基于PALSAR雷达数据的于田绿洲土壤盐渍化反演

• 作者: 买买提·沙吾提 再屯古丽·亚库普 张东 阿卜杜萨拉木·阿布都加帕尔
• 来源期刊: 资源科学
• 关键词: 土壤盐渍化 PALSAR-2雷达数据 后向散射系数 神经网络 反演 新疆于田绿洲
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 资源信息
• 页码范围: 2110-2117
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.18402/resci.2018.10.18

摘要

土壤盐渍化是当今土地退化和荒漠化的主要形式之一,不仅严重制约农业和经济的发展,并且对生态环境和人类生存造成威胁.本研究以新疆于田绿洲为研究区,利用四极化PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)数据后向散射系数,土壤含水量,土壤pH值以及土壤盐分实测值,采用多元线性回归模型、地理加权回归模型和BP神经网络模型,以土壤含盐量作为因变量建立了定量反演模型.从土壤盐分反演结果图可以看出,反演结果与地面实地考察结果基本一致.经过模型验证得知,3层BPANN模型的均方根误差RMSE=0.99,平均相对误差MRE=0.31,模型性能指数RPD=5.34,其模型预测能力优于前2种传统模型.本文建立的神经网络模型无需考虑复杂的介电常数,在一定程度上能够满足土壤盐渍化监测的需要,促进PALSAR数据在土壤盐渍化监测中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	买买提·沙吾提	新疆大学资源与环境科学学院	28	166	7.0	12.0
5	张东	新疆大学资源与环境科学学院	11	89	5.0	9.0
9	再屯古丽·亚库普	新疆大学资源与环境科学学院	2	1	1.0	1.0
13	阿卜杜萨拉木·阿布都加帕尔	新疆大学资源与环境科学学院	3	2	1.0	1.0