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文檔簡介
1、大范圍實(shí)時(shí)土壤水分監(jiān)測是世界公認(rèn)的難題,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,使大面積土壤水分實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測成為可能。黃河三角洲地區(qū)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)等方面有著至關(guān)重要的意義,因此,在該區(qū)域進(jìn)行遙感土壤水分監(jiān)測可大大提高土壤水分監(jiān)測的經(jīng)濟(jì)性和時(shí)效性,這將對(duì)于當(dāng)?shù)卣私夂登槌潭群头植继峁└鼮榧皶r(shí)、有效的方法,從而對(duì)采取積極有效的措施和科學(xué)指揮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。 研究區(qū)內(nèi)植被群落組成單一,本文在研究過程中,同時(shí)把植被光譜特征、TM5衛(wèi)星各
2、個(gè)波段用途和最佳指數(shù)OIF(OptimumIndexFactor)相結(jié)合進(jìn)行考慮來選取植被信息提取中的最佳波段,用歸一化植被指數(shù)NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)評(píng)價(jià)植被蓋度,然后充分利用這些因素,遙感解譯植被群落分布從而了解土壤含水量和地下水位區(qū)域分布。 熱慣量與土壤含水量的關(guān)系非常密切,對(duì)于土壤含水量的每一細(xì)微變化,熱慣量都有響應(yīng)。因此,本文利用Landsat-5衛(wèi)星的TM數(shù)
3、據(jù)探索土壤含水量的遙感信息模型。由于研究區(qū)植被覆蓋率較高,TM圖像的反射率由植被和土壤兩部分反射率組成,對(duì)于植被影響反射率的大小,提出了“光學(xué)植被蓋度”概念來衡量,并用遙感方法進(jìn)行估測。用分解像元法排除植被干擾來提取土壤水分光譜信息,采用土壤水分光譜法并借助回歸分析建立土壤水分遙感的TM數(shù)據(jù)模型。 本文綜合考慮植被、土壤理化性質(zhì)及水文資料,使用全波段Landsat-5TM圖像,用遙感-數(shù)學(xué)-模型學(xué)融合的研究方法,在實(shí)地考察地下
4、水位、土壤水分和其他輔助資料的基礎(chǔ)上,建立土壤水分和地下水位的實(shí)驗(yàn)方程,提出了評(píng)價(jià)地下水位分布的遙感模型——GLDRS(ModelofGroundwaterLevelDistributionUsingRemoteSensing)模型。利用GLDRS模型對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了實(shí)地驗(yàn)證,結(jié)果表明,研究結(jié)果符合實(shí)際,認(rèn)為在地下水埋深深度不大于3m的自然帶,利用GLDRS多波段模型監(jiān)測并評(píng)價(jià)地下水位分布是可行的。 最后,根據(jù)土壤水分遙感監(jiān)測中
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