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基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

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农业工程学报 2017年第24期33卷 200-206页

作者：吾木提.艾山江买买提.沙吾提依力亚斯江.努尔麦麦提茹克亚.萨吾提王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经... 详细信息

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。

关键词：遥感土壤盐分测量 WorldView-2影像克里雅河流域实测高光谱神经网络反演模型

基于分数阶微分和连续投影算法-反向传播神经网络的小麦叶片含水量高光谱估算

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激光与光电子学进展 2019年第15期56卷 243-251页

作者：吾木提·艾山江买买提·沙吾提马春玥新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量上的可行性,在农田尺度上,利用春小麦野外光谱数据与实测叶片含水量数据,以0.2阶为步长,计算光谱0~2阶微分,并分析其与小麦叶片含水量的相关性,再利用连续投影算法(SPA)从通过0.01水平显... 详细信息

为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量上的可行性,在农田尺度上,利用春小麦野外光谱数据与实测叶片含水量数据,以0.2阶为步长,计算光谱0~2阶微分,并分析其与小麦叶片含水量的相关性,再利用连续投影算法(SPA)从通过0.01水平显著性检验的波段中筛选出估算叶片含水量的最佳波段组合,并建立估算春小麦叶片含水量的反射传播(BP)神经网络模型。结果表明:分数阶微分可以细化小麦叶片含水量与光谱数据相关性的变化趋势;分数阶微分处理后,相关系数通过0.01水平显著性检验的波段数量呈现先增后减的趋势,在不同的波段范围内,分数阶微分的最佳阶数也有所不同;SPA筛选出的敏感波段基本上集中在红光、近红外波段范围内,1.2阶微分后水分敏感波段数最多,达到13个;所建立的模型中,基于1.8阶微分建立的6-4-1结构的BP神经网络模型为最佳模型,其建模组均方根误差为0.701,决定系数为0.751,验证组的均方根误差为0.227,决定系数为0.917,相对分析误差为3.253,说明了分数阶微分后的模型稳定性和预测能力较整数阶微分得到明显的提升,可为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供参考。

关键词：光谱学分数阶微分连续投影算法叶片含水量春小麦高光谱估算

基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算

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麦类作物学报 2019年第2期39卷 225-232页

作者：亚森江.喀哈尔尼加提.卡斯木尼格拉.塔什甫拉提张飞茹克亚.萨吾提阿不都艾尼.阿不里师庆东苏比努尔.居来提新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学干旱生态环境研究所新疆乌鲁木齐830046

为筛选可用于干旱半干旱区春小麦冠层叶绿素含量估算的高光谱植被指数,2017年通过测定春小麦关键生育时期冠层的田间高光谱与叶绿素含量,利用光谱指数波段优化算法分别计算400～1 300 nm光谱波段中不同波段两两组合的比值光谱指数(ratio... 详细信息

为筛选可用于干旱半干旱区春小麦冠层叶绿素含量估算的高光谱植被指数,2017年通过测定春小麦关键生育时期冠层的田间高光谱与叶绿素含量,利用光谱指数波段优化算法分别计算400～1 300 nm光谱波段中不同波段两两组合的比值光谱指数(ration spectral index,RSI)、归一化光谱指数(normalized difference spectral index,NDSI)、叶绿素指数(chlorophyll index,CI)、简化光谱指数(CI/NDSI,NPDI),并将这些参数及其他17个不同高光谱植被指数分别与实测冠层叶绿素含量进行Pearson相关分析,通过变量重要性准则筛选最优光谱参数,使用偏最小二乘回归法建立冠层叶绿素含量的预测模型。结果表明:(1)RSIs、NDSIs、CIs和NPDIs与冠层叶绿素含量的相关性都优于前人研究中定义的17种高光谱植被指数,并且冠层叶绿素含量与NDSI(R_(849),R_(850))、RSI(R_(849),R_(850)),CI(R_(849),R_(850))和NPDI(R_(849),R_(850))表现出强相关性。(2)用此4个优化光谱指数分别建模时,以CI(R_(849),R_(850))、 CI(R_(539),R_(553))、 CI(R_(540),R_(553))、 CI(R_(536),R_(553))为自变量的X-3模型预测精度最高(r^2=0.74,RMSE=0.272 mg·g^(-1))。(3)结合4个优化光谱指数构建的组合模型预测精度,其r^2=0.83,RMSE=0.187 mg·g^(-1)。

