蔡娅娅:基于Sentinel-1A和Landsat 8影像的槎白河小流域土壤水分反演研究论文

蔡娅娅:基于Sentinel-1A和Landsat 8影像的槎白河小流域土壤水分反演研究论文

本文主要研究内容

作者蔡娅娅(2019)在《基于Sentinel-1A和Landsat 8影像的槎白河小流域土壤水分反演研究》一文中研究指出:土壤水分分布规律是区域水土流失重要的研究方向,传统的土壤水分监测主要采用点状抽样实测,这难以满足大区域面上研究的需要,而雷达遥感对于贵州省开展大区域地物分布研究具有特定的优势。本文以安顺市平坝区境内的槎白河小流域为研究区,利用2018年3月的Sentinel-1A雷达数据和Landsat 8光学数据,基于引入植被覆盖度改进的水云模型、BP神经网络模型进行研究区的地表(0-5cm)土壤水分反演;采用Landsat 8光学遥感数据建立不同植被指数的TVDI模型反演的地表(0-5cm)土壤水分,并对不同模型反演的土壤水分进行精度对比分析。主要研究成果如下:(1)基于BAS优化的BP神经网络算法利用Sentinel-1A雷达和Landsat 8光学数据协同反演研究区的土壤含水量,相对于本研究其他模型是较好的。将Landsat 8中的红、绿、近红外三个波段和Sentinel-1A数据的VV、VH、VV/VH的后散射系数值作为输入数据,研究表明该方法的可操作性,模型反演值和实测数据拟合度(R~2)达到了0.57,RMSE为3.48。(2)基于不同大小的滤波窗口和方法对Sentinel-1A雷达数据进行处理,研究表明窗口大小为5×5的滤波效果最好,综合评价指标(统计图像均值、标准差、均值保持指数、平滑指数、等效视数和边缘保持指数)认为Lee滤波器对于抑制雷达数据的斑点噪声效果最佳。(3)基于引入植被覆盖度构建的水云模型提取研究区削减植被层散射影响的后散射系数,与实测数据建立数学模型,进行土壤水分反演。研究结果表明,对灌木林地、耕地、草地的土壤水分具有一定的可行性,对于不同植被含水量的水云模型进行精度验证和评价分析,NDWI反演的植被含水量建立的模型的反演结果验证拟合度R~2分别达到0.49(VH)、0.51(VV),发现VV极化比较适合植被覆盖区域的水分反演。(4)通过提取Landsat 8数据研究区不同的植被指数(NDVI、MSAVI、EVA、RVI)与地表温度构建TVDI模型反演土壤水分值,对比不同TS-VI特征值,发现EVI(植被增强指数)和改进型土壤调整植被指数(MSAVI)构建的干湿边方程决定系数R~2分别高达0.88、0.91和0.91、0.82。基于EVI和MASVI的TVDI模型土壤水分的反演精度分别为0.50、0.54。(5)根据土壤水分反演结果,土壤水分的空间特征是由北向南逐渐增加,与植被覆盖和地表温度的空间变化一致。坡度是三个地形因子中主要影响土壤水分分布,其次是海拔,随着海拔的升高,湿润和湿润等级的主要分布面积也在增加;坡度在5°-15°主要是干旱和干旱等级分布,坡度>15°的为湿润和湿润等级占主导分布。

