论文部分内容阅读
当前,土壤盐渍化以及因灌溉引起的土壤次生盐渍化问题是我国干旱、半干旱区所面临的主要生态环境问题。在特征空间理论的支持下,以波谱分解技术为基础,以Landsat-TM、Landsat-ETM+多光谱遥感影像和野外调查数据为基础数据源,通过分析干旱区土壤盐渍化对地表生物物理特征的影响,探讨了表征盐渍化过程与地表生物物理特征之间的规律及定量关系,进而利用土壤盐渍化遥感监测中关键的3个指标——经过波谱分解技术获得的直接表征盐渍化的土壤盐渍化光谱、间接表征盐渍化的植被覆盖度和土壤水分含量协同构建了二维特征空间支持下的土壤盐渍化遥感监测模型VSSI(Vegetation fraction and Soil fraction Soil Index)、SVSI(Soil water contents and Vegetation fraction Soil Index)、SSSI(Soil water contents and Soil salinization fraction Soil Index)和三维特征空间支持下的土壤盐渍化遥感监测模型SVWSI和SDI。研究结果表明:基于三维特征空间建立的SVWSI(Soil salinization fraction-Vegetation fraction-Water contents Soil Index)和SDI(Soil Distance Index)模型对不同盐渍化程度土壤的敏感程度要高于基于传统二维特征空间建立的VSSI、SVSI和SSSI模型。其中,SVWSI和SDI模型与实测0—10 cm土壤盐分含量决定系数分别为R2=0.8325和R2=0.8646,这充分说明基于高维数特征空间所构建的土壤盐渍化遥感监测模型能更准确地反映盐渍化土壤地表盐量组合及其变化信息,且指标简单、易于获取,对于今后干旱区区域大尺度盐渍地信息提取以及动态监测研究具有重要意义。