【摘 要】
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土壤盐渍化作为土壤退化形式之一,阻碍了农用地的规划使用及农业生产生活,并在一定程度上减慢了城市化进程。充分认识区域土壤盐渍化发生发展机理,发展一套快速、有效的区域土壤盐渍化定量监测与风险评价技术,是应对上述挑战的必由之路,也是土壤盐渍化遥感监测研究的热点问题之一。因此,本研究以土壤理化数据和光学遥感数据为主要数据源,尝试将区域土壤盐渍化遥感监测研究与分数阶微分和机器学习的应用优势结合,以提高盐渍化
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土壤盐渍化作为土壤退化形式之一,阻碍了农用地的规划使用及农业生产生活,并在一定程度上减慢了城市化进程。充分认识区域土壤盐渍化发生发展机理,发展一套快速、有效的区域土壤盐渍化定量监测与风险评价技术,是应对上述挑战的必由之路,也是土壤盐渍化遥感监测研究的热点问题之一。因此,本研究以土壤理化数据和光学遥感数据为主要数据源,尝试将区域土壤盐渍化遥感监测研究与分数阶微分和机器学习的应用优势结合,以提高盐渍化监测的精度和效率。同时,再结合RS和GIS技术的优势,开发一种基于综合评分法的时空土壤盐分风险评估方法。具体结论如下:（1）以Sentinel-2 MSI多光谱数据为数据源,利用光谱指数建立土壤盐分预测的线性模型,模型相关性为0.676。（2）以HJ-1A/HIS高光谱数据为数据源,结合分数阶微分和机器学习的研究方法,结果表明1.2阶微分变换下的模型精度最高。（3）湿季和干季的土壤盐渍化风险有所不同。湿季的盐渍化风险相对较高,同时,随着季节由湿季向干季（5月至8月）、中风险区域（湿季）转变为低风险区域和无风险区域（干季）,湿季的高风险区域在干季转为中风险。本研究综合考虑了土壤盐渍化的空间分布情况和盐渍化风险驱动原因,较为全面的分析了土壤盐渍化问题。在理论上,本研究引入分数阶微分和机器学习丰富了盐渍化监测分析的研究方法,为推动干旱及半干旱地区盐渍化监测研究进程提供一定理论基础;在应用上,本研究通过算法性的结合构建出盐渍化反演分析的模型,提高了盐渍化监测的精度,突破单项技术在盐渍化土壤监测精度低、监测参数不全面的瓶颈。充分考虑了气候、环境等因素,探究了研究区的土壤盐渍化潜在驱动因素,为艾比湖自然湿地保护区盐渍化提供理论支持,为其他盐渍化地区的监测和治理提供先验参考。
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