【摘 要】
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[目的]基于遥感模型快速识别大尺度空间土壤盐渍化程度并及时预警,以防止土壤盐渍化.[方法]通过分析归一化植被指数(NDVI)、盐分指数(SI)和地下水埋深之间的响应关系,探讨了一种基于遥感模型SDI(Salinization Detection Index)的土壤盐渍化临界地下水位确定方法,并应用于民勤绿洲区.[结果]①植被NDVI与土壤盐渍化程度具有指数关系,盐渍化遥感监测指数SDI可以综合反映区域植被长势和土壤盐渍化程度.②SDI和地下水埋深在空间分布上呈显著负相关关系,说明SDI能够较好地反应土壤盐
【机 构】
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河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210024;中国水利水电科学研究院,北京 100038;水利部水利水电规划设计总院,北京 100120;浙江同济科技职业学院,杭州 31121
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[目的]基于遥感模型快速识别大尺度空间土壤盐渍化程度并及时预警,以防止土壤盐渍化.[方法]通过分析归一化植被指数(NDVI)、盐分指数(SI)和地下水埋深之间的响应关系,探讨了一种基于遥感模型SDI(Salinization Detection Index)的土壤盐渍化临界地下水位确定方法,并应用于民勤绿洲区.[结果]①植被NDVI与土壤盐渍化程度具有指数关系,盐渍化遥感监测指数SDI可以综合反映区域植被长势和土壤盐渍化程度.②SDI和地下水埋深在空间分布上呈显著负相关关系,说明SDI能够较好地反应土壤盐渍化程度.[结论]民勤绿洲区轻度盐渍化、中度盐渍化和重度盐渍化对应的地下水埋深分别为4.7、3.2、1.8 m.
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