关键词：春小麦冠层叶绿素含量优化光谱指数组合模型

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

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光谱学与光谱分析 2019年第8期39卷 2486-2494页

作者：亚森江·喀哈尔茹克亚·萨吾提尼加提·卡斯木尼格拉·塔什甫拉提张飞阿不都艾尼·阿不里师庆东新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学干旱生态环境研究所新疆乌鲁木齐830046

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱(Vis-NIR)为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0~10 cm深度的土壤样品,在实验室中分别测定样品的有机质(S... 详细信息

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱(Vis-NIR)为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0~10 cm深度的土壤样品,在实验室中分别测定样品的有机质(SOM)含量、重金属砷(As)含量与高光谱;使用基于 JAVA 语言自主开发的两波段组合软件V1.0(No: 2018R11S177501)计算不同高光谱数据变换形式(原始反射率( R),倒数(1/ R),对数(lg R)和平方根( R)下Vis-NIR区域(400~2 400 nm)所有两波段组合得到的优化光谱指数(NPDI)与As的相关性,在最优光谱指数(| r |≥0.73和 p =0.001)中通过变量重要性准则(VIP)进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量,基于地理加权回归(GWR)模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准:相对分析误差(RPD),决定系数(R^2),均方根误差(RMSE)和最小信息准则(ACI)评价模型精度,从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明:(1)研究区As含量离散度较高,所有样品中SOM含量均小于2%,且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性(| r |=0.113)。(2)As含量与单波段光谱反射率的相关性很低(| r |≤0.228),而通过 R , 1/ R , lg R , R 计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外(NIR, 780~1 100 nm)和短波红外(SWIR, 1 100~ 1 935 nm)光谱中发现最高的相关系数和最低的 p 值(|r|≥0.73和 p =0.001),在长波近红外(LW-NIR)区域基于 R 形成的NPDIs与As含量相关性最高(|r|=0.74)。(3)VIP方法分别筛选NPDI R (1 417/1 246), NPDI 1/ R (799/953, 825/947)、 NPDI sqrt- R (1 023/1 257, 1 008/1 249, 1 021/1 250, 1 020/1 247)和NPDI lg R (801/953, 811/953, 817/951, 825/947, 828/945)为GWR模型自变量。(4)从4个预测模型的表现可以看出, Model-a( R)与其他三个模型(Model-b(1/ R), Model-c( R)和Model-d(lg R))相比,它具有最高的验证系数(R^2=0.831, RMSE=4.912 μg·g^-1 , RPD=2.321)和最低的最小信息准则值(AIC=179.96)。优化光谱指数NPDI R (1 417/1 246)有助于快速准确地估算As含量,为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考,促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。

关键词：土壤重金属优化光谱指数地理加权回归模型露天煤矿区

渭-库绿洲土地利用/覆被变化与蒸散量时空特征分析

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北京师范大学学报（自然科学版） 2018年第3期54卷 340-347页

作者：阿布都沙拉木.吐鲁甫买买提.沙吾提依力亚斯江.努尔麦麦提王敬哲新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象,利用支持向量机法(SVM)对1997和2015年Landsat TM/OLI遥感影像获取土地利用/覆被类型信息,基于SEBAL模型对研究区蒸散发(ET)进行估算并分析土地利用/覆被类型对ET的影响.研究结果... 详细信息

以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象,利用支持向量机法(SVM)对1997和2015年Landsat TM/OLI遥感影像获取土地利用/覆被类型信息,基于SEBAL模型对研究区蒸散发(ET)进行估算并分析土地利用/覆被类型对ET的影响.研究结果表明:1997—2015年渭-库绿洲土地利用/覆被类型变化较显著,总体呈"一增四减"的变化趋势;不同土地类型的SEBAL模型参数和ET具有明显差异,而水体中ET与LAI、NDVI、SAVI之间呈反相对应;而研究区2期ET空间分布特征基本一致,整体表现为西高东低、北高南低的分布规律,植被覆盖越高,ET越高,而低植被覆盖区域地表温度越高,则ET越低,表明土地利用类型变化对ET的空间分布具有一定的影响..