Abstract

tu rang shui fen fen bu gui lv shi ou yu shui tu liu shi chong yao de yan jiu fang xiang ,chuan tong de tu rang shui fen jian ce zhu yao cai yong dian zhuang chou yang shi ce ,zhe nan yi man zu da ou yu mian shang yan jiu de xu yao ,er lei da yao gan dui yu gui zhou sheng kai zhan da ou yu de wu fen bu yan jiu ju you te ding de you shi 。ben wen yi an shun shi ping ba ou jing nei de cha bai he xiao liu yu wei yan jiu ou ,li yong 2018nian 3yue de Sentinel-1Alei da shu ju he Landsat 8guang xue shu ju ,ji yu yin ru zhi bei fu gai du gai jin de shui yun mo xing 、BPshen jing wang lao mo xing jin hang yan jiu ou de de biao (0-5cm)tu rang shui fen fan yan ;cai yong Landsat 8guang xue yao gan shu ju jian li bu tong zhi bei zhi shu de TVDImo xing fan yan de de biao (0-5cm)tu rang shui fen ,bing dui bu tong mo xing fan yan de tu rang shui fen jin hang jing du dui bi fen xi 。zhu yao yan jiu cheng guo ru xia :(1)ji yu BASyou hua de BPshen jing wang lao suan fa li yong Sentinel-1Alei da he Landsat 8guang xue shu ju xie tong fan yan yan jiu ou de tu rang han shui liang ,xiang dui yu ben yan jiu ji ta mo xing shi jiao hao de 。jiang Landsat 8zhong de gong 、lu 、jin gong wai san ge bo duan he Sentinel-1Ashu ju de VV、VH、VV/VHde hou san she ji shu zhi zuo wei shu ru shu ju ,yan jiu biao ming gai fang fa de ke cao zuo xing ,mo xing fan yan zhi he shi ce shu ju ni ge du (R~2)da dao le 0.57,RMSEwei 3.48。(2)ji yu bu tong da xiao de lv bo chuang kou he fang fa dui Sentinel-1Alei da shu ju jin hang chu li ,yan jiu biao ming chuang kou da xiao wei 5×5de lv bo xiao guo zui hao ,zeng ge ping jia zhi biao (tong ji tu xiang jun zhi 、biao zhun cha 、jun zhi bao chi zhi shu 、ping hua zhi shu 、deng xiao shi shu he bian yuan bao chi zhi shu )ren wei Leelv bo qi dui yu yi zhi lei da shu ju de ban dian zao sheng xiao guo zui jia 。(3)ji yu yin ru zhi bei fu gai du gou jian de shui yun mo xing di qu yan jiu ou xiao jian zhi bei ceng san she ying xiang de hou san she ji shu ,yu shi ce shu ju jian li shu xue mo xing ,jin hang tu rang shui fen fan yan 。yan jiu jie guo biao ming ,dui guan mu lin de 、geng de 、cao de de tu rang shui fen ju you yi ding de ke hang xing ,dui yu bu tong zhi bei han shui liang de shui yun mo xing jin hang jing du yan zheng he ping jia fen xi ,NDWIfan yan de zhi bei han shui liang jian li de mo xing de fan yan jie guo yan zheng ni ge du R~2fen bie da dao 0.49(VH)、0.51(VV),fa xian VVji hua bi jiao kuo ge zhi bei fu gai ou yu de shui fen fan yan 。(4)tong guo di qu Landsat 8shu ju yan jiu ou bu tong de zhi bei zhi shu (NDVI、MSAVI、EVA、RVI)yu de biao wen du gou jian TVDImo xing fan yan tu rang shui fen zhi ,dui bi bu tong TS-VIte zheng zhi ,fa xian EVI(zhi bei zeng jiang zhi shu )he gai jin xing tu rang diao zheng zhi bei zhi shu (MSAVI)gou jian de gan shi bian fang cheng jue ding ji shu R~2fen bie gao da 0.88、0.91he 0.91、0.82。ji yu EVIhe MASVIde TVDImo xing tu rang shui fen de fan yan jing du fen bie wei 0.50、0.54。(5)gen ju tu rang shui fen fan yan jie guo ,tu rang shui fen de kong jian te zheng shi you bei xiang na zhu jian zeng jia ,yu zhi bei fu gai he de biao wen du de kong jian bian hua yi zhi 。po du shi san ge de xing yin zi zhong zhu yao ying xiang tu rang shui fen fen bu ,ji ci shi hai ba ,sui zhao hai ba de sheng gao ,shi run he shi run deng ji de zhu yao fen bu mian ji ye zai zeng jia ;po du zai 5°-15°zhu yao shi gan han he gan han deng ji fen bu ,po du >15°de wei shi run he shi run deng ji zhan zhu dao fen bu 。

论文参考文献

  • [1].基于NIR-Red-LST特征空间的土壤水分估计算法研究[D]. 周亚楠.合肥工业大学2019
  • [2].基于Sentinel-1 SAR数据的表层土壤水分遥感反演[D]. 李新尧.西北大学2019
  • [3].基于主动微波遥感的典型黑土区表层土壤水分反演研究[D]. 秦乐乐.东北农业大学2019
  • [4].基于遥感与VIC模型的干旱区土壤水分时空变化特征[D]. 包青岭.新疆大学2019
  • [5].土壤水分产品降尺度及验证研究[D]. 刘静.长安大学2019
  • [6].基于SVR的鄂尔多斯风沙滩地区土壤水分遥感反演方法研究[D]. 王雅婷.长安大学2019
  • [7].干旱半干旱地区植被覆盖地表土壤水分反演研究[D]. 张延成.长安大学2019
  • [8].卫星遥感土壤水分产品订正方法及反演算法研究[D]. 徐作敏.中国气象科学研究院2019
  • [9].风云三号土壤水分卫星遥感反演研究[D]. 纪翔.贵州大学2019
  • [10].双极化SAR数据裸露地表土壤水分反演[D]. 秦小宝.长安大学2018
  • 读者推荐
  • [1].基于SAR与光学数据的高原湿地土壤水分反演研究[D]. 关韵桐.云南师范大学2019
  • [2].Landsat 8与GF-3影像数据协同反演森林地表土壤水分方法研究[D]. 侯宇初.哈尔滨师范大学2019
  • [3].基于高光谱遥感的土壤水盐监测模型研究[D]. 王海峰.西北农林科技大学2019
  • [4].基于时空融合技术的Landsat地表温度数据重建策略研究[D]. 张亚军.太原理工大学2019
  • [5].风云三号土壤水分卫星遥感反演研究[D]. 纪翔.贵州大学2019
  • [6].基于双极化数据的草原地表土壤水分反演研究[D]. 戴玉玲.中国矿业大学2019
  • [7].多源遥感数据反演植被覆盖地表土壤水分方法研究[D]. 林利斌.南京信息工程大学2018
  • [8].基于Sentinel-1A和Landsat-8的土壤水分反演[D]. 王琦.成都理工大学2018
  • [9].基于合成孔径雷达(SAR)的土壤水分反演[D]. 杨晶晶.内蒙古大学2018
  • [10].雷达/光学遥感数据在麦田土壤水分监测中的应用研究[D]. 杨天鹏.华东师范大学2018
  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自贵州大学的蔡娅娅,发表于刊物贵州大学2019-07-16论文,是一篇关于土壤水分论文,水云模型论文,黔中地区论文,贵州大学2019-07-16论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自贵州大学2019-07-16论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

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