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基于無人機-衛星遙感升尺度的土壤鹽漬化監測方法

時間:2019-11-7 16:38:04編輯:佚名來源:互聯網欄目:土質檢測點擊數(0)已有0人評論 加入收藏

  為提高衛星遙感對裸土期土壤鹽漬化的監測精度。以河套灌區沙壕渠灌域為研究區域, 利用無人機多光譜遙感和 GF-1 衛星遙感分別獲取圖像數據,并同步采集土壤表層含鹽量。將實測含鹽量與無人機和 GF-1 衛星兩種數據的光譜因子進行相關性分析,引入多元線性回歸模型(Multivariable linear regression,MLR)、逐步回歸模型(Stepwise regression,SR)和嶺回歸模型(Ridge regression,RR),分別構建鹽漬化監測模型。采用改進的 TsHARP 尺度轉換方法,將無人機數據建立的趨勢面應用到 GF-1 衛星尺度上,經過轉換殘差校正,對升尺度結果進行定性和定量分析。結果表明:在兩種遙感數據的光譜波段和鹽分指數中,藍波段 B1、近紅外波段 B5、鹽分指數 SI、鹽分指數 S5 和改進的光譜指數 NDVI-S1 與表層土壤鹽分的相關性較好,相關系數均在 0.3 以上;在 3 種回歸模型中,利用無人機多光譜影像數據和GF-1 多光譜影像數據反演表層土壤含鹽量的最優模型分別是SRU模型和MLRS 模型; 升尺度后土壤含鹽量的反演精度高于直接采用衛星遙感數據反演的精度。本研究可為裸土期土壤鹽漬化的大范圍快速精準監測提供一定的參考。

  土壤鹽漬化是一個全球生態環境問題,不僅會對作物生長產生負面影響,還會引起土地退化。因此,準確快速獲取土壤鹽漬化信息對灌區的可持續發展具有重大意義。

  衛星遙感具有快速和范圍廣等優點,是大范圍監測土壤鹽漬化的一種有效途徑,目前已得到了廣泛的應用。如 Lobell D B通過 MODIS 影像計算 EVI 和 NDVI 進行區域尺度的鹽分監測,姚遠等利用 Landsat TM7 影像計算植被指數進行北疆地區土壤鹽分反演。現有研究雖已取得了較多的成果,但衛星遙感數據存在高時間分辨率和高空間分辨率矛盾的問題

  為解決這一問題,國內外學者開展了大量尺度轉換的研究。Liang通過尺度上推分析了從 30m 到 1km 反照率和 LAI 的變化規律,發現隨空間尺度的變化呈線性變化;張萬昌等基于統計分析的方法實現了 30m ETM+影像反演 LAI 向 900m 的轉換,并對 LAI 產品進行了校正,發現效果較好。但這些方法多是基于衛星空間尺度之間的轉換。目前,在大范圍監測地表動態研究中,常用的衛星遙感影像空間分辨率還是相對較低 ,對于灌區鹽漬化的精準監測存在一定的局限性。無人機作為新型遙感平臺,具有高時效、高空間分辨率、云下低空飛行、高機動性等優點[13],可以迅速而準確地完成一定區域內的鹽漬化監測任務。但無人機在大范圍監測土壤鹽漬化方面存在著缺陷,如果將無人機遙感的高空間分辨率與衛星遙感的大范圍監測相結合,則可實現高精度大尺度的鹽漬化監測。因此,進行無人機到衛星尺度轉換研究,對土壤鹽漬化的監測具有非常重要的理論意義,而目前針對這一方面的研究還鮮有報道。

  本文以河套灌區沙壕渠灌域裸土期不同鹽漬化程度的表層土壤為研究對象,采用 MLR 模型、SR 模型和 RR 模型,分別構建無人機數據和 GF-1 衛星遙感數據的土壤鹽漬化監測模型,并通過改進的 TsHARP 尺度轉換方法,將無人機多光譜數據(空間分辨率為 6.5cm)建立的趨勢面應用到 GF-1 衛星(空間分辨率為 16m)中,經過轉換殘差校正后,對升尺度結果進行定性和定量評價,以期為提高衛星遙感監測鹽漬化精度提供一定的理論支持。

