基于CYGNSS数据的土壤含盐量反演方法研究开题报告

 2022-01-11 21:49:32

全文总字数:5743字

1. 研究目的与意义(文献综述)

近年来,土壤盐渍化已经成为全球面临的重要环境问题之一,土壤盐渍化将导致全球可利用土地资源大大减少,并严重影响到了全球生态系统。据统计,全球受到盐渍化影响的土地面积超过932.2m ha[1],超过3%的土地资源受到盐碱化影响[2],并且以每年2×106 ha的速度增加[3]。土壤盐渍化尤其会对植物的生长造成盐分胁迫,使得土地上植被的覆盖率大大降低,这对农业生产带来极其不利的影响。我国的盐渍土分布广泛,总面积约为3600×104 km2,占全国可利用土地面积的4.9%[4]。其中,盐渍土地主要为滨海盐碱地[5]。黄河三角洲是由黄河的大量泥沙在入海口淤积而成,当地在河流和海洋多动力影响下使得潜水埋深较浅、矿化度高,导致土壤严重且广泛地盐渍化[6]。同时,位于滨海湿润-半湿润海水浸渍盐渍区的土壤盐分积累受到自然和人为双重因素的影响,属于现代积盐过程[7]。该区域土壤盐渍化面积约为44.29万hm2,其中重度盐渍化土壤和盐碱光板地面积达23.63万hm2,分别占区域总面积的50%和28.3%[8]。

传统的实验室测量与分析土壤性质十分耗费时间和人力。遥感作为一种拥有获取大空间尺度和高时间分辨率的数据能力的技术手段,相较于传统的方法对于区域地表信息的获取具有十分显著的优势。如今,研究如何利用遥感数据进行土壤含盐量的定量反演成了当今遥感界一个热门的研究方向。早在2003年,metternicht,g.i.等人[9]就对使用遥感数据对土壤的含盐量进行反演的相关可行性和局限性进行探究,并按照不同的监测手段分别进行了论述。

目前,国内外土壤盐渍化监测手段以基于光学传感器数据产品直接反演土壤含盐量的研究方向为主, r. p. shrestha等[10]运用landsat卫星数据产品,结合土壤属性数据建立了多元回归模型; amalallbed等人[11, 12]在沙特阿拉伯的al-hassa oasis地区,利用ikonos卫星的影像数据建立相应的土壤盐渍化监测的回归模型.

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究基本内容

本文将借鉴cygnss数据计算土壤含水量的方法,以cygnss作为主要数据源并结合运用smap数据等辅助数据,计算土壤介电常数虚部(随土壤含盐量的变化较为敏感),然后运用土壤介电模型计算出土壤含盐量,最后和已有的土壤含盐量数据产品进行对比并验证其精度。

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3. 研究计划与安排

1 综述:基于文献阅读积累,完成绪论和初步的实施方案(10页左右),2019.12.20-2020.1.5;

2 数据收集及处理:2020.1.6-2020.2.15;

3 建模及结果分析:2020.2.16-2020.4.10;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]rengasamy p. world salinizationwith emphasis on australia[j]. journal of experimental botany, 2006,57(5): 1017-1023.

[2]gorji t, tanik a, sertel e.soil salinity prediction, monitoring and mapping using modern technologies[j].procedia earth and planetary science, 2015,15: 507-512.

[3]abbas a, khan s, hussain n, etal. characterizing soil salinity in irrigated agriculture using a remotesensing approach[j]. physics and chemistry of the earth, parts a/b/c, 2013,55:43-52.

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