尼加提·卡斯木，師慶東，郭玉川*，茹克亞·薩吾提，依力亞斯江·努麥麥提，米合熱古麗·塔什卜拉提

基于EM38和WorldView-2影像的土壤鹽漬化建模研究①

尼加提·卡斯木1,2，師慶東1,2，郭玉川1,2*，茹克亞·薩吾提1,2，依力亞斯江·努麥麥提1,2，米合熱古麗·塔什卜拉提1,2

(1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830046；2 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830046)

在干旱半干旱地區(qū)，土壤鹽漬化是常見的土地退化問題之一。本研究選取于田縣克里雅河上游邊緣典型鹽漬化區(qū)域作為研究靶區(qū)，通過EM38大地電導(dǎo)率儀實(shí)測(cè)土壤表觀電導(dǎo)率，提取不同系數(shù)下的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)，分析了SAVI指數(shù)與土壤電導(dǎo)率間的相關(guān)性，并利用同時(shí)期WorldView-2影像的敏感波段建立了基于高分辨率影像數(shù)據(jù)的土壤鹽漬化偏最小二乘回歸(PLSR)模型并進(jìn)行了精度驗(yàn)證。結(jié)果表明：①從遙感影像提取SAVI指數(shù)時(shí)，在系數(shù)()調(diào)節(jié)范圍內(nèi)選取固定系數(shù)值，系數(shù)值(間隔為0.1)從0.1變化到1.0的過程中，相應(yīng)提取的SAVI指數(shù)與土壤電導(dǎo)率的相關(guān)性明顯提升，相關(guān)性系數(shù)()從0.30提高到0.50，并通過顯著性檢驗(yàn)(<0.01)。②選取的SAVI1.0、B6、B7、B8四種變量中，以SAVI1.0+B6+B8為變量組合所建立的PLSR模型為最優(yōu)，該模型較其他變量組合建模的決定系數(shù)(2p)提高了0.11，因此，在研究區(qū)該模型具有更好的預(yù)測(cè)能力，模型精度為RMSEC=0.77 dS/m、C2=0.68、RMSEP=0.79 dS/m、P2=0.66、RPD=2.2。

克里雅河；鹽漬化；土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)；EM38；WorldView-2影像

土壤鹽漬化是指土壤底層或地下水的鹽分隨毛管水上升到地表，水分蒸發(fā)后，使鹽分積累在表層土壤中的過程，也稱鹽堿化[1]。土壤鹽漬化現(xiàn)象通常發(fā)生在降雨量稀少，土壤水分蒸發(fā)量較大，地下水位高且可溶性鹽分含量較多的干旱、半干早地區(qū)，目前已成為全球性環(huán)境問題。過度的土壤鹽漬化會(huì)導(dǎo)致不同程度的土地退化和荒漠化，直接和間接地影響人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。及時(shí)監(jiān)測(cè)綠洲地區(qū)土壤鹽漬化時(shí)空分布信息，分析土壤鹽漬化程度，對(duì)保護(hù)該地區(qū)生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用[2]。

利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化始于20世紀(jì)70年代。研究初期，利用多波段、多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)對(duì)鹽漬土和鹽生植被進(jìn)行監(jiān)測(cè)是研究的熱點(diǎn)問題[3]。近幾十年來，國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者對(duì)土壤鹽漬化的遙感反演研究做出了重要的貢獻(xiàn)，呈現(xiàn)了較好的反演結(jié)果。Roger等[4]1984年利用光譜反射率研究地物特征，為后續(xù)地物特征高光譜遙感反演研究提供了理論基礎(chǔ)。Lhissoui等[5]利用Landsat-TM多光譜遙感影像波段與實(shí)測(cè)電導(dǎo)率數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，通過半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)土壤鹽漬化進(jìn)行了反演。Nawar等[6]用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與ASTER數(shù)據(jù)相結(jié)合，分別建立了基于偏最小二乘回歸(PLSR)和高維數(shù)據(jù)回歸(MARS)的土壤含鹽量預(yù)測(cè)模型，認(rèn)為MARS模型的預(yù)測(cè)精度高于PLSR模型。Asfaw等[7]和Gorji 等[8]利用Landsat影像提取鹽分指數(shù)，通過線性回歸和指數(shù)歸回對(duì)實(shí)測(cè)電導(dǎo)率數(shù)據(jù)與鹽分指數(shù)進(jìn)行擬合，選取最優(yōu)鹽分指數(shù)進(jìn)行了土壤鹽漬化遙感反演。關(guān)元秀等[9]利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、地物光譜數(shù)據(jù)和Landsat/TM數(shù)據(jù)相結(jié)合建立地物與影像之間的關(guān)系，定量反演了黃河三角洲地區(qū)土壤含鹽量，并進(jìn)行了黃河三角洲地區(qū)土壤鹽漬化分級(jí)。姚遠(yuǎn)[10]通過典型研究區(qū)不同鹽漬化土壤光譜反射率數(shù)據(jù)的變換和分析，選擇與土壤含鹽量響應(yīng)敏感波段，建立了實(shí)測(cè)高光譜土壤含鹽量反演模型，以校正HSI影像建立的土壤含鹽量反演模型。彭杰等[11]通過分析土樣的高光譜數(shù)據(jù)和室內(nèi)測(cè)定的鹽分與電導(dǎo)率數(shù)據(jù)，研究了耕作土壤含鹽量與電導(dǎo)率的關(guān)系，并比較了含鹽量和電導(dǎo)率與不同光譜指標(biāo)的相關(guān)性以及二者高光譜反演的精度。王爽等[12]以實(shí)測(cè)獲取不同程度鹽漬化土壤的高光譜反射率及土壤含鹽量，從中優(yōu)選出對(duì)不同鹽漬化程度土壤最為敏感的光譜波段，結(jié)合Landsat-TM多光譜遙感影像構(gòu)建了最佳土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)模型，并用此模型實(shí)現(xiàn)了大尺度下高精度土壤鹽分的定量反演；馬馳[13]通過對(duì)GF-1遙感影像的反射率及其變換形式與土樣含鹽量進(jìn)行相關(guān)性分析，獲得鹽堿的敏感波段，最后以多元逐步回歸分析的方法建立了土壤含鹽量反演模型，反演了研究區(qū)土壤含鹽量。上述研究成果為探索地物光譜特征與土壤特性的定量關(guān)系開辟了新的方向。

