【摘 要】
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土壤盐渍化制约着灌溉农业的可持续发展。面对时空变异性极强的土壤盐分,利用多种尺度转换方法实现遥感数据尺度上推,促成不同尺度下地表盐分信息的遥感反演,有利于揭示和把握复杂的盐渍化地理变化规律,提升遥感技术对土壤盐分的监测精度。本研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,挑选灌域内四块盐渍化程度不一的地块作为试验区域,以4月份（春灌前）和6月份（春灌后）两个时期实地采集获取的土壤样本为研究对象,利用与地
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目（编号:2017YFC0403302）； 国家自然科学基金面上项目（编号:51979232）；
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土壤盐渍化制约着灌溉农业的可持续发展。面对时空变异性极强的土壤盐分,利用多种尺度转换方法实现遥感数据尺度上推,促成不同尺度下地表盐分信息的遥感反演,有利于揭示和把握复杂的盐渍化地理变化规律,提升遥感技术对土壤盐分的监测精度。本研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,挑选灌域内四块盐渍化程度不一的地块作为试验区域,以4月份（春灌前）和6月份（春灌后）两个时期实地采集获取的土壤样本为研究对象,利用与地面数据采集时间保持一致的无人机影像和卫星影像获取光谱参数信息,基于不同模型输入变量组合与空间尺度转换方法构建出无人机升尺度模型并对卫星数据进行修正,实现土壤盐分的空天一体化监测;通过分形理论寻找无人机尺度空间内适宜的观测尺度,在此基础上,以灰度关联分析遥感光谱指数与土壤盐分的关系并构建出相应的土壤含盐量监测模型,探索尺度转换前后不同模型对土壤盐分的反演精度;采用图像频谱分析理论从能量的角度分析了遥感光谱参量在不同转换路径下存在的差异,比较并评估其对土壤盐渍化监测精度造成的影响。本研究得到的主要结果如下:（1）基于主导变异权重法构建的升尺度模型可有效提高GF-1卫星遥感反演土壤盐分的精度。通过均值、标准差、信息熵和平均梯度等统计指标评价三种尺度转换方法对试验区无人机四波段影像尺度上推效果,分析指标体系并和原始影像比较后发现主导变异权重法转换效果最优。构建出针对不同数据源三种模型输入组合下的土壤含盐量监测模型,发现在无人机升尺度模型中,主导变异权重法监测效果最佳,局部平均法次之,最邻近法效果最差。筛选出在多元线性回归与BP神经网络方法下各自建模和验证效果最好的2个模型,结合波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正,结果表明最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型,其Rv~2为0.420,RMSEv为0.219,比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型Rv~2高0.217,RMSEv低0.013。（2）利用分形理论确定无人机尺度空间内最佳的转换尺度并构建出该尺度下的土壤含盐量监测模型。建立关于归一化植被指数NDVI连续的空间尺度转换模型,经由评价参数体系确定最合理的尺度层级level=14,此时影像空间分辨率对应为1.4m。在原始尺度（0.1m）和最佳转换尺度（1.4m）下,结合数学建模方法和灰度关联分析构建了两个采样深度的土壤含盐量监测模型,得到0-10cm深度与10-20cm深度监测效果最好的模型皆为1.4m尺度的支持向量机模型,其对应Rv~2分别为0.743和0.763,RMSEv分别为0.172和0.136。与0.1m尺度的模型相比,在10-20cm土壤深度处的建模集和验证集Rv~2至少提升了0.08,RMSE也有明显降低。（3）评估遥感光谱参量在不同尺度转换路径下的频谱效应与监测效果。以比值植被指数RVI-2为例,通过局部平均法和三种变异权重法将RVI-2上推到不同尺度,发现先聚合后反演和先反演后聚合的RVI-2地物频谱统计曲线存在差异。两种频谱曲线峰值随尺度变化明显,具体表现为频谱峰值随尺度的上升而下降,其角向频谱能量集中在θ=158°,径向频谱能量集中在低频（r=2）。同一尺度下,主导变异权重法在先聚合后反演转换方式下得到的RVI-2影像的径向和角向频谱峰值最高,其模型精度在依据先聚合后反演转换方式构建的所有回归模型中表现最好;局部平均法在先反演后聚合转换方式下得到的RVI-2影像的径向和角向频谱峰值最高,算术平均值变异权重法模型精度在依据先反演后聚合转换方式构建的所有回归模型中表现最好。
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