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土壤盐渍化高光谱特征分析与建模被引量：15: 2016年; 基于高光谱遥感技术快速、无损的检测优势,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为例,探讨利用反射光谱来预测土壤含盐量的可行性。利用野外采集的土壤样本,在实验室内测得了土壤含盐量及原始光谱反射率。利用光谱分析技术计算高光谱指数,与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选出土壤含盐量的光谱特征波段,基于逐步多元线性回归和偏最小二乘回归建立土壤盐分动态监测模型。通过精度检验,结果表明:基于偏最小二乘回归方法,以对数二阶微分光谱特征波段所构建的盐渍化遥感监测模型最优,模型的稳定性和预测精度最高。利用反射光谱来预测土壤含盐量可实现区域尺度上的土壤盐渍化实时监测和评价。; 黄帅丁建丽李相杨爱霞; 关键词：土壤盐渍化

基于实测高光谱指数与HSI影像指数的土壤含水量监测被引量：17: 2015年; 为了探索土壤含水量与高光谱植被指数的内在关系,实现土壤含水量的快速且准确监测,以ASD光谱仪测定的研究区植被高光谱数据和环境卫星HSI高光谱影像数据为基础数据计算得到26种光谱植被指数,通过灰度关联分析法（grey relational analysis）对不同深度（0~10,〉10~30,〉30~50 cm）土壤含水量与实测光谱指数和影像光谱指数进行分析和筛选,确定了与土壤含水量相关性较高的5个光谱植被指数,采用多元线性回归法（multiple linear regression）分别构建了基于实测数据和影像数据的高光谱植被指数土壤含水量反演模型,并用实测高光谱植被指数模型对HSI影像植被指数模型进行校正。结果表明：2种土壤含水量反演模型对0~10 cm层的土壤含水量均有较高的拟合度,判定系数（R2）均高于0.589,并具有较好的稳定性;实测高光谱植被指数模型精度优于HSI影像植被指数模型,判定系数（R2）分别为0.668和0.589;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数（R2）从0.589提升到0.711,均方根误差（RMSE）为0.0014。该研究方法进行土壤含水量监测是可行的,为进一步提高土壤含水量定量遥感监测提供一定参考。; 李相丁建丽; 关键词：土壤含水量光谱分析植被指数灰色关联分析

基于多变量时间序列模型的地下水埋深预测——以渭库绿洲为例被引量：8: 2017年; 为能够更好地预测干旱区渭库绿洲的地下水埋深及合理规划、开发地下水资源。以1995-2014年降雨量、蒸发量、农业用水量和地下水埋深等数据作为数据源展开研究。利用主成分分析法提取贡献率较大的因素,将其应用于多变量时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型,从而建立地下水埋深的预测模型,并对模型进行验证。研究结果表明:渭库绿洲的地下水埋深受蒸发量、农业用水量的影响大,分别为0.533、0.466;模型预测值与实测值相对误差的平均值仅为1.483%,表明该模型在干旱区绿洲区域预测精度高、效果佳。预测趋势显示:若研究区蒸发量持续增加25%、降雨量减少15%、农业用水量减少15%时,地下水埋深将达到4.21 m,预测地下水埋深对渭库绿洲的生态环境和农业发展提供了有力的参考。; 谭娇丁建丽陈文倩米热古力.艾尼瓦尔李相周倩倩; 关键词：地下水埋深

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究被引量：2: 2016年; 基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R^2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R^2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。; 李相丁建丽黄帅陈文倩王娇袁泽陈芸; 关键词：土壤含水量多元线性回归

基于T_s-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进被引量：10: 2016年; 土壤水分胁迫是干旱区绿洲生态环境和可持续发展面临的主要问题,开展区域尺度下大面积、高精度的土壤水分监测,有利于该地区旱情预报、作物估产、气象水文等领域研究。以Ts-NDVI特征空间为理论基础,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究靶区,选择典型干湿季节下Landsat 8遥感影像,在传统温度-植被干旱指数(TVDI)算法基础上,考虑大尺度研究区下垫面异质性(植被覆被、地形起伏)对辐射能量平衡的影响,分别采用植被水分指数(VWIs)、加入大气温度(Ta)和DEM校正后的地表温度(Ts)与NDVI相结合,构建了植被干旱指数(VDI)和改进型温度-植被干旱指数(iTVDI),并结合同期实测土壤水分数据对3种算法进行比较。结果表明:3种算法在一定程度上均能比较客观反映旱情特征,与表层土壤含水量呈现不同程度的负相关,其中,iTVDI相关性最好,TVDI次之,VDI相关性最低;相较植被生长初期而言,3种算法均在植被生长成熟期具有更好的水分监测能力。; 王娇丁建丽袁泽陈文倩李相黄帅; 关键词：NDVI 土壤水分