以往估算土壤鹽漬化的研究大多利用單個(gè)敏感波或敏感光譜指數(shù)進(jìn)行建模，而采用多個(gè)敏感波段與敏感光譜指數(shù)綜合建模的研究相對(duì)較少，這可能會(huì)造成敏感波段及指數(shù)無法充分利用，導(dǎo)致模型精度在一定程度上受到制約?；诖?，本研究選取內(nèi)陸干旱區(qū)于田克里雅河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，利用353個(gè)土壤表觀電導(dǎo)率(ECa)為數(shù)據(jù)源，結(jié)合WorldView-2高分辨率遙感影像的敏感波段及提取的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)，分析變量之間的不同組合方式對(duì)PLSR模型估算荒漠土壤鹽漬化的可能性，并選取最優(yōu)變量組合方式，以提高干旱區(qū)荒漠土壤鹽漬化空間高分辨率分布的預(yù)測(cè)精度，為土壤鹽漬化等相關(guān)研究及當(dāng)?shù)鼐珳?zhǔn)農(nóng)業(yè)提供科學(xué)支持和應(yīng)用參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

于田綠洲地處塔克拉瑪干沙漠南緣與昆侖山北坡之間的沖積平原(圖1)，地理位置81°09′ ~ 82°51′ E，35°14′ ~ 39°29′ N，整個(gè)縣域東西寬大約為30 ~ 120 km，南北長(zhǎng)約為466 km，總面積4.03萬km2，下轄19個(gè)鄉(xiāng)級(jí)行政區(qū)，總?cè)丝跒?3萬[14]。克里雅河流域位于塔克拉瑪干沙漠南緣，昆侖山中段北部，受大陸性干旱氣候和山盆相間的地貌格局影響，流域中部發(fā)育了典型的綠洲-荒漠生態(tài)系統(tǒng)[15]。四季分明、晝夜溫差大、降水稀少、蒸發(fā)量大、春夏多風(fēng)沙是該流域的顯著氣候特點(diǎn)，其屬于典型的極端干旱區(qū)。平原綠洲年降水量?jī)H14 mm左右，蒸發(fā)量則高達(dá)2 500 mm左右，土地利用方式主要以農(nóng)業(yè)為主，主要農(nóng)作物為棉花，主要依靠山區(qū)冰雪融化水和部分地下水灌溉。地下水包括堿性、弱硬水-極硬水、淡水、弱礦化水和中等礦化水在研究區(qū)內(nèi)均有分布。流域范圍內(nèi)土壤鹽漬化和沙漠化現(xiàn)象共存，嚴(yán)重制約著植被生長(zhǎng)和綠洲農(nóng)業(yè)的發(fā)展，生態(tài)十分脆弱[16]。

