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基于土壤植被光谱协同分析的土壤盐度推理模型构建研究
基于土壤植被光谱协同分析的土壤盐度推理模型构建研究
作者:
丁建丽
王飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土壤盐分
植被指数
推理模型
线性混合像元分解模型
摘要:
土壤组成较为复杂,单纯利用土壤光谱信息探测土壤盐度,反演精度不足以满足实际需求。通过遥感获取的植被信息(植被类型和生长状况)可间接反映土壤盐分的空间分布特性,弥补上述不足。为此,基于干旱区土壤盐度与植被之间的协同变化,尝试结合土壤和植被光谱信息,借助二维特征空间理论,构建土壤盐度推理模型,提高土壤盐度推理精度。对于干旱区单个像元下土壤光谱的影响,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index ,NDVI)难以准确反演干旱区稀疏植被参数。因此,首先利用线性混合像元分解模型(linear spectral unmixing model ,LSUM )提取研究区地物组分,构建植被组分指示因子(combined vegetation indicative factor ,CVIF)方程,并与土壤盐度指数(salinity index ,SI)构建二维特征空间。分析二维特征空间内散点走势与土壤盐分之间的关系,建立土壤盐度推理模型(salinity inference model , SID)。验证结果显示,CVIF 提取的植被信息精度(R2>0.84,RMSE =3.92)高于应用较为广泛的 NDVI(R2>0.66,RMSE =13.77)。构建的 SID 模型与前人基于 NDVI 建立的联合光谱指数(combined spectral re‐sponse index ,CORSI)相比,前者(R2>0.86,RMSE =6.86)推理精度优于后者(R2>0.71,RMSE =16.21)。由此得出结论,基于土壤和植被光谱信息双重判定的 SID 模型对土壤盐渍化的高精度遥感监测研究具有较好促进作用。
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文献信息
篇名
基于土壤植被光谱协同分析的土壤盐度推理模型构建研究
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
农学
关键词
土壤盐分
植被指数
推理模型
线性混合像元分解模型
年,卷(期)
2016,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1848-1853
页数
6页
分类号
S132
字数
4744字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2016)06-1848-06
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
丁建丽
新疆大学资源与环境科学学院
189
2671
27.0
40.0
3
王飞
新疆大学资源与环境科学学院
33
420
8.0
20.0
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2019(4)
引证文献(2)
二级引证文献(2)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
土壤盐分
植被指数
推理模型
线性混合像元分解模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
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