渭干河-库车河三角洲绿洲土壤盐渍化现状特征及其与光谱的关系

利用遥感、土壤光谱及土壤盐分数据相结合的方法进行土壤盐渍化监测,选择2组不同特征的变量,对渭干河-库车河三角洲绿洲土壤盐渍化的现状特征进行了探讨,并计算了14个盐分因子与光谱波段(405 nm,410 nm,…,890 nm)的Pearson相关系数.结果发现,除少数光谱波段外,盐分因子与光谱波段之间的相关性并不显著. 在此基础上,利用后向多元线性回归分析,建立了部分盐分因子的预测模型,并对pH模型的精度进行了验证. 最后在野外考察,GPS定点和土壤采样分析的基础上,给出了土壤盐渍化程度及其分布范围.      

基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测

贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的概率模型.采用贝叶斯网络分类对具有典型干旱特征的库车县土壤盐渍化情况进行监测,首先应用条件独立性测试原理建立贝叶斯网络结构,把研究区遥感数据进行离散化,然后应用贝叶斯定理作为分类原则,将每个像元分为像元最大概率的类别.研究结果表明该方法来分类6种地类的整体分类精度达到96%,并为该区盐渍地面积,空间分布等特征监测提供较好的依据.     

塔里木盆地北缘盐渍地遥感调查及成因分析——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化严重威胁着干旱区绿洲的稳定与可持续发展，因此监测盐渍地的分布范围和程度以及分析其成因有着重要的意义。以塔里木盆地北缘盐渍地普遍发育区域渭干河-库车河三角洲绿洲为例，利用TM遥感影像，在野外调查的基础上，采用监督分类中的波谱角度分类法进行了盐渍地调查研究。该方法对盐渍地的提取精度可达到92％左右，是干旱区盐渍地监测的一种有效方法。在此基础上分析了渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍地的分布范围与程度，并结合气候、地貌、水文、人类活动等因素，对盐渍化成因进行了讨论。结果表明：干旱荒漠气候是形成盐渍地的前提条件，母岩和母质含盐是形成盐渍地的物质基础，地表水和地下水的补给是形成盐渍地的动力，人为因素是形成灌区次生盐渍地的重要条件。     

基于BP神经网络的盐碱土盐分反演模型研究

土壤盐渍化是干旱,半干旱农业区主要的土地退化问题,像沙漠化一样也是当今世界重要的环境和社会经济问题.以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲作为研究区,利用实测的盐碱土光谱数据和地下水埋深、地下水矿化度和表层土壤矿化度等因子构建了基于BP神经网络的盐碱土盐分反演模型.该模型的最终输出结果与期望得到的结果相差不大,在输出的误差中,...     

新疆准东地区降尘重金属污染分析及健康风险评价

使用单因子污染指数及污染负荷指数计算重金属污染水平,应用美国环境保护署人体暴露风险评价方法对6种降尘重金属(Zn、Cu、Cr、Pb、Hg、As)进行健康风险评价。结果表明:(1)新疆准东地区降尘中6种重金属均值都高于昌吉土壤背景值。(2)健康风险评价表明,手-口摄食途径是儿童和成人致癌及非致癌的最主要暴露途径。As是致癌风险的主要贡献者。对于成人而言,降尘重金属的总非致癌和总致癌风险都在可接受的范围内,但儿童总非致癌风险、总致癌风险分别是成人的7.20、1.34倍,且儿童的总非致癌风险已大于安全阈值。     

干旱区绿洲土壤盐渍化程度遥感定量评价

土壤盐渍化是制约渭干河-库车河三角洲绿洲内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题.利用Landsat TM遥感数据,构建了多维向量空间下的11个遥感定量指标.首先,采用因子分析方法分析不同程度的盐渍化与这11个指标之间的相关性,并建立因子得分模型.其次,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与盐渍化程度密切相关的指标:氧化铁、归一化盐分指数、地表反照率、植被指数、TM1、TM5、地表温度、湿度指标,并对这些指标建立判别方程,然后对渭干河—库车河三角洲绿洲典型样区盐渍化程度进行评价,将所有的实地样本分别代入判别方程,通过分析,发现判别方程的精度较高,与实际情况较吻合.轻度盐渍化的判别精度为80.3%,中度盐渍化的判别精度为68.75%,重度盐渍化的判别精度为83.65%.中度盐渍化土地的判别精度与轻度盐渍化、重度盐渍化土地的判别精度相比较低,这与中度盐渍化的光谱特征与其它地物易混淆有关.总之,所选取的指标简单,易于获取,有利于盐渍化的定量分析与评价.