15Guidelinesfordynam2022-07-15發(fā)布 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 5 I本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定鹽堿地改良水鹽動態(tài)監(jiān)測與評價導(dǎo)則GB15618土壤環(huán)境質(zhì)量農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險管GB/T30115衛(wèi)星遙感影像植被指數(shù)產(chǎn)品GB/T37802農(nóng)田信息監(jiān)測點選址要求和監(jiān)測NY/T1121.1土壤檢測第1部分∶土壤樣品的采集、處理和貯存NY/T1121.2土壤檢測第2部分∶土壤NY/T1121.5土壤檢測第5部分∶石灰性土壤陽離子交換量的測定NY/T1121.16土壤檢測第16部分∶土壤水溶性鹽總量的測定NY/T3528耕地土壤墑情遙感監(jiān)測規(guī)范土壤水鹽動態(tài)觀測dynamicobservatio12要研究在某時段前后(如降雨前后、灌溉前后、某一改良措施前后)土壤中含鹽量、鹽分組成、水分的構(gòu)確定地下水監(jiān)測井位置及數(shù)量(地下水監(jiān)測點按照1點/10km2~10點/10km2布設(shè)),以網(wǎng)格狀布設(shè)，井取水，測量水質(zhì)等指標(或安裝自動化監(jiān)測儀器),監(jiān)測區(qū)域內(nèi)地下水位和礦化度動態(tài)變化。監(jiān)測點a)小于500畝改良區(qū)：按照100m×100m網(wǎng)格布設(shè)核心采樣點；b)500～1000畝改良區(qū)：按照200m×200m網(wǎng)格布設(shè)核心采樣點；c)1000～5000畝改良區(qū)：按照400m×400m網(wǎng)格d)5000～10000畝改良區(qū)：按照500m×500e)10000畝以上改良區(qū)：按照1000m×1000m網(wǎng)格布設(shè)核心采樣點。除去采樣點表面植被，按照不同的土壤質(zhì)地進行分類與分層(通常按照0cm~20cm、20cm40cm~60cm、60cm～80cm、80cm~100cm進行分層)依次進行分層取樣，在距采樣點5m的兩側(cè)位測定應(yīng)按NY/T1121.5的規(guī)定執(zhí)行。3遙感監(jiān)測應(yīng)按GB/T30115及NY/T3528a)可見光-近紅外波段波長在0.38μm～3.0μm,可見光運用地表物體對0.38μmb)近紅外波段波長在0.76μm~3.0μm,近紅外波段在白天日照條件好的時候掃描成像常用這雷達遙感影像精度不如光學(xué)遙感影像，其微波波段波長為1mm~1m,微波波段具有高空間分辨率若觀測目標具有在有云和無云狀態(tài)下的全天候協(xié)同監(jiān)測要求，可以選擇光學(xué)影像和雷達影像協(xié)同a)成圖比例為1:5000時，影像地面分辨率大致在0.4m～0.8m之間；b)成圖比例為1:10000時，影像地面分辨率大致在0.8m～1.6m之間；c)成圖比例為1:25000時，影像地面分辨率大致在1.0m～2.4m之間；d)成圖比例為1:50000時，影像地面分辨率大致在2.4m～3.2m之間。后取樣，兩期數(shù)據(jù)對比，可評價整個種植期內(nèi)的鹽堿狀通過Arcgis分析軟件對地下水觀測井每個月份的數(shù)據(jù)進行插值統(tǒng)計分析，繪制出研究區(qū)整個生育對策的關(guān)鍵。本部分主要內(nèi)容是定量計算每年研究區(qū)1m深土層平均土壤鹽分變化情況，深入分析區(qū)域土壤鹽分遷移變化情況及與各影響因素之間的關(guān)系。土壤質(zhì)量的評價標準應(yīng)水分平衡包括5個方面影響因素：灌水量、降雨量；土壤的深層滲漏量；土壤的地下壤蒸發(fā)量；明溝排水量。利用前期采集到的數(shù)據(jù)，進行水鹽均衡計算（計算方法見附錄B可以定量4降噪處理包括除去周期性噪聲和尖銳性噪聲以及除去壞線和條帶。