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《成都理工大学》 2018年
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高寒草地土壤养分高光谱遥感估算研究

杜荣祥  
【摘要】:青藏高原作为我国三大草原畜牧业区域之一,其特殊气候条件与区域条件造成草地生态系统平衡失调,生态环境恶化,尤其是高寒草地生态系统退化日益严重。快速、准确、高效监测高寒草原植被生长状况和土壤退化现状,对于有效遏制高原草地生态环境恶化,维系草地资源的可持续发展具有重要意义。目前,随着高光谱技术的快速发展,很多实验室基于地面高光谱建立的植被生长信息和土壤养分含量反演模型,已经可以达到精准反演的程度。但是结合卫星遥感,突破对研究尺度的限制,进行大空间尺度的土壤信息精准反演仍然是研究的重点和难点。本研究立足于获取羌塘高原高寒草地生长状况和土壤信息这一实际需要,以藏北那曲地区申扎县的紫花针茅高寒草地为研究对象,进行了地面GPS调查、高寒草地光谱测定和实地土壤采样,围绕基于高光谱数据的高寒草地光谱指数提取、基于高寒草地冠层高光谱和HJ-1A卫星HSI高光谱影像的土壤元素遥感反演和监测模型的建立进行研究。主要研究结论为:(1)基于高寒草地冠层高光谱特性及土壤养分响应波段分析青藏高原特殊环境造就高寒草地的植株矮小,叶片少,绿色植被光谱的“峰和谷”特征不明显。经过Savitzky-golay法进行卷积平滑和一阶微分处理、去包络线处理后,增强了突出光谱曲线反射和吸收特征。土壤反射率一阶微分均值曲线图和连续统曲线的波峰波谷更为明显,表现为在特殊波段的特征更突出。随着高寒草地草地覆盖度的升高,高寒草地光谱反射率曲线、一阶微分曲线和连续统曲线的波峰波谷等更为明显,在450 nm、670 nm的叶绿素吸收波段,550 nm的叶绿素反射波段以及1450 nm处的水分吸收波段表现出明显的特征。在近红外区域的960 nm和1160 nm处也存在一定程度的水分吸收谷特征。土壤有机碳、全氮、全钾、全磷与高寒草地植被冠层光谱反射值、一阶微分值的相关系数曲线趋势都基本一致,并且有机碳全氮≥全磷全钾。在400-720 nm,高寒草地光谱反射值与土壤有机碳、全氮、全钾、全磷呈负相关;并在670-680 nm之间相关性最高;在720-1400 nm范围,高寒草地植被冠层光谱反射值与土壤有机碳、全氮、全钾、全磷呈正相关。经过一阶微分处理后,相关性得到了明显的提升。有机碳、全氮、全钾、全磷的最大相关系数都得到了很大提高。相关系数曲线剧烈起伏,在极显著正相关性和极显著负相关性之间猛烈振荡,显著相关的波段范围更加精细,分化出若干狭窄的波段。(2)高寒草地光谱指数对土壤养分的响应模型构建为了更好地展示选择的21类光谱指数之间的联系,计算了各光谱指数之间的相关系数,发现光谱指数之间的相关性比较高,即模型自变量存在比较严重的自相关性。因此采用多元逐步回归和偏最小二乘回归来建立模型。对21类高寒草地光谱指数与实测的土壤化学元素进行Pearson相关性分析,总体来看,有机碳全氮全磷全钾。土壤与光谱指数中的EVI呈最大正相关,多与SD_y呈最大负相关。建立的多元逐步回归模型中,有机碳模型的决定系数R2最高,达到0.56,全磷的决定系数次之,R2为0.529,全氮的R2为0.483,均通过置性水平α=0.001的相关性检验。由于自变量因子中的多重自相关性,模型保留的自变量都比较少。建立的偏最小二乘回归模型中,全磷模型的R2最高,为0.602,有机碳模型的R2次之,为0.576,全氮模型的R2为0.46,均通过置性水平α=0.001的相关性检验。提取成分数全磷有机碳全氮。对两种模型进行对比验证,发现从模型对自变量信息的利用率、模型的决定系数、模型预测精度、误差分析等方面来看,偏最小二乘回归模型相比于多元逐步回归有更好的相关性、稳定性、预测能力和可靠性。其中全磷模型提升效果最佳,全氮和有机碳次之,全钾模型两者效果都不好。(3)基于HJ-1A高光谱数据的土壤养分空间估算模型构建研究在进行全局去条带法去除遥感影像自带的条带,和FLAASH大气校正后,分析了0.45-0.95 um范围115个波段中任意两个光谱波段以矩阵联立形式计算得到的各类植被指数对土壤有机碳、全氮、全钾、全磷的敏感性,挑选土壤有机碳、全氮、全钾、全磷对应的各类植被指数的最优近红外和红外波段。高寒草地光谱特征变量中只有SD_y与土壤有机、全氮、全磷的相关性较大,而植被指数中只有TVI指数与土壤有机碳、全氮、全磷没有显著相关性。总体来看,基于HJ-1A高光谱数据提取的光谱指数与全钾的相关性最大,与有机碳和全氮的相关性差不多,与全磷的相关性稍差。从模型的拟合优度来说,有机碳全磷全氮全钾;从模型的预测能力和稳定性来看,全磷全钾有机碳全氮;从模型的可靠性来说,全磷有机碳全钾全氮。基于参考数据集在不同类型土壤单元多边形上统计均值进行比较,发现土壤有机碳、全氮、全钾、全磷的预测值均只与部分土壤类型参考值接近,与整体的土壤元素值域存在一定的偏差。通过定性分析,发现模型结果仍能在较大程度上符合不同类型的土壤层有机碳、全氮、全钾、全磷含量的大小关系。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S812.2

【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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10 段敏杰;放牧干扰下藏北紫花针茅高寒草地生物量遥感监测[D];中国农业科学院;2011年
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