基于RS/GIS的开都河流域下游绿洲土壤盐渍化动态变化研究

摘要

绿洲是干旱区特有的地理景观，亦是干旱区社会经济发展的承载体。在干旱区，由于盐渍化和次生盐渍化所造成的大面积土地被迫撂荒和植被的第一性生产力下降，限制了农业的发展，威胁到绿洲的生态安全和经济的可持续发展。
　　 本文以开都河流域下游绿洲为研究区，将传统的野外调查与遥感技术相结合，基于GIS空间分析技术，进行土壤盐渍化的遥感分级，定量的分析了盐渍化土壤在时间和空间上的变化，并结合灰色系统预测模型对盐渍土的发展趋势进行预测，对土壤盐渍化的驱动因子进行了分析，提出了区域土壤盐渍化综合防治的建议与对策。
　　 通过分析，本文得出以下结论：
　　 （1）采用便携式光谱仪ASD对典型样区不同类型的盐渍土进行高光谱分析，得出在可见光-近红外波段土壤的光谱反射率曲线的形状大致可由5个折线段(0.35～0.71μm，0.71～1.47μm，1.47～1.97μm，1.97～2.21μm和2.21～2.50μm)和4个吸收带(0.69～0.74μm，1.38～1.53μm，1.81～2.09μm和2.18～2.25μm)控制，为遥感定量反演土壤盐分提供了基础。
　　 （2）利用CBERS影像通过主成分变换、土壤指数变换和土壤盐分指数变换选出能够突出盐渍土信息的最佳组合特征波段。结果表明：利用CBERS影像第一、二、三、四波段与NDSI指数合成，进行主成分变换，然后选取第三主成分与土壤指数图像和土壤盐分指数图像进行合成，有利于对研究区影像图中不同程度的盐渍土进行分类。
　　 （3）分别采用监督分类的最大似然法（Maximum Likelihood Classifier）、最小距离法(Minimum Distance Classifier)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)法对遥感影像进行分类，通过比较，得出支持向量机法为最佳方案的结论，其分类精度kappa系数达到了0.894，与野外调研的典型样区盐渍地分布状况基本一致。
　　 （4）利用SVM法分别对1973年MSS影像、1990年TM影像、2000年ETM+影像和2007年CBERS遥感影像进行监督分类，得出四个时期盐渍化土壤的面积及分布情况，并根据四个不同时期重度盐渍地、中度盐渍地和轻度盐渍地解译数据，采用灰色系统预测模型对该区域未来盐渍地发展趋势进行了预测。
　　 （5）土壤盐渍化的发生发展过程受自然因素和人口、水资源利用方式、农业发展模式等社会经济因素制约。从自然因素和人文因素两个方面，分析了区域土壤盐渍化的形成、发生与发展，并提出合理的建议与对策。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 引言

2 研究区概况

3 数据来源与处理

4 盐渍土光谱特征分析与遥感信息提取

5 土壤盐渍化动态变化分析

6 土壤盐渍化驱动因子分析

7 结论与展望

参考文献

在读期间发表的论文

后记