基于TM圖像植被指數(shù)的耕地地力狀況反演研究.pdf

1、耕地是土地的精華，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要資源，耕地地力的優(yōu)劣直接影響到農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和糧食安全。目前，應(yīng)用GIS進(jìn)行耕地地力評價已有大量的研究，多以大量的地面實測數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)獲取用時長，耗費人力物力較大。因此建立基于遙感影像的耕地地力反演模型，可充分發(fā)揮遙感技術(shù)的優(yōu)勢，實現(xiàn)快速的耕地地力評價，為區(qū)域耕地資源管理及可持續(xù)利用提供科學(xué)依據(jù)。
　　 研究區(qū)選擇耕地地力相似的山東郯城縣和東平縣，在GIS的支持下，結(jié)合實測地面數(shù)據(jù)進(jìn)行評

2、價單元的劃分、參評因素的篩選、評價體系的構(gòu)建，并選取評價模型對郯城縣和東平縣進(jìn)行耕地地力評價并進(jìn)行耕地地力等級劃分，最后利用Arcmap和Mapgis專業(yè)軟件進(jìn)行制圖，實現(xiàn)郯城縣和東平縣耕地地力等級分布的可視化表達(dá)。
　　 為實現(xiàn)基于植被指數(shù)的耕地地力遙感反演，我們篩選了11種應(yīng)用范圍廣，具有較強普適性的植被指數(shù)參與分析。通過SPSS軟件分析了11中光譜參數(shù)與郯城縣耕地地力得分的相關(guān)性，進(jìn)而篩選對耕地地力有較好反映的植被指數(shù)，然

3、后利用相關(guān)性最大的兩種植被指數(shù)為自變量，郯城耕地地力得分為因變量進(jìn)行線性、非線性、多元線性回歸擬合，通過回歸分析選取最優(yōu)植被指數(shù)作為耕地地力反演的指標(biāo)，并建立耕地地力—植被指數(shù)模型。
　　 為了驗證反演模型的精度，檢驗所建模型的通用性，我們選取其他區(qū)域進(jìn)行模型的驗證，作為模型推廣的依據(jù)。選擇了與郯城縣耕地地力分布相似的東平縣進(jìn)行模型的優(yōu)選和驗證，同時，為確保模型驗證的準(zhǔn)確性，利用相關(guān)系數(shù)、決定性系數(shù)、均方根誤差、準(zhǔn)確度和精密度五

4、個指標(biāo)共同對模型預(yù)測值和實測值之間的符合度進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，并選出最優(yōu)反演模型，最后利用最優(yōu)模型對東平縣耕地地力進(jìn)行反演，并與基于GIS的耕地地力評級結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果顯示:
　　 (1)本文選取的11種植被指數(shù)與耕地地力評價結(jié)果均具有很高的相關(guān)性，相關(guān)性系數(shù)均在0.678**以上，其中增強型植被指數(shù)EVI和歸一化植被指數(shù)NDVI相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.822和0.802。
　　 (2)在選取的線性和9種非線性和多元

5、線性模型中，各模型的擬合度均較高，其中以NDVI和以EVI為自變量的Quadratic模型和Cubic模型的R2值較其他模型大，決定性系數(shù)R2分別達(dá)到了0.661和0.692，與評價得分的擬合程度最好，因此我們選取NDVI-Quadratic、NDVI-Cubic和EVI-Quadratic、EVI-Cubic模型來進(jìn)一步驗證。
　　 (3) EVI的Quadratic曲線準(zhǔn)確度最高，為95.84％，RMSE和精密度偏差最小，分

6、別為5.207和0.049，都優(yōu)于EVI的Cubic曲線。而NDVI模型的各項參數(shù)均不及EVI模型。因此，我們最終選取EVI的Quadratic模型作為反演耕地地力狀況的最優(yōu)模型。模型公式為:耕地地力得分=76.13+5.516EVI+3.346EVI2。
　　 (4)利用最優(yōu)模型反演東平縣耕地地力分布圖，通過對比分析東平縣耕地地力反演分布圖和常規(guī)評價圖，看出模型反演的各耕地地力等級與實際的耕地地力評價等級具有較好的空間分布一致