三种植被指数中，通过与实测土壤盐分的相关分析可知，SI、SI1、SI3、S3盐分指数与土壤盐分含量关系密切，相关性高，为正相关，其中S3盐分指数于实测盐分含量相关性最高。植被指数中NDVI与土壤盐分相关性较好，为负相关。这些光谱指数更适用于在干旱区绿洲使用GF-1WFV影像进行盐渍化评估。2）由于分辨率的差异，从GF-1WFV影像上提取的盐分指数与实测土壤盐分的相关性要远远高于Landsat8OLI影像光谱指数。中低分辨率的遥感影像

5、存在混II新疆大学硕士学位论文合像元，单一像元包含多种地物信息，导致影像盐分指数与实测盐分相关性下降。高分辨率的遥感影像能更加真实地反映地物信息，更适合土壤盐渍化的评估。3）从GF-1WFV影像上提取的盐分指数和植被指数不仅在大区域尺度上可以反映整个研究区的盐渍化土壤分布情况，在田间尺度上也可以很好地反映农田区域内盐渍化土壤的分布情况，这主要得益于具有较高的空间分辨率。另外，针对融合后GF-1PMS影像（分辨率为2米），基于先进的面向对象方法进行了盐渍化信息提取，基于面向对象方法成功地提取了盐渍化信息，且精

6、度较高。此外，又用传统分类方法最大似然法对高分一号影像进行了盐渍化信息提取，并比较了面向对象方法和最大似然法这两种方法针对高分一号高分辨率影像提取盐渍化信息的提取效果，最后还同Landsat8OLI影像的提取结果进行了比较。通过对两种分类方法、两种最新传感器提取结果的比较，可以得出：1）国产高分一号影像在土壤盐渍化信息提取方面有着巨大的潜力，就提取方法而言，同最大似然法相比，面向对象方法精度更高，更适用于GF-1PMS影像的盐渍化信息提取，面向对象法的总体精度和Kappa系数为92.94％和0.91，而最大

7、似然法的总体精度和Kappa系数为87.78％和0.77，面向对象方法的精度高出了约5个百分点。2）就分辨率而言，同Landsat8OLI影像相比，Landsat8OLI影像分类精度只有63.47％，而GF-1PMS高分辨影像分类精度要高很多，盐渍化信息细节描述更充分，可提取出受到盐渍化影响的植被信息，对农田尺度盐渍化遥感监测研究有重要意义，也对拓展国产高分一号影像GF-1PMS的应用范围是有益的。总体看，高分一号影像在干旱区绿洲区域进行盐渍化监测和盐渍化信息提取具有很大优势，信息提取精度较高，是盐渍化研究

8、又一具有巨大潜力的数据源。关键词：高分一号；光谱指数；相关分析；面向对象；尺度分割；土壤盐渍化III新疆大学硕士学位论文AbstractSoilsalinization,oneoftheformsoflanddegradation,usuallyappearinthearidandsemi-aridregionswheretheclimateisdrought,soilevaporationisveryinten