【摘 要】
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土壤盐渍化是指由于土壤含盐量过高,从而导致作物无法正常生长、发育的现象;甚至已经有部分土地从耕地变为荒地,严重影响了土地种植以及粮食产量。合理整治土壤盐渍化问题已经刻不容缓,而解决问题的第一步就是需要监测盐渍化的整体情况,从而达到统筹规划的目的。无人机技术在获取遥感信息时能够取得快速、方便、快捷的效果,且能够获得大面积的图像,从而实现高效运作,达到有效检测,实时控制,最终能够通过实时监测提出相应的
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目（编号:2017YFC0403302）； 国家自然科学基金面上项目（编号:51979232、51979234）；
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土壤盐渍化是指由于土壤含盐量过高,从而导致作物无法正常生长、发育的现象;甚至已经有部分土地从耕地变为荒地,严重影响了土地种植以及粮食产量。合理整治土壤盐渍化问题已经刻不容缓,而解决问题的第一步就是需要监测盐渍化的整体情况,从而达到统筹规划的目的。无人机技术在获取遥感信息时能够取得快速、方便、快捷的效果,且能够获得大面积的图像,从而实现高效运作,达到有效检测,实时控制,最终能够通过实时监测提出相应的解决方案,并增加作物产量,减少土壤盐渍化的危害。本文采用内蒙古河套灌区的具有不同梯度的土壤盐渍化的土地作为研究对象,通过2018年至2019年采集的作物不同生育期内的遥感影像以及土壤盐分、水分数据,分析探讨了利用热红外遥感影像监测土壤盐分以及水分的方法,分析裸土时期的土壤温度、7、8月份的植株冠层温度与土壤水盐的相关关系,采用了单因素曲线建模、多元线性回归模型、偏最小二乘回归模型、岭回归模型以及机器学习的BP神经网络模型和ELM极限学习机模型分别构建不同的水盐反演模型,并对精度进行了分析评价,主要有以下结论:（1）通过对裸土时期土壤表层温度与不同深度处土壤盐分的相关性分析,发现地表温度与表层土壤的相关性高于深层土壤;随着盐渍化程度的增加,与土壤表层温度的相关性越好;归一化处理的方式以水地温差作归一化处理的标准取得了较好的效果。在一元线性建模与曲线建模之间,使用三次函数运算对于土壤温度反演土壤含盐量具有最好的响应特性。（2）通过结合冠层温度与可见光3波段光谱反射率,并通过曲线运算构建指数,可以较好的反演土壤水盐含量。通过灰度关联分析法筛选出的指数为自变量,对应的土壤水盐含量为因变量,基于三种线性回归方法构建水盐含量反演模型,发现岭回归在反演土壤水分与土壤盐分时均取得了最好的效果,单一的使用线性回归则效果最差。（3）通过结合冠层温度与多光谱6波段光谱反射率,构建不同的指数,以冠层温度与光谱相关指数为自变量,水盐含量为因变量,利用机器学习的方法构建水盐含量反演模型。多元线性回归模型,BP神经网络模型、ELM极限学习机三种方法中ELM极限学习机模型反演效果最佳,且在20cm深度处反演土壤含盐量的效果最好;但是在反演表层土壤含盐量时,BP神经网络模型则具有最优的反演效果;在反演土壤含水率时无论表层还是深层都是ELM极限学习机模型效果最好。
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