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针对目前内蒙古河套灌区沈乌灌域正在进行的水权转换工程,应用遥感、地理信息系统等手段,利用马尔科夫、BP神经网络等模型,结合经典统计学理论,开展了土地利用/覆盖类型及土壤盐分时空变化研究,为水权转换提供一些本底值资料,也为水权转换工程实施后土地利用/覆盖及土壤盐分变化情况提供一定的科学依据。本文得出的主要结论如下:1.选择不同时段遥感图像配合不同波段组合可以很好的辅助人工识别不同土地利用类型。利用NDVI、MNDWI、SI指数等作为CART算法决策树的特征量,可以有效提高分类精度,总体分类精度和Kappa系数分别达到了 91.52%和0.89。2.20a间研究区沙地和盐碱地面积分别减小了 43.78%和62.50%,天然植被、植被、水域及其他面积分别增加了 135.16%、75.08%、42.71%和29.41%,沙地面积减少主要是因为转化为天然植被和植被,盐碱地面积减少主要是因为转化为植被。3.经验证,利用马尔科夫链模型对土地利用/覆盖类型的预测是可行的,在外界驱动力不变的情况下,到2035年时,沙地面积将减小到410.56 km2;天然植被和盐碱地面积趋于稳定,面积分别保持在400 km2和94 km2左右;植被和水域面积持续增加,面积分别达到941.16 km2和152.44 km2。4.选取Landsat OLI的SI指数、Adbole和band 7作为特征量,通过数理统计分析确定决策树阈值的决策树分类可以对不同盐渍化程度农田进行划分,分类总体精度和Kappa分别为79%和0.72。非盐渍化农田、轻度盐渍化农田、中度盐渍化农田和重度盐渍化农田分别占农田总面积的33%、41%、19%和7%。5.利用BP神经网络模型模拟监测点EC与各土地利用类型间距离的关系模型,当输入因子为D渠、D盐、D沙、D 植、D其他,隐含层神经元为6个时,相关系数R为0.94,RMSE为0.16,平均验证误差为21.66%。模型模拟效果优于多元线性回归模型和6因子时BP神经网络模型。6.随着节水改造工程的实施,2016年9月节水改造区地下水埋深较2015年9月显著性增加;节水改造区节水改造区0-10cm 土壤盐分呈现显著性降低;节水改造区地下水埋深与土壤盐分相关性降低;表聚型土壤盐分剖面占研究区比重较之前减少了12.95%。