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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2006年
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土地退化评价中土壤因子的遥感信息提取研究

亢庆  
【摘要】:土地退化研究目前已成为国内外土壤学、农学、环境科学以及全球变化研究学界共同关注的热点。其中,遥感成为土地退化综合评价中获取基础评价因子数据不可或缺的技术。及时了解国内外土地退化研究的最新动向,并结合我国实际开展土地退化的遥感监测指标提取与评价技术的研究工作,具有重要的学术价值和现实意义。本研究在对土地退化、土壤遥感研究涉及的理论和方法研究进展进行总结和综述的基础上,基于遥感技术,以干旱区环境为试验基础,探索土地退化评价中与土壤相关的评价因子的信息提取方法,以期获取具有现实意义和应用价值的基础数据。 论文的主要成果与创新点包括: (1) 以新疆艾比湖为实验区进行了土壤遥感分类研究 为了便于方法的建立和验证,论文以具有典型干旱区特征的新疆艾比湖地区为实验区,在现场调查和土壤发生学分类辅助数据的支持下,分析了实验区土壤—景观的遥感信息特征,建立了便于遥感分类的实验区土壤分类系统和基于土壤-景观模型的土壤遥感分类方法,并分析和评价了试验效果。 实验中,实验区土壤遥感分类系统的建立主要基于土壤发生学分类系统的土壤亚类,但为了便于遥感分类,根据遥感信息特征为主的分类特征J-M距离分析结果,对可分类别进行了合并整理。将待分的17类土壤进行删除、合并,最终确定为9类,其中合并较多的主要是农田植被景观中的几类土壤。 遥感数据采用ASTER和SPOT图像,考虑其提供的遥感信息较丰富、空间分辨率较高,故分类方法采用高光谱遥感图像分类常用的方法—光谱角度制图,并以最大似然法监督分类作为对比。分类结果经混淆矩阵分析表明,由于光谱与空间分辨率不足等原因引起光谱混合效应的限制,光谱角度制图分类的总体精度(85.68%)比最大似然法(91.08%)稍差。但3种盐碱化土壤类型因光谱特征差异明显,其光谱角度制图分类精度稍好于最大似然法,误分和错分误差较小。 (2) 土壤遥感分类方法在新疆区域的试验应用 以具有相似景观环境特征、区域范围更大的新疆为研究区进行了土壤遥感分类方法的应用试验,探讨较大范围区域内该方法应用的效果。分类方法以艾比湖实验区建立的方法为参照,遥感数据采用了相应尺度的MODIS数据,辅助数据为1:100万土壤数据库。 考虑到土壤类型较多造成分类较复杂,试验采用了土壤发生学分类系统的土类为基本分类单元。根据分类特征J-M距离分析,对景观相似的黑毡土和黑钙土、草甸土和潮土、草毡土和冷钙土等进行了合并,待分类型最终确定为26类。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:S127;X825

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