关键词：土地利用与覆被类型日蒸散量 SEBAL模型遥感反演

新疆准东矿区土壤与降尘重金属空间分布及关联性分析

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农业工程学报 2017年第23期33卷 259-266页

作者：阿尔祖娜.阿布力米提王敬哲王宏卫茹克亚.萨吾提阿不都艾尼.阿不里吾木提.艾山江新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046

土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利... 详细信息

土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利用2014年采集的51个表层土壤和大气降尘样品的室内实测重金属质量分数数据,并基于此分析了样品中6种重金属(As、Cu、Cr、Hg、Pb、Zn)的空间分布特征、地积累指数以及潜在生态风险;利用Pearson相关性分析矩阵和灰色关联法对表层土壤与大气降尘中重金属浓度的相关性和关联度进行探讨。结果表明:1)准东矿区表层土壤重金属的分布状况存在着明显的空间差异,其中Hg的污染程度最严重,处于强-极强度污染,其潜在生态危害指数达到了较高生态风险;Zn和Cu基本处于无污染状态,属于轻微生态风险;2)大气降尘重金属空间分布存在着明显差异,降尘中的Zn处于极强度污染,Hg处于无污染状态;3)Pearson相关分析与灰色关联分析表明,准东地区表层土壤与大气降尘中6种重金属的相关系数大小顺序与关联度排序结果一致,其中Hg和As元素具有较强的一致性,且具有相同的来源,说明大气降尘对表层土壤中重金属的质量分数有一定影响。但因不同重金属元素沉降特性不同,导致各元素之间的关联度有所差异。

关键词：重金属土壤沙尘空间分布地积累指数潜在生态风险指数关联性分析

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渭-库绿洲土壤盐渍化空间分布特征研究

中国农村水利水电 2020年第8期 110-116页

作者：依克丽曼·阿布都米提买买提·沙吾提马春玥新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

为了研究渭-库绿洲土壤盐渍化空间分布特征,根据野外调查取样土壤数据,应用地统计分析方法中的普通克里格插值完成半变异函数计算以及理论模型的拟合,分析研究区土壤盐分空间分布特征。以土壤中的SO4^2-、Cl^-、HCO^-3、CO3^2-、Mg^2+、... 详细信息

为了研究渭-库绿洲土壤盐渍化空间分布特征,根据野外调查取样土壤数据,应用地统计分析方法中的普通克里格插值完成半变异函数计算以及理论模型的拟合,分析研究区土壤盐分空间分布特征。以土壤中的SO4^2-、Cl^-、HCO^-3、CO3^2-、Mg^2+、Na^+、Ca^2+、K^+等盐分离子作为解释变量,以土壤含盐量,电导率,纳吸收比,pH等作为响应变量,对土壤土层进行冗余分析(Redundancy Analysis,RDA),解析解释变量和响应变量的对应关系。最后利用Moran散点图和LISA集聚图,来探索研究区土壤含盐量空间自相关性特征。研究结果表明:研究区随土壤深度的增加,含盐量逐渐减少,呈重盐渍化到非盐渍化趋势;土壤含盐量东部高于西部,各土层盐分分布呈现出一定的区域差异性;Na^++K^+是阳离子中主控离子、SO4^2--Cl^-是阴离子中主控离子;土壤含盐量较高的区域和土壤含盐量较低的区域呈现出两极集聚。

关键词：渭-库绿洲土壤盐分空间分布冗余分析空间自相关

渭干河-库车河绿洲土壤重金属分布特征与生态风险评价

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农业工程学报 2017年第20期33卷 226-233页

作者：麦尔耶姆.亚森买买提.沙吾提尼格拉.塔什甫拉提依克丽曼.阿布都米提马春玥如则麦麦提.米吉提马依拉.热合曼王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

随着工业发展和城市化进程的加剧,农用化学物质种类和数量不断增加,导致土壤受到不同程度的重金属污染,农田土壤重金属污染尤为严重。该文以新疆最典型的荒漠绿洲渭库绿洲为研究区,采集土壤样本57个,测定出土壤样本中砷(As)、汞(Hg)、铅... 详细信息

