干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取

Arid

	基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取
其他题名	Remote Sensing Extraction of Soil Salinity in Yellow River Delta Kenli County based on Feature Space
	边玲玲; 王卷乐; 郭兵; 程凯; 魏海硕
来源期刊	遥感技术与应用
ISSN	1004-0323
出版年	2020
卷号	35 期号:1 页码:211-218
中文摘要	土壤盐渍化是实现土地资源可持续利用所面临的重要挑战,在我国滨海的黄河三角洲区域遥感定量反演适宜方法可为区域盐渍化监测与防治提供技术方法参考。研究以Landsat 8 OLI数据和野外实测数据为基础,提取关键地表特征参量,定量化探讨土壤盐分与地表生物物理参数之间的规律及关系,建立黄河三角洲土壤盐分最优反演模型。结果表明:Albedo-MSAVI、SIAlbedo、SI-NDVI反演精度分别为83.4%、88.8%和80.6%。分析认为SI-Albedo 模型最适用于滨海地区盐渍化程度反演,对滨海地区土壤盐分的预测能力较强;Albedo-MSAVI、SI-NDVI模型对内陆干旱、半干旱地区的盐渍化信息提取具有一定的参考意义。基于精度最高的SI-Albedo所反演的结果来看,垦利县盐渍化程度自东向西总体呈高低高走向,与该区域盐分积聚的成因机理相符。
英文摘要	Soil salinization is an important challenge to achieve sustainable use of land resources.The appropriate method for remote sensing quantitative inversion in the coastal Yellow River Delta region of China can provide technical reference for regional salinization monitoring and prevention.Utilizing Landsat 8 OLI image and field measured data,we extracted key surface characteristic parameters,quantitatively discussed the law and relationship between soil salinity and surface biophysical parameters and established a soil salinity inversion model.The results show that the inversion precisions of Albedo-MSAVI,SI-Albedo and SI-NDVI feature space are 83.4%,88.8% and 80.6% respectively.The analysis shows the SI-Albedo model is suitable for the inversion of salinization level in Binhai areas.For Albedo-MSAVI and SI-NDVI models,they have certain reference significance for salinization information extraction in inland arid and semi-arid areas.Based on the inversion of the SI-Albedo feature space with the highest accuracy,the level of salinization in Kenli County is generally high-low-high trends from the east to the west,which is consistent with the formation mechanism of salt accumulation in this area.
中文关键词	盐渍化 ; 特征空间 ; 遥感反演 ; 黄河三角洲 ; 垦利县
英文关键词	Salinization Feature space Remote sensing inversion Yellow River Delta Kenli County
类型	Article
语种	中文
收录类别	CSCD
WOS类目	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:6680023
来源机构	中国科学院地理科学与资源研究所
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/353955
作者单位	边玲玲, 山东理工大学建筑工程学院;;中国科学院地理科学与资源研究所, ;;资源与环境信息系统国家重点实验室, 淄博;;, 山东;;北京 255049;;100101, 中国.; 魏海硕, 山东理工大学建筑工程学院;;中国科学院地理科学与资源研究所, ;;资源与环境信息系统国家重点实验室, 淄博;;, 山东;;北京 255049;;100101, 中国.; 王卷乐, 中国科学院地理科学与资源研究所;;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 资源与环境信息系统国家重点实验室;;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, ;;南京, 北京;;江苏 100101;;210023, 中国.; 郭兵, 山东理工大学建筑工程学院, 淄博, 山东 255049, 中国.; 程凯, 中国科学院地理科学与资源研究所;;中国科学院大学, 资源与环境信息系统国家重点实验室;;, ;;, 北京;;北京 100101;;100049, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	边玲玲,王卷乐,郭兵,等. 基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取[J]. 中国科学院地理科学与资源研究所,2020,35(1):211-218.
APA	边玲玲,王卷乐,郭兵,程凯,&魏海硕.(2020).基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取.遥感技术与应用,35(1),211-218.
MLA	边玲玲,et al."基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取".遥感技术与应用 35.1(2020):211-218.