光谱与纹理信息结合的黄河三角洲土壤盐渍化信息提取——以垦利区为例

摘要

土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业发展的关键问题,及时准确地掌握土壤盐渍化信息对土地资源保护和开发利用具有积极意义。本研究以黄河三角洲核心区域垦利区2019年4月17日的Sentinel-2遥感影像为数据源,在ENVI和e Cognition软件支持下,利用灰度共生矩阵法提取遥感影像的二阶矩、对比度、熵、相关性等纹理特征信息,结合归一化植被指数(NDVI)、盐分指数(SI)等光谱特征信息,通过预设分类规则实现对黄河三角洲垦利区的盐渍土分类。结果表明,加入二阶矩、对比度、熵、相关性4个纹理特征统计量,再结合光谱信息对垦利区盐渍土进行分类,总体分类精度为92.4%,Kappa系数为0.89,相较于仅利用光谱信息的分类方法,总分类精度提高了10.5个百分点;各分类类别的生产者精度与使用者精度较仅依靠光谱信息分类的分类结果均明显提高,其中中度盐渍土的分类效果最好,其生产者精度与使用者精度最高,分别为95.0%、95.9%。本研究提出利用遥感光谱结合纹理特征实现滨海区盐渍土信息的提取方法,提高了盐渍土分类精度,为准确掌握研究区土壤盐渍化信息提供了新途径。