河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演-IngentaConnect.PDF

第 32 卷 第 16 期 农 业 工 程 学 报 Vol.32 No.16 2016 年 8 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Aug. 2016 109 河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演 1 2 1 1 刘全明 ，成秋明 ，王 学 ，李相君 （1. 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院测绘工程系，呼和浩特 010018 ； 2. 加拿大约克大学地球空间科学与工程系，加拿大 安大略省 多伦多 M3J1P3 ） 摘 要： 目前中国西北干旱、半干旱地区的土壤盐渍化情况日益趋于严重，动态、快速而精确地监测与评价土壤盐渍化 显得尤为重要。微波遥感所具有的优点使其成为探测土壤盐分分布的新兴而有潜力的方法。快速获取大范围地表土壤盐 渍化的空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。该文目的是试验与评价 C 波段 RADARSAT-2 SAR （synthetic aperture radar ）数据反演土壤盐渍化的性能。以受盐渍化影响较严重的内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区，基于SAR 后向散射 系数和土壤盐分实测值，利用多元线性回归（multiple linear regress ，MLR ）、地理加权回归（geographically weighted regression ，GWR ）和BP 人工神经网络（back propagation artificial neural networks ，BP ANN ）方法建立土壤含盐量的定 量反演模型，重点构建了 8 ∶140 ∶1 结构的 3 层 BP ANN 模型，经模型验证发现 MLR 、GWR 模型均偏向于弱相关，其 标准误差 SE 分别为 0.55、0.47 mg/g，而ANN （BP ）模型的内部、外部检验标准误差SE 分别为 0.24、0.33 mg/g，优于 前 2 种模型，其反演的盐渍化面积占比 65.4%，与地面验证结果基本一致。该文建立的考虑土壤水分影响、组合雷达后 向散射系数反演土壤盐分的人工智能模型，无需复杂的介电常数模型，能够在一定程度上满足土壤盐渍化监测的需要， 可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。 关键词：土壤；神经网络；雷达；土壤盐渍化；反演 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.16.016 中图分类号：S156.4 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2016)-16-0109-06 刘全明，成秋明，王 学，李相君. 河套灌区土壤盐渍化微波雷达反演[J]. 农业工程学报，2016，32(16)：109－114. doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.16.016 Liu Quanming, Cheng Qiuming, Wang Xue, Li Xiangjun. Soil salinity inversion in Hetao Irrigation district using microwave radar[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(16): 109－114. (in Chinese with English abstract) doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.16.016