干旱区盐渍土与盐生植物高光谱研究——以艾比湖湿地国家级自然保护区为例

本书通过基于干旱区水质监测的困境，设置了河流水质监测和干旱区湖泊水质监测两部分内容，方法上采用联合技术手段能够提高水质指标监测精度，突破单项技术在水质监测精度低、监测参数不全面的瓶颈。为推动内陆干旱区水质监测研究进程，保障西部水安全及国家“一带一路”重大战略的顺利实施提供一定基础。在理论上，本书引入光谱放大组合算法实现了光谱数据特征的重排列，丰富了光谱研究方法，分数阶微分在数据处理中的应用，突破了长期以来整数阶微分在光谱数据处理中的限制，为光谱数据的处理奠定了基础    

张飞，男，硕士生导师，环境工程专业学士学位，地图学与地理信息系统硕士学位，生态学博士学位。现为新疆大学资源与环境科学学院教授、绿洲生态教育部省部共建重点实验室技术骨干。主持国※级项目2项，省部级项目3项，所研究课题贯穿生态学、土壤学、环境科学等学科的基础理论，密切结合3S等技术与方法，已发表国内外核心论文70余篇，其中，SCI收录15篇，一级学报10篇，软件著作权4项。     

   上  篇
   第一章 绪论 / 3
   1.1 研究背景及意义 / 3
   1.2 国内外研究进展 / 4
   1.2.1 国外研究进展 / 4
   1.2.2 国内研究进展 / 5
   1.3 研究内容与技术路线 / 6
   1.3.1 研究内容 / 6
   1.3.2 技术路线 / 7
   第二章 研究区状况 / 8
   2.1 地理位置 / 8
   2.2 湿地气候与水文特征 / 8
   2.3 地貌特征 / 9
   2.4 艾比湖及主要入湖河流水系 / 11
   2.5 艾比湖的地物类型 / 11
   第三章 数据收集与分析方法 / 13
   3.1 数据的收集 / 13
   3.2 影像数据处理 / 16
   3.2.1 Landsat8 遥感影像预处理 / 16
   3.2.2 辐射校正 / 17
   3.2.3 正射校正 / 17
   3.2.4 几何校正 / 17
   3.3 分析方法 / 18
   3.3.1 光谱指数构建 / 18
   3.3.2 综合指数的构建 / 18
   3.3.3 模型评估 / 19
   第四章 土壤盐分因子的特征分析及空间分布 / 20
   4.1 土壤盐分因子统计分析 / 20
   4.2 土壤盐分空间分析 / 24
   4.3 基于不同划分区域的土壤水盐分变化趋势分析 / 28
   4.3.1 基于通风口划分的剖面水盐分析 / 28
   4.3.2 基于湖区划分的剖面水盐分析 / 31
   第五章 基于地面光谱数据的土壤盐分因子反演 / 34
   5.1 不同盐分含量的土壤光谱特征分析 / 34
   5.2 单波段与盐分因子的关系分析 / 35
   5.3 高光谱指数模型建立 / 42
   5.4 最优模型的验证 / 44
   第六章 基于 Landsat8 OLI 的土壤盐分因子反演 / 48
   6.1 不同波段的光谱反射率分析 / 48
   6.2 Landsat8 波段与盐分因子关系分析 / 50
   6.3 多光谱波段建模与验证 / 51
   6.4 多光谱波段组合分析 / 54
   第七章 基于窄波段与宽波段结合的综合指数反演 / 60
   7.1 高光谱窄波段与多光谱宽波段分析 / 60
   7.2 多光谱波段与高光谱波段分析 / 62
   7.3 构建高光谱波段与 Landsat8 波段的光谱指数 / 63
   7.4 综合指数的反演模型与验证分析 / 69
   第八章 结论 / 73
   参考文献 / 75
   下 篇
   第一章 绪论 / 83
   1.1 研究目的和意义 / 83
   1.1.1 研究目的 / 83
   1.1.2 研究意义 / 83
   1.2 国内外研究进展 / 84
   1.2.1 基于高光谱遥感的植物光谱特征研究 / 84
   1.2.2 地面遥感应用于植物信息的提取 / 85
   1.3 研究目标、内容和技术路线 / 86
   1.3.1 研究目标 / 86
   1.3.2 研究内容 / 87
   1.3.3 技术路线 / 87
   第二章 研究区概况 / 89
   2.1 地理位置 / 89
   2.2 地貌特征 / 90
   2.3 气候与水文 / 91
   2.4 土壤概况 / 91
   2.5 植被概况 / 91
   2.6 流域社会经济背景 / 92
   第三章 数据来源与处理 / 93
   3.1 盐生植物野外光谱测定 / 93
   3.2 盐生植物含水量测定 / 93
   3.3 盐生植物盐离子含量测定 / 94
   3.4 土壤含水量测定 / 94
   3.5 土壤盐分含量测定 / 94
   3.6 数据分析及方法 / 94
   3.6.1 光谱数据分析 / 94
   3.6.2 植被光谱指数 / 95
   3.6.3 主成分分析 / 96
   3.6.4 BP 算法 / 96
   3.6.5 模型检验方法 / 97
   第四章 艾比湖盐生植物叶片光谱特征研究 / 99
   4.1 同一季节不同群落间的植物光谱变化特征 / 99
   4.2 同一群落不同季节间的植物光谱变化特征 / 105
   4.3 土壤盐分对盐生植物叶片光谱反射率的影响 / 112
   4.4 土壤水分对盐生植物叶片光谱反射率的影响 / 112
   第五章 基于多元逐步回归模型的盐生植物叶片含水量
   高光谱估算模型研究 / 118
   5.1 盐生植物水分指数的筛选 / 118
   5.2 构建光谱指数 / 122
   5.3 建立叶片含水量估算模型 / 130
   5.4 估算模型验证 / 137
   第六章 基于 BP 神经网络模型的盐生植物叶片含盐量
   高光谱估算模型研究 / 154
   6.1 构建光谱指数 / 154
   6.2 建立叶片盐离子含量估算模型与验证 / 170
   第七章 结论 / 182
   7.1 讨论 / 182
   7.2 结论 / 183
   参考文献 / 185