  1 材料與方法

  1.1 研究區概況

  河套灌區解放閘灌域沙壕渠灌域為本研究的試驗區,如圖1所示,其面積約為5333.36hm2, 位于西北高原地帶,平均海拔1000m以上,屬于典型的干旱半干旱大陸性氣候,土壤類型為 粉質粘壤土,平均干容重為1.466t/m3。地下水埋深為1.5m左右,年降雨量為66.3~200mm,

  年蒸發量約為2000mm,蒸降比在10以上。降水少蒸發大[14],再加上氣候條件、土質因素及 不合理灌溉方式導致了此地區相對嚴重的土壤鹽漬化問題。

  圖 1 研究區示意圖

  Fig.1 Map of research area

  1.2 數據來源與處理

  1.2.1 無人機多光譜遙感圖像數據獲取

  本次試驗所使用的無人機為大疆公司生產的 M600 型六旋翼無人機,其攜帶的多光譜相機傳感器為 Mirco-MCA (簡稱 u-MCA),它具有遠程觸發的特點,包括 6 個波段的光譜采集通道,分別是藍波段(490 nm)、綠波段(550 nm)、紅波段(680 nm)、紅邊波段(720 nm)、近紅外波段 1(800 nm)、近紅外波段 2(900nm)。試驗選取不同鹽漬化程度的 5 個區域,分別對其進行了無人機飛行試驗,如圖 1 所示。無人機飛行模式按照提前規劃的航線飛行, 拍照模式為等時間間隔,主航線間圖像重疊率設置為 80%,多光譜影像獲取時間為 2018 年 5 月 1 -5 日,選擇天氣晴朗的日期進行飛行,無人機飛行高度為 120m,多光譜相機鏡頭垂直向下,此時影像所對應的地面分辨率為 6.5cm。在研究區內布設了參考板,以便對遙感影像進行輻射標定。

  使用與多光譜相機配套的處理軟件(PixelWrench2)對獲取的影像進行配準與合成,導出為 6 波段多光譜影像的 tif 格式。將采樣點的經緯度導入 ENVI5.3.1 軟件,提取 tif 圖像中

  對應采樣點的灰度,利用參考板進一步計算出對應的反射率。

  1.2.2 GF-1 多光譜遙感影像的獲取及預處理

  本文以國產高分一號衛星影像(GF-1 WFV 相機)為數據源。衛星影像的成像時間與實測土壤含鹽量日期同步,高分一號衛星數據的重訪周期為 4d,空間分辨率為 16m,包括 4 個波段,分別為藍波段(450-520nm)、綠波段(520-590nm)、紅波段(630-690nm)和近紅外波段(770-890nm)。

  在 ENVI5.3.1 軟件中對下載的影像進行幾何精校正、輻射定標、大氣校正等預處理,經剪裁后得到研究區域衛星影像圖,將野外實測采樣點的經緯度導入到 GF-1 衛星遙感影像中,

  導出各采樣點對應像元的反射率,用于構建土壤鹽分含量的反演模型。

  2. 結論

  (1)通過土壤鹽分與無人機數據和 GF-1 數據的光譜波段和鹽分指數進行相關性分析發現,兩者的藍波段(B1)、近紅外波段(B5)、鹽分指數(SI)、鹽分指數(S5)和新構建的光譜指數 NDVI-S1 與土壤鹽分具有較好的相關性,相關系數均在 0.3 以上。其中新構建光譜指數 NDVI-S1 可達到 0.47 以上。

  (2) 比較 2 種不同數據源在三種回歸模型下反演表層土壤鹽分中發現,無人機數據建立的模型精度均優于 GF-1 衛星數據;在無人機高分辨率數據下,逐步回歸模型相對最優, 在 GF-1 衛星低分辨率數據下,多元線性回歸模型相對最優。

  (3)通過對升尺度影像圖的定性和定量分析發現,應用改進的 TsHARP 尺度轉換方法可實現對 GF-1 衛星遙感監測土壤鹽漬化精度的提高。升尺度后的最優模型比直接采用 GF-1 數據反演的最優模型 Rc2 高 0.338,R 2 高 0.369,RMSE 低 0.084。

  (4) 基于最優模型對研究區土壤鹽分進行空間分布反演和分析,結果表明:反演獲得的研究區土壤鹽分含量與實際采樣調查情況一致,表現為北部和中部主要為非鹽漬土和輕度鹽漬化土壤,南部鹽漬化情況相對嚴重。該研究對提高衛星遙感監測鹽漬土精度具有重要理論意義。

具體過程請看:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1964.S.20191025.1449.015.html

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