部分植被覆盖下的土壤盐分高光谱遥感反演

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1、硕±学位论文部分植被覆盖下的±壤盐分高光谱遥感反演专业名称：摄影测章与遥感研究生姓名：吴明艳导师姓名；翁永玲本论文获国家自然科学基金项目（４１４７１３５２）资助。ＩＮＶＥ艮ＳＩＯＮＯＦＳＯＩＬＳＡＬＩＮＩＴＹＢＹＨＹＰＥＲＳＰＥＣＴＲＡＬＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＩＮＰＡＲＴＯＦＶＥＧＥＴＡＴＩＯＮＣＯＶＥＲＡＧＥＡＲＥＡＡＤｉｓ化ｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒ化ｅ

2、ＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓ化ｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｇＢＹＷｕＭｉｎａｎｇｙＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＷｅｎＹｏｎｌｉｎｇｇｇＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎｐＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪａｎｕａｒ２０１５ｙ东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究

3、成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。巧．．研巧生签名：篆日期；知使弓ｋ东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的。复印件和电子文档，可Ｗ采用影印本人电子文档的内、缩印或其他复制手段保存论文容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ公布。（包括Ｗ电子信息形式刊

4、登）论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容论文的公布（包括电子信息形式刊登）授权东南大学研巧生院办理。＊Ｌ：导师签名／；１＾＾万期研究生签名＾：摘要一王壌与生物的生存发展息息相关，是世界上最重要的资源之。近年来由于人类活动和自然环境变化的影响，±壤盐溃化态势日趋严峻，±壌盐溃化己经成为±壤退化的一一主要形式之。盐溃±是我国最主要的中低产±壤类型之，其生产力水平受到王壤质量状况的制约。本文研巧区黄河Ｈ角洲近海面积广阔，随着±壤盐溃化程度日益加剧，。盐溃±面积

5、不断扩増，制約了该地区农林牧业的可持续发展本文研究黄河Ｈ角洲地区。±壌盐分的定量反演及其空间分布，为该区域±壤盐溃化治理提供决策依据本文基于野外和实验室测量的高光谱数据、Ｈｙｐｅｒｉｏｎ图像数据Ｗ及实验室理化分析数据，围绕盐溃王光谱特征分析、基于偏最小二乘回归（ＰＬＳＲ）建立±壤盐分反演（）的±壤盐分反演模型和混合像元分解展开研巧，最终实现了研究区包含植被覆盖区制图。本文的主要工作与结论如下：（１）对盐溃±光谱特征进行分析。在光谱特征分析过程中着重探讨野外光谱与实验、

6、连续统去室光谱的差异，提出了在本研巧环境下野外光谱与实验室光谱在光谱反射率除变换Ｗ及度两种光谱与±壌盐分含量之间的相关关系的差异性，并Ｗ光板地为例讨论了造成上述差异的原因。（２）基于ＰＬＳ民建立止壤盐分反演模型。利用ＰＬＳＲ方法分别建立了基于６３个波段２＝ＲＭＳ＝０６２７／ｋＲ０．８９０）、的实验室光谱盐分反演模型（均方根误差．ｇｇ，决定系数基于２＝＝Ｓ０．７８３／ｋ０７６６），决定系数Ｒ．１４３个波段的野外光谱盐分反演模型（均方根误差ＲＭｇｇＭ＝和８８个波段的野外光谱

7、盐分反演模型（均方根误差ＲＳ０．８２４ｇ／ｋｇ，决定系数２＝０．７４１、ＩＩＩ，。Ｒ），分别命名为模型Ｉ模型ＩＩ和模型各模型均有较好的预测精度。通过、线性混合像（３）基于图像端元和野外端元进行混合像元分解端元光谱选择，元分解和波段运算，去除其他地物光谱特别是植被光谱对止壤光谱的影响获得基于图，分别命名为化和ＦＲ像端元和野外端元的残余±壌光谱图像。Ｌ民盐分反演模型应用到残余±壤光谱图像中，（４）研究区±壤盐分反演制图。将ＰＳ（包含植被覆盖区。通过对反演结果的分析和精度评

8、实现了研究区域）的±壌盐分反演－－ＭＯＤ化－ＦＲＭＯＤＥＬＩＩ实测定ＦＲＩＩ和ＦＲＭＯＤ化ＩＩＩ具有较好的反演精度，，结果表明２ＲＭＳ０Ｒ－ＭＯＤＥＬ阻值与反演值拟合的均方根误差为．９３０ｇ／ｋｇ，决定系数Ｒ为０．７００，Ｆ２实测值与反演值拟合的均方根误差ＲＭＳ为１．２４４ｇ化，决定系数Ｒ为０．巧４。ｇ一。（５）进步化化模型Ｗ提高±壤盐分反演精度将优化模型ＩＶ应用到基于野外端元ＦＲ－ＭＯＤＥＬ的残余王嚷光谱图，ＩＶ反演精度较之前有所提高，实测值与反演值的均方根２误差ＲＭＳ