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2018-08-01 | 编辑: | 【

  土壤盐渍化是一种重要的土壤退化过程,通常发生在海岸、湖岸、盐渍沼泽及干旱半干旱地区河湖及灌区周边区域,对其盐渍化类型、程度、范围及其趋势进行检测与制图对于自然环境保护、生态系统调控和农业生产规划具有重要参考价值。随着先进PolSAR传感器的发射与多频段PolSAR数据(C波段RadarSAT2、X波段TerraSAR、L波段ALOS PALSAR等)获取成本的降低,PolSAR数据在土壤含盐量反演、分类制图与趋势预测等方面不断引起研究者们的广泛兴趣。

  然而,以往多数土壤盐渍化研究成果多以单极化、双极化SAR数据为主,且研究区多集中于美国中西部、澳大利亚西北部以及我国黄河三角洲等地区。与单、双极化SAR数据相比,全极化SAR数据电磁记录更为全面,且基于极化分解理论(Polarimetric decomposition theorem)获取的极化分解参数可直接(分析土壤极化散射机理)或间接(分析植被极化散射机理)用于获取土壤盐渍化信息。

  为此,中国科学院新疆生态与地理研究所吉力力·阿不都外力研究员团队成员阿里木·赛买提博士以干旱区内陆湖泊——新疆艾比湖为研究区,初步解析了湖滨盐渍湿地植被如柽柳、梭梭、胡杨、芦苇、水草、骆驼刺,以及盐渍泥潭、稀疏植被覆盖盐渍荒漠等在L波段全极化SAR所反应的极化散射机理。

  此外,为进一步定量评价体散射指数、雷达森林退化指数、雷达生物量指数及香浓指数等21种极化分解、极化相干及空间特征在盐渍湿地植被识别与分类制图中的性能,分别提出了分类回归问题通用随机M5模型森林(Random M5 model forest, RM5MF)和随机森林回归后分类(Classification via random forest regret, CVRFR)两种算法用于极化特征评估与盐渍湿地植被分类制图。

  相关研究以Quad-PolSAR data classification using modified random forest algorithms to map halophytic plants in arid areas为题发表于遥感领域权威期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation。研究得到了国家自然科学基金青年基金、中科院西部之光B类、新疆维吾尔自治区高层次人才引进工程等项目的资助。

  文章链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030324341730332X 

 
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