绿洲-荒漠交错带浅层地下水埋深遥感反演——以库车县绿洲为例被引量：2: 2016年; 采用经典统计学与GIS相结合的方法分析了以新疆库车县为代表的绿洲-荒漠交错带的土壤水以及地下水埋深的分布情况,在借助遥感手段结合实测数据的基础上,运用TS-VI特征空间（TS-NDVI与TS-MSAVI特征空间）反演了土壤含水量,并以此反演出地下水埋深分布状况,并对2种方法的精度进行比较,寻求适用于研究样区的反演算法。结果表明,地下水埋深与0-10 cm层的土壤相对含水量（SRWC）相关系数最高,高达0.8024;利用2种方法提取土壤相对含水量的精度均满足研究需求,但TVDIMSAVI反演的SRWC精度高于TVDINDVI,进而使用TVDIMSAVI和0-10 cm层的SRWC反演得到了研究区的地下水埋深分布图;在缺少实测土壤相对含水量数据时,运用此方法反演地下水埋深是可行的。; 李相丁建丽李鑫; 关键词：地下水埋深土壤相对含水量

基于高分一号影像的土地覆被分类方法初探被引量：29: 2016年; 高分一号是我国发射的第一颗高分辨率卫星,其包含地物信息较为丰富,较多的应用于土地覆被分类中,但高分影像普遍存在基于像元分类精度稍低的问题,为了提高遥感影像的分类精度,基于高分一号影像,以新疆艾比湖湿地保护区为研究样区进行土地覆被分类研究。利用灰度共生矩阵方法提取图像的纹理信息,并将结果作为参数量输入到支持向量机(SVM)分类器中,将研究结果与传统的SVM分类及最大似然分类法作对比分析可得:辅以纹理特征的SVM分类方法可更好的区分地物信息,分类精度高达93.64%;传统的SVM分类精度为92.27%;最大似然分类为87.90%;因地制宜的开展辅以纹理特征的SVM分类方法是提高土地覆被监测精度的有效手段。; 陈文倩丁建丽王娇袁泽李相黄帅; 关键词：纹理特征 SVM

干旱半干旱区土壤含盐量和电导率高光谱估算被引量：11: 2015年; 以新疆南疆地区渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象,将土壤样品的含盐量与电导率数据和使用ASD Field Spec Pro FR光谱仪测得土壤样品高光谱数据作为本研究原始数据.首先,对原始土壤光谱反射率曲线进行Savitzky-Golay滤波以消除光谱曲线噪声可能引起的误差,对得到的光谱曲线进行对数、倒数等15种光谱变换;其次,对土壤样品含盐量与电导率关系进行分析,并通过两者与土壤光谱反射率不同光谱变换形式的相关性比较分析,遴选出一阶微分、对数倒数一阶微分、连续统去除和连续统去除一阶微分四种相关性较好的变换形式;最后,以此变换形式对含盐量和电导率进行建模,并对二者进行了高光谱估算精度的比较.结果表明:渭干河-库车河三角洲绿洲的含盐量与电导率的相关性较高,达到0.9975;电导率与四种不同光谱变换形式之间的相关性要优于含盐量,特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出;无论是含盐量还是电导率,多元逐步回归模型均优于一元线性模型,且以电导率建立的两种回归模型的决定系数均高于含盐量.研究表明,土壤电导率对高光谱信息的反应比含盐量更敏感,同时,以电导率建模的估算精度比含盐量更高.因此,以电导率替代含盐量进行土壤盐渍化高光谱估算研究是一种精度更高、速度更快的方法,可为提高土壤盐渍化高光谱估算提供理论依据.; 李相丁建丽侯艳军邓凯; 关键词：土壤含盐量土壤电导率

基于国产GF-1遥感影像的面向对象桥梁提取方法研究被引量：5: 2015年; 以国产"高分一号"2m/8m高空间分辨率遥感图像为数据源,使用基于规则的面向对象的方法实现了对高分辨率影像中桥梁目标的精确提取。首先,经过多尺度分割实验并结合下垫面特征选择最优分割尺度;其次,利用水体指数、阈值函数等方法建立规则集,逐步获取水体和桥梁潜在区的矢量文件;最后,通过二值化、数学形态学处理、叠加分析等方法成功提取桥梁目标。实验结果表明,该方法可以准确、高效地提取出桥梁信息,总体精度在90%以上,Kappa系数在85%以上,在高分辨率遥感影像高精度提取桥梁的实践中具有广泛的适用性,该研究成果或对国产高分影像处理系统的研究与应用提供了一定的科学参考。; 袁泽丁建丽王娇陈文倩李相黄帅; 关键词：桥梁面向对象数学形态学

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李相

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