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基于遥感技术的干旱环境土壤盐渍化制图与水文干旱指数评估

DOI：10.5194/gi-2016-39 期刊：Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems Discussions 出版年份：2016 更新时间：2025-09-24 06:07:33
摘要： 植被指数多被描述为作物水分衍生物。归一化差异植被指数（NDVI）是最古老的遥感应用之一，既可直接评估作物活力，也能间接反映作物与水分的关系。近期多项NDVI衍生指标被专门用于评估作物水分关系。本研究考察了四种水文干旱指数：供水植被指数（WSVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、水分胁迫指数（MSI）和归一化差异红外指数（NDII），这些指标作为间接工具用于绘制干旱环境中不同土壤盐渍化程度对作物水分胁迫的影响图谱。在沙特阿拉伯等干旱地区，水资源（尤其是地下水位）承受着巨大压力——由于长期超采储备水源，地下水井正迅速枯竭。研究区夏季日照强烈、蒸发率高，导致地下水超采量多数情况下超过作物需水量。本研究广泛采用Landsat OLI-8数据获取瓦迪阿德瓦塞尔地区响应土壤盐渍化的多种植被指数，主成分分析和人工神经网络分析作为辅助工具，用于解析研究区水文干旱指数的回归模式。
作者： Mohamed Elhag，Jarbou A. Bahrawi
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了评估不同植被指数在干旱环境中（特别是沙特阿拉伯瓦迪达瓦西尔地区）评估遥感土壤盐渍化程度和作物水分关系的适用性。

研究成果

研究表明，遥感技术能有效用于干旱区土壤盐渍化制图及水文干旱指数评估。NDII被证实为预测土壤盐渍化的最佳指标，其次是SAVI和WSVI，而MSI表现欠佳。PCA与ANN是理解这些关系的有效辅助工具。该研究区域仍需进一步工作以缓解盐分累积的不利影响。

研究不足

该研究仅针对干旱环境，可能不直接适用于其他生态系统。人工神经网络模型参数众多，易出现过拟合，需谨慎进行交叉验证。所用指标对土壤和大气变化较为敏感，可能影响准确性。

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