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利用成像光谱技术绘制盐沼土壤特性图

DOI：10.1016/j.isprsjprs.2019.01.006 期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 潮汐盐沼在短期和长期时间尺度上均能固存和储存蓝碳。盐沼土壤通过支持复杂的生物地球化学反应、沉积物沉积及有机质积累来塑造并维持生态系统。本研究在美国乔治亚州的一个国家河口研究?；で?，探究了成像光谱技术间接量化与绘制潮汐盐沼土壤特性的潜力。我们开发了一个框架，结合现代数字图像处理技术进行盐沼土壤制图，包括基于对象的图像分析（OBIA）、机器学习建模和集成分析。同时评估了机载高光谱传感器相较于星载多光谱传感器（WorldView-2和QuickBird）估算盐沼土壤特性的效能，并对比了基于对象的建模与绘图优缺点与传统基于像素的绘图方法。结果表明，该设计框架能有效利用盐沼环境复合反射率定量与绘制三种盐沼土壤特性：土壤盐度、土壤含水量及土壤有机质含量。多光谱传感器可成功量化土壤盐度和含水量但无法建立有机质模型。研究还论证了最小噪声分数变换与集成分析技术在盐沼制图中的价值。结果表明，基于成像光谱的建模是量化与绘制本地尺度盐沼土壤特性的有效工具，有望替代传统土壤数据采集手段，为碳循环研究与潮汐盐沼?；ば薷刺峁┲С帧?
作者： Caiyun Zhang，Deepak R. Mishra，Steven C. Pennings
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为探究机载高光谱传感器与模拟星载多光谱传感器间接预测和绘制潮间带土壤特性的能力，并评估包括基于对象的图像分析、机器学习和集成分析在内的现代图像处理技术。

研究成果

该框架利用成像光谱技术有效量化并绘制了沼泽土壤特性图谱。基于对象的建模方法优于基于像素的方法。高光谱数据比多光谱数据精度更高，但WorldView-2和QuickBird卫星影像在监测盐度和含水量方面展现出潜力。集成分析提升了结果的稳健性并生成了不确定性分布图。该方法可作为传统土壤数据采集手段的可行替代方案，适用于碳循环研究和沼泽保护工作。

研究不足

潜在误差来源包括从样地到影像对象的尺度上推、影像获取与野外采样之间的时间间隔、航带间的辐射不匹配以及有限的野外样本量。由于土壤特性和植被响应存在时间变异性，这些模型可能无法直接跨时段应用。

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