随着工业发展和城市化进程的加剧,农用化学物质种类和数量不断增加,导致土壤受到不同程度的重金属污染,农田土壤重金属污染尤为严重。该文以新疆最典型的荒漠绿洲渭库绿洲为研究区,采集土壤样本57个,测定出土壤样本中砷(As)、汞(Hg)、铅(Pb)、铬(Cr)、锌(Zn)和铜(Cu)6种元素的含量,分别采用地统计空间分析法、地积累指数法(I_(geo))和潜在生态风险指数(RI)等方法,对研究区土壤重金属污染和潜在生态风险程度做出科学评价,并采用多因子分析方法对重金属的来源进行了讨论。1)研究区Hg、As、Cu、Cr、Pb和Zn 6种土壤重金属平均质量分数分别为2.41、0、37.64、25.25、39.78、15.01 mg/kg,平均含量均未超过国家二级标准,其中Pb的平均含量超过了新疆土壤重金属背景值,存在一定程度的重金属积累;2)由地积累指数法(I_(geo))和潜在生态风险指数(RI)分析得出,研究区土壤重金属的I_(geo)均值As(-4.59)

关键词：重金属污染土壤渭库绿洲潜在生态风险主成分分析

基于遥感与GIS的渭库绿洲生态系统服务价值时空变化研究

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生态学报 2018年第16期38卷 5938-5951页

作者：马依拉.热合曼买买提.沙吾提尼格拉.塔什甫拉提依克丽曼.阿布都米提马春玥依尔夏提.阿不来提新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

生态系统服务价值(ESV)研究是改善土地利用方式,对促进地区生态系统保护和修复具有重要指导意义。选择生态环境较为脆弱的渭库绿洲为研究区域,以1994和2016年遥感影像为基础数据进行生态服务价值评估,应用格网、敏感性分析、空间自相关... 详细信息

生态系统服务价值(ESV)研究是改善土地利用方式,对促进地区生态系统保护和修复具有重要指导意义。选择生态环境较为脆弱的渭库绿洲为研究区域,以1994和2016年遥感影像为基础数据进行生态服务价值评估,应用格网、敏感性分析、空间自相关等空间统计学方法来进一步揭示研究区域生态系统服务价值(ESV)动态变化特征。结果表明:(1)1994—2016年间渭库绿洲土地利用变化/土地覆被变化较为显著,耕地,建设用地面积呈增长趋势,水域、草地和未利用地面积呈递减趋势,耕地和草地面积变化最为剧烈。(2)1994—2016年,渭库绿洲的生态系统服务总价值呈减少趋势,由4895.67×10~6元减少到3864.78×10~6元,减少了1030.89×10~6元,年均减少0.96%;空间上表现为生态服务价值增值区及减值区呈包围态势,生态系统服务高值区域在不断缩小;同时生态系统单项服务价值呈现有增有减的趋势,废物处理、水源涵养、生物多样性保护、娱乐文化等四项单项服务价值呈现下降趋势,而食物生产、气候调节、气体调节和原材料、土壤形成与保护等其他五项单项服务价值出现上升趋势。(3)敏感性分析表明,所有土地利用类型生态系统服务价值系数的敏感性指数(CS)均小于1,说明生态价值系数(VC)对生态系统服务价值的变化影响较小,模型能够合理评估该区域生态服务价值波动。(4)研究区生态系统服务价值表现出明显的空间自相关与空间聚集现象,生态服务价值高值聚集区主要分布在渭干河上游"克孜尔水库"周围和塔里木河北岸,并呈减少趋势,注意保护高值区的空间稳定性;低值聚集区主要集中在绿洲南部靠近塔克拉玛干沙漠边缘和北部靠近天山中部的山区以及库车河下游荒漠区域,这类区域在空间范围上呈连片连绵趋势,空间分布格局上基本保持稳定。(5)受气候变化和人类活动的双重影响下,草地和水域面积的大幅度下降,耕地和建设用地面积的增加,导致生态服务价值系数较高的土地越来越少,使得研究区的生态服务价值趋于减弱。

关键词：渭库绿洲土地利用/土地覆被时空变化生态系统服务价值(ESV) 敏感系数空间自相关