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基于多源数据和机器学习的艾比湖湿地国家级自然保护区土壤盐分反演研究

周晓红  
【摘要】:土壤盐渍化制约着农业的发展,一直以来都是西北干旱区最突出的生态环境问题之一。在我国西北边陲的艾比湖湿地国家级自然保护区,由于地形地貌、气候以及人为因素的影响,致使其土壤盐渍化问题愈发严重,生态环境急剧恶化,当地的农业经济已受到威胁,因此,盐渍土的治理迫在眉睫。然而,土壤含盐量的获取、不同季节的空间分布对盐渍土的治理至关重要,所以,本文以艾比湖湿地国家级自然保护区为研究对象,选取2018年8月(干季)和2019年5月(湿季)的土壤盐分数据,对比分析干湿季土壤盐分、水分的动态变化,以及空间分布,并通过多光谱遥感影像Sentinel-2、Landsat 8 OLI和HJ1A-CCD2构建传统、二维、三维光谱指数,最后基于多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林(Random forest,RF)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)构建土壤盐分反演模型,并通过决定系数(Coefficients of determination,R~2),均方根误差(Root mean squar eerror,RMSE)和相对分析误差(Residual predictive deviation,RPD)等模型精度评价,优选出最佳土壤盐分反演模型,且通过2017年7月(干季)和2018年5月(湿季)土壤盐分数据对该模型进行精度验证,最终用于干湿季土壤盐分反演。得出主要结论如下:(1)从不同层土壤来看,表层土壤盐分较多,水分较少,随着深度的增加盐分减少,水分增多。从土壤水盐空间分布来看,干湿季土壤水盐具有明显的差异性,干季西南方向的土壤含盐量较大,湿季风力强劲,致使表层土壤盐分分布不均,且湿季土壤含水量高于干季。(2)将Sentinel-2影像进行微分变换再构建光谱指数可知:传统光谱指数与土壤盐分的相关性最低,三维光谱指数最高,且一阶数据中三维光谱指数与土壤盐分的相关性高于原始、二阶数据中的光谱指数。比较分析Landsat 8 OLI和HJ1A-CCD影像数据所构建的三维光谱指数可知,均是由一阶数据所构建的光谱指数与土壤盐分相关性较高,与Sentinel-2数据三维光谱指数的分析结果具有一致性。在Sentinel-2、Landsat 8 OLI数据所构建的三维光谱指数中,大部分三维光谱指数均包含远红外波段,且不含远红外波段的HJ1A-CCD2数据所构建的三维光谱指数与土壤盐分的相关性远低于Sentinel-2和Landsat 8 OLI数据,表明引入短波红外构建的光谱指数与土壤盐分之间的敏感性更强,与前人研究结果具有一致性。(3)Sentinel-2一阶数据三维光谱指数构建的PLSR模型为最佳土壤盐分反演模型,其验证集R~2为0.754,RMSE为6.216,RPD为1.474,RPD大于1.4,具有预测能力,通过2017年7月(干季)和2018年5月(湿季)的土壤盐分数据对该模型进行验证可知,在干季,R~2为0.576,RMSE为2.244,RPD为2.351,精度较高,实测值与预测值相差较小,拟合度较高。在湿季,R~2为0.664,RMSE为2.746,RPD分别为1.460,大部分点均分布在1:1线周围,预测值和实测值较接近,相差较小,由此表明该模型可用于干湿季土壤盐分反演。故将PLSR土壤盐分反演模型用于干湿季土壤盐分反演可知,土壤盐分均是由湖边向外围逐渐减少,与实地调查结果相符。


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