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高光谱遥感技术在在土地工程中的应用分析

这几天我们一直在讨论有关高光谱遥感技术方面的介绍,今天,我们将一起探讨一下有关高光谱遥感技术在在土地工程中的应用分析,小编希望可以帮助到大家~

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土地工程的研究对象是土地,土地工程的主要目的是解决土地与人类之间的供求矛盾,土地工程的主要技术手段为:运用工程技术和措施将荒草地、沙地、盐碱地、 荒滩等未利用地进行综合开发,成为能够被人类利用的土地;提高已利用土地的集约节约化水平和资源利用率;修复由于污染、塌陷、沉降等多种自然或人为原因产生的已损害土地资源;通过工程和非工程手段对低标准土地提质改造,提高土地生产力。而利用高光谱遥感技术的特点可以实现土壤监测、土地类型分类、污损土地治理、作物生长监测四方面的土地工程应用。


1土壤监测

土地整治过程中通常会对土壤的理化性质进行监测及评估,高光谱遥感可以作为一种技术手段对土壤的空间信息及其性质进行监测,亦可用来评价土壤可开发的潜力。土壤的光谱反射特性反映了土壤的基本性质,这为研究土壤本身的属性提供了一个新的途径和指 标。光谱特征和土壤理化性质有密切的关系,是土壤遥感技术的物理基础。目前,普遍认为土壤的机械组成、含水量、有机质含量、氧化铁含量等都是影响土壤光谱特性的主要理化性状。国内外有很多相关研究从土壤的光谱反射率与土壤各种参数的相关性入手,将光谱反射率进行各种形式的组合及变化后与土壤各种参数构建相应的回归模型,进而从土壤光谱中提取有关土壤参数的信息。国内秦倩如等利用高光谱数据对土壤游离铁进行了模型估算研究,徐丽华等利用高光谱数据对紫色土土壤全氮及全磷含量进行了反演及预测。


2土地类型分类

高光谱遥感具有对地识别能力高的特点,可以利用高光谱遥感技术对大面积的土地进行分类。高光谱图像包含丰富的光谱信息及空间信息,高光谱遥感数据的每一个像元都包含大量的信息,能够形成一条连续的光谱曲线。地物分类是高光谱遥感图像处理和应用的一项重要内容。目前常用的遥感图像分类的方法主要分为监督分类和非监督分类。近年来,随着人工智能的飞速发展,越来越多的深度学习模型应用于遥感影像的分类,取得了非常好的效果。

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3污损土地治理

土地工程的主要研究方向之一就是污损土地治理, 传统的污损土地调查主要依靠外业采样、内业实验室化 验的方法,缺点是成本高、耗时长。高光谱遥感技术可以低成本、快速的对土壤污损状况进行识别、监测、分析、评估以及对治理后的污损土地进行跟踪监测及评价。土壤的光谱特征是利用遥感技术准确识别土壤中各成分的关键,利用这些特征可以识别污染热点、污染类型及其分布。石安等人以浙江省温岭市为例,利用高光谱遥感反演技术研究了2006—2016年前后十年的水稻土中Cd、Cu、Ni、Pb、Zn等重金属元素随时间的变化趋势。黄长平等利用遥感反演了土壤重金属Cu含量并研究了针对重金属Cu的波段选择与最佳光谱分辨率。

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4作物生长监测

对未利用土地进行开发整理,形成可耕种的耕地,并对原低效利用的耕地进行土地综合整治、提质改造是土地的工程的主要任务之一。除此之外,可以利用高光谱遥感技术对农作物长势及产量等信息进行动态监测,通过高光谱遥感反演LAI(叶面积指数)可用来判断作物的长势情况以及生物量的变化。贺佳等利用高光谱遥感技术反演了 不同时期冬小麦的叶面积指数,张东彦基于高光谱成像 技术对作物叶绿素信息诊断机理及方法进行了研究。

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好了,那么以上就是有关高光谱遥感技术在在土地工程中的应用分析介绍,希望可以对大家有益哦~

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