基于高光譜技術的黃河三角洲鹽堿土水鹽含量估測研究.pdf

1、濱海鹽堿地是我國寶貴的土地資源，鹽堿土是黃河三角洲主要的土壤類型，由于海拔低、潛水位及礦化度高、蒸發(fā)量大及海水侵蝕的影響，土壤鹽漬化嚴重，成了制約區(qū)域經濟發(fā)展的主要因素。因此，及時、精確、動態(tài)地獲取鹽漬土水、鹽信息，對于治理鹽漬土，防止其進一步退化，實現農業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有至關重要的意義。
　　 以黃河三角洲地區(qū)東營市墾利縣為研究區(qū)，在獲取鹽堿土高光譜數據的基礎上，著重研究了鹽堿土水分與鹽分含量不同引起的光譜特征變化規(guī)律，分析了鹽

2、堿土光譜與鹽堿土水、鹽的含量之間的關系;利用光譜微分方法、去包絡線法及相關分析等提取了敏感波段，建立了光譜特征參數;通過多元線性回歸分析和BP神經網絡等方法，分別構建了鹽堿土水、鹽含量的高光譜定量關系模型，并經過對比分析和精度驗證，選定了最優(yōu)估測模型。主要結論如下:
　　 (1)明確了不同水、鹽含量的鹽堿土光譜特征
　　 在波長350 nm-2500 nm間，不同含水量和含鹽量的鹽堿土光譜反射率曲線的形態(tài)和變化規(guī)律總體上

3、是一致的，且隨著鹽堿土含水量和含鹽量的增加而降低，降低的程度隨著波長的增加差異明顯逐漸增大，尤其是在紅外波段區(qū)域比較明顯。
　　 (2)建立了鹽堿土水分含量的高光譜估測模型
　　 對鹽堿土光譜反射率倒數的對數的一階微分變換后，篩選的敏感波長為552 nm、862n m、1201 nm、1430nm、2029 nm、2218 nm;運用多元線性回歸分析和BP神經網絡方法建立模型，模型經過精度驗證，確定最佳估測模型為6-5-

4、1結構的BP神經網絡模型，其決定系數R2=0.9586，均方根誤差RMSE=0.886，表明該模型估測精度較高，可用于該地區(qū)的鹽堿土水分含量估測。
　　 (3)建立了鹽堿土鹽分含量的高光譜估測模型
　　 在分析鹽堿土鹽分含量光譜特征時，運用倒數的對數的一階微分處理和去包絡線法處理，選擇的敏感波段略有偏差。對鹽堿土光譜反射率倒數的對數的一階微分處理后選擇的敏感波段是500 nm-520 nm、550 nm-580 nm、9

5、86 nm-1000 nm、1235 nm-1245 nm、1490 nm-1510 nm、2000 nm-2030 nm;在對鹽堿土光譜反射率去包絡線處理后選擇的敏感波段是490 n m-510 nm、825 nm-855 nm、1280 nm-1300 nm、1450 nm-1480 nm、1690 nm-1720nm、1970 nm-2000 nm、2230 nm-2250 nm。以敏感波段的均值為自變量，運用多元線性回歸分析和B