引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

摘要：

土壤有机质(soil organic matter, SOM)是土壤质量评价的重要指标.监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义.该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律.结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势.

关键词：遥感、模型、有机质、MODIS、时相信息、光谱指数、松嫩平原

所属期刊栏目：34

分类号：S127;TP79(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目41501357;国家自然科学基金项目41671438;"中国科学院东北地理与农业生态研究所"引进优秀人才项目资助

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：143-150