基于Quickbird影像的碱化土壤pH值定量监测研究

摘要：

土壤碱化对干旱区农牧业发展危害严重,当前对碱化程度的评估主要为实验室理化性质测定及实地土壤光谱测定.土壤pH值是土壤碱化程度预测的重要参数,为讨论高分辨率卫星数据快速、准确获取土壤碱化程度的可行性,以准噶尔盆地东南缘新疆奇台碱化土壤为研究对象,通过对采样点Quickbird数据的反射率及其土壤pH数据的相关分析,探究其对土壤碱化程度预测的“敏感”波段,并建立影像反射率与土壤实测pH值之间的多种回归预测模型,选择模型判定系数、均方根误差等进行模型精度评价,得到土壤碱化程度预测的最优模型.结果表明:Quickbird影像各波段反射率均能较好反映研究区土壤的碱化程度.630～ 690 nm范围的band3是预测碱化土壤pH预测的最“敏感”波段.band1、band2和band3所建立的碱化土壤pH值定量模型精度最高,其预测精度达到82.41％,明显高于LANDSAT数据所建立的模型.

关键词：Quickbird、土壤碱化、光谱特征、定量监测、预测模型、奇台、新疆

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资助基金：国家自然科学基金41171165;北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目IDHT20130322;北京联合大学人才强校计划项目BPHR2012E01资助

在线出版日期：2016-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：493-498