基于遥感数据的矿区土壤湿度信息提取及影响因素分析

基于遥感数据的矿区土壤湿度信息提取及影响因素分析

论文摘要

为探究土壤湿度变化与含水层及断裂构造之间的关系,通过对矿区土壤湿度的反演,结合现有地质资料,以山东省临沂市兰陵县会宝岭铁矿及凤凰山铁矿区的Landsat8 OLI遥感数据和钻孔资料为数据源,利用植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI)进行土壤湿度的反演,分别获得丰水期与枯水期的土壤湿度空间分布及变化信息。研究显示:在枯水期,研究区南部和东部农田地区土壤湿度较大;在丰水期,土壤湿度较枯水期变化明显,主要表现为西北区域土壤湿度为正常范围的大部分区域变为极干燥状态,东南区域则由正常范围变为湿润状态,东北区域枯水期的土壤湿度相对丰水期有所增加。结合研究区含水层厚度分布图及矿区断裂构造提取图,发现土壤的湿润程度随含水层厚度的增加而增加并受断裂影响。因此,可以初步断定含水层厚度及断裂是影响该区域土壤湿度的主要因素。本研究对矿区的灾害预测、当地农田的合理配置以及生态恢复具有一定的科学指导作用。

论文目录

  • 1 研究区与数据
  •   1.1 研究区概况
  •   1.2 遥感数据源
  • 2 数据处理与研究方法
  •   2.1 影像数据预处理
  •   2.2 土壤湿度的遥感反演理论
  •     2.2.1 垂直干旱指数
  •     2.2.2 植被调整垂直干旱指数
  • 3 结果与分析
  •   3.1 土壤湿度提取结果
  •   3.2 土壤湿度变化影响因素分析
  •     3.2.1 含水层与隔水层
  •     3.2.2 断裂构造分析
  •   3.3 土壤湿度变化与矿区生产生活
  •     3.3.1 土壤湿度与矿区灾害防治
  •     3.3.2 土壤湿度与农业配置
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵鑫,王萍,马力

    关键词: 土壤湿度,植被调整垂直干旱指数,遥感数据,含水层,断裂构造

    来源: 中国科技论文 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

    专业: 工业通用技术及设备,农业基础科学,农艺学,自动化技术

    单位: 山东科技大学测绘科学与工程学院

    基金: 铁矿区水文地质灾害条件分析预测项目(02040022203)

    分类号: TP751;S152.71

    页码: 991-997

    总页数: 7

    文件大小: 10365K

    下载量: 137

    相关论文文献

    • [1].一种夜光遥感数据去饱和方法及应用[J]. 测绘与空间地理信息 2019(12)
    • [2].基于MODIS遥感数据和气象观测数据的藏北高原地表温度变化特征[J]. 中国农学通报 2020(20)
    • [3].夜光遥感数据应用述评与展望[J]. 遥感信息 2020(03)
    • [4].基于高分遥感数据的地表覆盖专题监测研究[J]. 测绘与空间地理信息 2016(12)
    • [5].基于遥感数据的太子河流域洪水预测研究[J]. 水利技术监督 2017(05)
    • [6].遥感数据在河南省国土资源管理中的应用[J]. 国土资源信息化 2015(01)
    • [7].遥感数据尺度特征的研究进展[J]. 北京测绘 2017(01)
    • [8].俄罗斯《地球遥感数据条例》草案发布[J]. 卫星应用 2014(03)
    • [9].基于元数据的遥感数据自动入库系统设计与实现[J]. 测绘科学 2012(05)
    • [10].我国遥感数据出口的法律困境与完善对策[J]. 陕西理工大学学报(社会科学版) 2019(01)
    • [11].一种面向海量遥感数据分类应用的并行解决方案[J]. 计算机工程与科学 2016(12)
    • [12].关键物候期遥感数据缺失条件下的数据同化研究[J]. 遥感技术与应用 2017(04)
    • [13].海量遥感数据管理研究[J]. 计算机技术与发展 2015(11)
    • [14].一种抗拼接的瓦片遥感数据水印算法[J]. 测绘通报 2012(S1)
    • [15].高分遥感数据在城市精细化管理中的应用探讨[J]. 科技创新与应用 2019(20)
    • [16].商业卫星对推动遥感数据应用起主导作用[J]. 卫星应用 2019(05)
    • [17].高分数据在哈尔滨市城市精细化管理中的应用[J]. 卫星应用 2016(12)
    • [18].遥感数据融合的进展与前瞻[J]. 遥感学报 2016(05)
    • [19].上海基础平台遥感数据在旧区改造信息系统中的应用[J]. 地理信息世界 2012(01)
    • [20].海洋遥感数据一体化管理方法[J]. 上海交通大学学报 2008(10)
    • [21].遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)[J]. 遥感学报 2019(04)
    • [22].遥感数据可靠性分类方法探究[J]. 环境与发展 2017(08)
    • [23].遥感数据时空融合研究进展及展望[J]. 国土资源遥感 2018(02)
    • [24].基于面向对象的分布式遥感数据存储模型研究[J]. 河南大学学报(自然科学版) 2017(02)
    • [25].遥感数据在水文模拟中的应用研究进展[J]. 遥感技术与应用 2015(06)
    • [26].大规模遥感数据的融合与共享[J]. 中国教育网络 2013(Z1)
    • [27].关于遥感数据精度影响因子的研究[J]. 测绘与空间地理信息 2010(03)
    • [28].支持向量机在遥感数据分类中的应用新进展[J]. 地球科学进展 2009(05)
    • [29].遥感数据和作物模型集成方法与应用前景[J]. 农业工程学报 2008(11)
    • [30].基于遥感数据的黄石市地表温度时空变化研究[J]. 湖北理工学院学报 2020(03)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于遥感数据的矿区土壤湿度信息提取及影响因素分析
    下载Doc文档

    猜你喜欢