土壤盐分含量的遥感反演研究

摘要

土壤盐碱化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,同时也是一个重要的环境问题.遥感技术能够快速、实时地提供盐碱地的性质、范围、盐碱程度等方面的信息.该文以河北省黄骅市为研究区,通过对实测的土壤光谱的分析,发现植被严重干扰了土壤对盐分含量光谱响应关系,同时,在451.42～593.79 nm波长范围内的土壤反射率对土壤盐分含量较为敏感,在土壤光谱分析的基础上,建立了土壤盐分含量反演的相关统计模型.但由于遥感影像特征与土壤盐分含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想.因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演土壤盐分含量.研究表明,BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其土壤盐分含量的反演精度有显著提高.