周期性噪聲一般重疊在原圖像A.2幾何糾正為同一地區(qū)的兩種數(shù)據(jù)源在同一地理坐標系中進行疊加顯示和數(shù)學(xué)運算，應(yīng)先將其中一種數(shù)據(jù)源到的有關(guān)運行姿態(tài)、傳感器性能指標、大氣狀何精糾正。幾何精校正包括圖像對推向的糾正、圖像對地圖（柵格或矢量）以及圖像對已知坐標點(地面控制點)。圖像對推向的糾正是指利用已有準確地理坐標和投影信息的遙感影像，對原始遙感影像進5利用已有地理參考數(shù)據(jù)（影像、地形圖和控制點等）和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)（DEM、G），為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢，常常利用彩色合成的方法對多光譜圖像偏暗或亮度過于集中，圖像的對比度小，需要調(diào)整該直方圖到正態(tài)分布，以改善圖像的質(zhì)量。灰度顛倒是將圖像的灰度范圍先拉伸到顯示設(shè)備的動態(tài)范圍(如0～255)到飽和狀態(tài)，然后再進行是在被處理像元周圍的像元參與下進行的運算處理，鄰域的范圍取決于濾波器的大小，如3×3或56被覆蓋，力爭抓住地面景物在多光譜空間中的特征。目前對這個變換的研究主要集中在MSS與TM兩種遙遙感圖像信息融合是將多源遙感數(shù)據(jù)在統(tǒng)一的地理坐標系中，采用一定的算法生成一組新的信息裁減成研究范圍的大小。我們可以根據(jù)ROI（感興趣區(qū)域）范圍大小對被裁減影像進行裁剪，也可以按照指定影像文件的范圍大小對被裁減影像進行裁剪，或者根據(jù)地圖的地理坐標或經(jīng)緯度的范圍對被裁對它們進行裁剪，去掉重疊的部分，再將裁剪后的多幅影像裝配起來形成一幅大幅面的影像。在做圖象鑲嵌時經(jīng)常會出現(xiàn)色調(diào)不一致，這時就需要結(jié)合實際情況和整體協(xié)調(diào)性對參與鑲嵌的影像進A.6遙感信息提取遙感圖像中目標地物的特征是地物電磁波的輻射差異在遙感影像上的反映。依據(jù)遙感圖像上的地A.7土壤水分反演模型大小。土壤含水量的多寡可引起土壤熱容量的變化，進而導(dǎo)致土壤溫度日變化幅度的差異;反過來，利7作物缺水指數(shù)法是依據(jù)植物冠層表面溫度與周圍氣溫的測量差值以及太陽凈輻射的估算值進行計①凈輻射，經(jīng)過大氣輻射訂正后的圖像反演得到的總輻射;②土壤熱通量;③顯熱通量，由冠層溫度、空氣動力阻力及中性情況下空氣阻④汽化潛熱常數(shù)。作物缺水指數(shù)法以蒸散為基礎(chǔ)，物理意義明確，在有植被覆蓋的情況下，作物地表溫度對裸土來說地表溫度指的是土壤表面溫度,濃密植被覆蓋的地表溫度則認為是植被冠層的被動微波遙感主要是通過微波輻射計獲得土壤的亮溫溫度，然后通過物理模型反演土壤水分或與向散射系數(shù)和土壤水分含量的關(guān)系。通過實驗數(shù)據(jù)的相關(guān)分析建立土壤濕度與后向散射系數(shù)之間的經(jīng)A.8土壤鹽分反演模型土壤鹽分的反演模型有偏最小二乘回歸分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向建立的土壤鹽分預(yù)測模型，對全鹽有較好的反演精度，其中對EC值的模型判定系數(shù)高達0.88數(shù)矩陣，從而達到預(yù)期的學(xué)習(xí)目的。該模型的學(xué)習(xí)屬于指導(dǎo)式學(xué)習(xí)方法，利A.9土壤養(yǎng)分遙感反演模型線性模型采用多元逐步回歸和偏最小二乘回歸兩種建模分析方法。多元逐步回歸是研究多個變量歸普遍應(yīng)用于光譜分析領(lǐng)域，其基本思想是按方差貢獻度逐一挑選重要變量引入回歸方程.當新變量的選入使先前變量的預(yù)測誤差增大時，則將其剔除；而先前剔除的變量在新變量引入后變得顯著時，則可以重新選入，直到?jīng)]有再引入的變量或能有效辨識光譜信息與噪聲，降低光譜維數(shù)，練結(jié)果不能滿足期望，則修改權(quán)值來減小誤差，通過不斷迭代使訓(xùn)練結(jié)果與預(yù)想結(jié)果一致，達到誤差9DB15/T2675—20(資料性)具有重要作用。毛管上升