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基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取

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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、SI-Albedo、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.
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

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山东理工大学建筑工程学院,山东淄博 255049

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,北京 100101

江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京 210023

中国科学院大学,北京 100049

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盐渍化 特征空间 遥感反演 黄河三角洲 垦利县

中国科学院战略性先导科技专项(A类)资助防灾减灾知识服务系统中国科学院“十三五”信息化专项科学大数据工程项目

XDA19040501CKCEST-2018-2-8XXH13505-07

2020

遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
年,卷(期)：2020.35(1)
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