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基于高光谱指数和电磁感应技术的区域土壤盐渍化监测模型
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:TP70[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S156.4[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046, [2]绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41261090,41130531,41161063,41261049),教育部新世纪优秀人才支持计划和霍英东教育基金项目(121018)资助
中文摘要:

以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象,以电磁感应仪(EM38)测得的盐渍土电导率数据和ASD Field Specpro FR光谱仪测得的盐渍土高光谱数据为基础数据源。对利用Savitzky-Golay滤波进行平滑去噪后所得的光谱曲线进行均方根、 对数、 倒数、 倒数的对数、 连续统去除、 一阶微分等11种光谱变换,并从中选取土壤光谱波长与基于EM38建立的土壤盐分解译模型,所解译出的土壤盐分数据相关性最好的变换形式及响应波段进行SI,BI和NDSI等5种盐分指数的计算,通过精度检验选取最优高光谱指数,以此建立区域土壤盐渍化监测模型。结果表明:以一阶微分变换后的土壤光谱反射率456,686和1 373 nm的波段组合作为最佳敏感波段所构建的SI2高光谱指数与EM38数据相结合建立的土壤盐渍化监测模型为最优模型;与传统的遥感方法中单纯利用盐分指数所建立的监测模型相比,基于高光谱指数和EM38数据所建立的土壤盐渍化监测模型的预测精度更高,该模型的建立为进一步提高土壤盐渍化的监测和预测精度的研究提供参考借鉴。

英文摘要:

The present research attempts to establish a soil salinization monitoring model through a combination of remote and near sensing technologies. An electromagnetic induction instrument (EM38) was used to measure the electronic conductivity of soil samples collected from the delta oasis between the Weigan River and the Kuqa River in the north rim of the Tarim basin. Hyperspectral images were obtained v/a ASD Field Specpro FR and were transformed v/a 11 different approaches including root mean squares, logarithm, inversion, inversion-logarithm, continuum removal, and first order differentiation, etc. After the transformation, the obtained soil spectra that correlate well with soil electronic conductivity as measured by the EM38 were used to calculate five salinity indexes (salinity index 1, 2, and 3, normalized differential salinity index, and brightness index). Our analyses suggest that the salinity index 2 obtained v/a first order differentiation transformation of the spectra with the wave- lengths of 456, 686 and 1 373 nm generated the highest correlation with salinity information derived v/a the EM38. By incorporating near sensing information (soil electronic conductivity information obtained v/a EM38), the current research provides a potentially more accurate approach to monitoring and predicting soil salinization in the future.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642