文献类型：期刊文章

作　　者：周晓红[1,2,3] 张飞[1,2,3] 张海威[1,2,3] 张贤龙[1,2,3] 袁婕[1,2,3]

ZHOU Xiao-hong;ZHANG Fei;ZHANG Hai-wei;ZHANG Xian-long(College of Resources &Environmental Science, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;Key Laboratory of Oasis Ecology, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;Engineering Research Center of Central Asia Geoinformation Development and Utilization, National Administration of Surveying , Mapping and Geoinformation, Urumqi 830002, China)

机构地区：[1]新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆乌鲁木齐830046 [2]新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046 [3]中亚地理信息开发利用国家测绘地理信息局工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830002

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(新疆联合本地优秀青年人才培养专项)(U1503302);自治区科技人才培养项目("万人计划"后备人选培养项目)(QN2016JQ0041)资助

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：1229-1235

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：土壤盐分是衡量土壤质量的要素,也是作物生长发育的基本条件。因此,迫切地需要一种可以快速了解土壤盐分含量(SSC)的方法。针对艾比湖湿地自然保护区,基于Landsat8 OLI多光谱遥感影像,以该研究区36个土壤表层样品的盐分含量为数据源,选择相关性较好的多光谱遥感指数分析研究区土壤盐分分布状况,并将其分别与实测SSC构建线性、对数、二次函数模型,进而优选精度最高的模型来反演该研究区SSC。结果表明:(1)在多光谱遥感指数中,与SSC相关性最高的是增强型植被指数(EVI),其相关性范围为(-0.70～-0.67);其次是传统型植被指数(TVI),其范围为(-0.58～-0.46);土壤盐分指数(SI)与SSC的相关性最低,其范围为(-0.45～0.16),其中SI3和SI4与SSC均没有相关性。(2)将实测土壤盐分值所反演的分布图与EVI对比分析,发现在西北、正南方向的艾比湖湖边周围和东北方向盐池桥的SSC均较高,其EVI的值较低,说明通过该研究区实测土壤盐分值所反演的盐分分布图与EVI的空间分布结果较为一致,表明EVI对该地区土壤盐分具有一定的敏感性,能较好地反演SSC的空间分布;(3)分别将三种EVI与实测SSC建模分析比较,发现SSC与增强型比值植被指数(ERVI)所构建的二次函数模型最好;其验证集的决定系数(R^2)为0.92,均方根误差(RMSE)为2.48,相对分析误差(RPD)为2.09,模型精度较高、稳定性较为可靠,相比之下,说明ERVI对该湿地自然保护区土壤盐分有更高的敏感性,可以用来预测该区域SSC,从而进行空间反演。在TVI中加入Landsat8多光谱遥感影像的b6和b7波段,得到EVI,以此来反演SSC是可行的,且比传统可见光和近红外波段所构建的植被指数反演效果更好。因此该研究不仅可以为遥感反演提供理论参考,而且对该地区SSC的定量估算和动态监测具有重要的意义,也可作为其他区域SSC预测反演的备选方案。

关 键 词：自然保护区 增强型植被指数  土壤盐分指数  反演模型

分 类 号：TP79]