土地退化评价中土壤因子的遥感信息提取研究

论文摘要

土地退化研究目前已成为国内外土壤学、农学、环境科学以及全球变化研究学界共同关注的热点。其中，遥感成为土地退化综合评价中获取基础评价因子数据不可或缺的技术。及时了解国内外土地退化研究的最新动向，并结合我国实际开展土地退化的遥感监测指标提取与评价技术的研究工作，具有重要的学术价值和现实意义。本研究在对土地退化、土壤遥感研究涉及的理论和方法研究进展进行总结和综述的基础上，基于遥感技术，以干旱区环境为试验基础，探索土地退化评价中与土壤相关的评价因子的信息提取方法，以期获取具有现实意义和应用价值的基础数据。 论文的主要成果与创新点包括： （1） 以新疆艾比湖为实验区进行了土壤遥感分类研究 为了便于方法的建立和验证，论文以具有典型干旱区特征的新疆艾比湖地区为实验区，在现场调查和土壤发生学分类辅助数据的支持下，分析了实验区土壤—景观的遥感信息特征，建立了便于遥感分类的实验区土壤分类系统和基于土壤-景观模型的土壤遥感分类方法，并分析和评价了试验效果。 实验中，实验区土壤遥感分类系统的建立主要基于土壤发生学分类系统的土壤亚类，但为了便于遥感分类，根据遥感信息特征为主的分类特征J-M距离分析结果，对可分类别进行了合并整理。将待分的17类土壤进行删除、合并，最终确定为9类，其中合并较多的主要是农田植被景观中的几类土壤。 遥感数据采用ASTER和SPOT图像，考虑其提供的遥感信息较丰富、空间分辨率较高，故分类方法采用高光谱遥感图像分类常用的方法—光谱角度制图，并以最大似然法监督分类作为对比。分类结果经混淆矩阵分析表明，由于光谱与空间分辨率不足等原因引起光谱混合效应的限制，光谱角度制图分类的总体精度（85.68％）比最大似然法（91.08％）稍差。但3种盐碱化土壤类型因光谱特征差异明显，其光谱角度制图分类精度稍好于最大似然法，误分和错分误差较小。 （2） 土壤遥感分类方法在新疆区域的试验应用 以具有相似景观环境特征、区域范围更大的新疆为研究区进行了土壤遥感分类方法的应用试验，探讨较大范围区域内该方法应用的效果。分类方法以艾比湖实验区建立的方法为参照，遥感数据采用了相应尺度的MODIS数据，辅助数据为1：100万土壤数据库。 考虑到土壤类型较多造成分类较复杂，试验采用了土壤发生学分类系统的土类为基本分类单元。根据分类特征J-M距离分析，对景观相似的黑毡土和黑钙土、草甸土和潮土、草毡土和冷钙土等进行了合并，待分类型最终确定为26类。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 与土地退化有关的几个概念
• 1.1.2 土地退化状况简介
• 1.1.3 土地退化评价研究进展
• 1.1.4 土地退化评价理论
• 1.1.5 土地退化评价方法中遥感的应用
• 1.1.6 土地退化评价指标体系
• 1.2 本研究内容
• 1.2.1 土地退化评价土壤因子相关指标的选择
• 1.2.2 研究内容与基本思路
• 1.3 参考文献
• 第二章 土壤分类与土壤遥感研究进展
• 2.1 土壤分类研究进展
• 2.1.1 关于土壤发生学分类
• 2.1.2 土壤信息化与土壤信息系统
• 2.1.3 传统土壤调查模式及局限性
• 2.2 土壤光学遥感基础理论
• 2.2.1 土壤光谱机理
• 2.2.2 土壤光谱特征分析
• 2.2.3 影响土壤光谱特征的主要因素
• 2.3 数字土壤制图研究进展
• 2.3.1 土壤-景观模型
• 2.3.2 土壤-景观模型中的数学模型
• 2.3.3 土壤-景观模型七个因子的获取
• 2.4 土壤盐碱化遥感研究进展
• 2.4.1 盐碱土的遥感信息特征
• 2.4.2 盐碱土遥感探测的影响因素
• 2.4.3 遥感数据源
• 2.4.4 遥感数据处理方法
• 2.4.5 土壤盐碱化遥感研究热点
• 2.5 本章小结
• 2.6 参考文献
• 第三章 实验区土壤遥感分类研究
• 3.1 实验区自然环境概况
• 3.2 数据选择
• 3.2.1 遥感数据
• 3.2.2 辅助数据
• 3.2.3 野外调查工作
• 3.3 遥感图像分类方法选择
• 3.3.1 光谱角度制图法
• 3.3.2 最大似然分类法
• 3.4 数据预处理
• 3.4.1 分类特征分析与提取
• 3.4.2 分类数据集合成
• 3.5 建立土壤遥感分类系统及采样方案
• 3.5.1 土壤数据库资料存在的问题
• 3.5.2 遥感分类系统与采样方案
• 3.6 土壤遥感分类试验
• 3.6.1 SAM分类
• 3.6.2 最大似然法分类
• 3.6.3 精度检验与分析
• 3.6.4 结果分析
• 3.7 本章小结
• 3.8 参考文献
• 第四章 新疆土壤遥感分类试验
• 4.1 研究区自然环境概况
• 4.2 数据选择
• 4.2.1 遥感数据
• 4.2.2 辅助数据
• 4.3 土壤类型遥感信息提取试验
• 4.3.1 特征选择与提取
• 4.3.2 遥感数据预处理及辅助数据处理
• 4.3.3 本研究分类系统与采样方案
• 4.3.4 土壤类型可分度分析
• 4.3.5 最大似然法监督分类
• 4.3.6 光谱角度制图法监督分类
• 4.3.7 精度分析
• 4.3.8 问题与讨论
• 4.4 本章小结
• 4.5 参考文献
• 第五章 基于土壤分类的土壤质地与盐碱化研究
• 5.1 土壤质地因子
• 5.1.1 土壤质地专题信息提取
• 5.1.2 风沙土遥感信息分析
• 5.2 土壤盐碱化因子
• 5.3 本章小结
• 5.4 参考文献
• 第六章 实验区土壤盐碱化遥感信息定量提取试验及应用研究
• 6.1 土壤盐碱化遥感信息定量提取试验
• 6.1.1 实验区
• 6.1.2 数据选择
• 6.1.3 方法简介
• 6.1.4 地表盐碱化景观分析
• 6.1.5 数据处理过程
• 6.1.6 精度检验
• 6.1.7 结果分析
• 6.1.8 问题与讨论
• 6.2 土壤盐碱化因子在土地利用动态研究中的应用
• 6.2.1 获取土地利用数据
• 6.2.2 土地利用变化时空特征分析
• 6.2.3 结论与问题
• 6.3 本章小结
• 6.4 参考文献
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 发表文章
• 致谢