1.2 樣點(diǎn)布設(shè)與數(shù)據(jù)獲取

采樣方案涉及數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，是確保研究開展的前提條件。采樣前采樣時(shí)間、方法與規(guī)范等因素必須進(jìn)行詳細(xì)考慮。本研究EM38數(shù)據(jù)采集于2014年10月6日，當(dāng)天天氣良好，無風(fēng)無云。采用2 m × 2 m近似格網(wǎng)系統(tǒng)采集法，目的是和高分辨率影像數(shù)據(jù)分辨率一致。采樣過程中在使用手持GPS儀選定353個(gè)點(diǎn)位(圖1)的基礎(chǔ)上，獲取每個(gè)點(diǎn)位的EM38數(shù)據(jù)，包含垂直模式與水平模式下的兩種數(shù)據(jù)。在測(cè)量過程中，EM38電導(dǎo)儀始終沿東西方向放置。EM38電導(dǎo)儀主要是應(yīng)用電磁感應(yīng)原理，通過測(cè)量原生磁場(chǎng)和誘導(dǎo)出的次生磁場(chǎng)的相對(duì)關(guān)系來測(cè)量大地電導(dǎo)率。分析所采集的原始數(shù)據(jù)，剔除由于人為因素導(dǎo)致的不合理數(shù)據(jù)，結(jié)合前人研究[17-19]計(jì)算采樣點(diǎn)的表觀電導(dǎo)率(ECa)。數(shù)據(jù)采集時(shí)，在2 m × 2 m網(wǎng)格中采集5個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)代表1個(gè)采樣點(diǎn)，即每個(gè)采樣點(diǎn)的ECa為5個(gè)點(diǎn)的平均值，以減少測(cè)量時(shí)人為和自然因素所導(dǎo)致的誤差。

1.3 光譜指數(shù)與敏感波段提取

本研究選取內(nèi)陸干旱區(qū)于田縣克里雅河流域邊緣為研究靶區(qū)，以購買的WorldView-2高分辨率影像為數(shù)據(jù)源，大小為2 531 × 2 524像元，獲取時(shí)間為2014年10月6日。為了建立基于高分辨率多光譜影像的土壤表觀電導(dǎo)率預(yù)測(cè)模型并提高分布分辨率與預(yù)測(cè)精度，充分利用高分辨率影像數(shù)據(jù)，對(duì)影像進(jìn)行幾何校正，之后利用cost模型進(jìn)行大氣校正，并進(jìn)行反射率反演等預(yù)處理[20]。

Dwivedi等[21]通過WorldView-2遙感影像(1、3、5波段)波段組合來提取土壤鹽漬化信息，結(jié)果顯示波段的組合應(yīng)用到波段轉(zhuǎn)換使得鹽漬化信息更加明顯，減小了土地利用類型的光譜信息。本研究對(duì)采樣點(diǎn)范圍進(jìn)行裁剪，利用預(yù)處理的遙感影像選取敏感波段，選取的依據(jù)是波段反射率與土壤電導(dǎo)率之間的相關(guān)性程度，通過顯著性檢驗(yàn)(<0.01)的波段為敏感波段。同時(shí)，結(jié)合前人對(duì)光譜指數(shù)與鹽漬化的研究，選取可調(diào)試系數(shù)的光譜指數(shù)(SAVI)，以解釋土壤背景光學(xué)特征的變化，修正土壤背景對(duì)光譜指數(shù)的敏感度。該光譜指數(shù)與植被指數(shù)(NDVI)相比較，增加了根據(jù)實(shí)際情況確定的土壤調(diào)節(jié)系數(shù)()，系數(shù)取值范圍為0 ~ 1。當(dāng)=0時(shí)，該調(diào)節(jié)植被指數(shù)表示NDVI[22]。SAVI的計(jì)算公式為：

SAVI=(NIR-R)×(1+)/(NIR+R+) (1)

式中：NIR是近紅外波段；R是紅波段；是隨著植被指數(shù)變化的參數(shù)。

圖1 研究區(qū)位置和采樣點(diǎn)分布

結(jié)合SAVI指數(shù)的系數(shù)取值范圍，本研究嘗試?yán)糜跋裉崛〔煌禂?shù)下的SAVI指數(shù)。當(dāng)系數(shù)值= 0.1 ~1.0，間隔為0.1時(shí)，調(diào)節(jié)植被指數(shù)對(duì)應(yīng)為SAVI0.1~1.0。利用ArcGIS軟件提取樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的10種SAVI0.1~1.0值，通過SPSS軟件對(duì)不同系數(shù)下的光譜指數(shù)與土壤電導(dǎo)率進(jìn)行相關(guān)性分析，通過顯著性檢驗(yàn)(<0.01)并相關(guān)系數(shù)達(dá)到最高時(shí)，該調(diào)節(jié)土壤亮度的植被指數(shù)為最優(yōu)光譜指數(shù)。

1.4 模型建立與驗(yàn)證

本研究以提取的敏感波段及最佳光譜指數(shù)為數(shù)據(jù)源，利用PLSR建立土壤鹽漬化估算模型。通過對(duì)比各模型的校正均方根誤差(RMSEc)、建模決定系數(shù)(c2)、預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEp)、預(yù)測(cè)決定系數(shù)(p2)、相對(duì)分析誤差(RPD)，篩選出最優(yōu)模型用以對(duì)研究區(qū)土壤鹽漬化進(jìn)行遙感反演。2p用以判定模型的穩(wěn)定程度，越接近于1，模型的穩(wěn)定性越好；RMSEp用于表征模型的準(zhǔn)確性，其值越小表明模型的精度越高。另外，當(dāng)RPD<1.4時(shí)，模型不可用；RPD≥1.4或＜2時(shí)，模型估算效果一般，RPD≥2時(shí)，模型具有較好的定量預(yù)測(cè)能力[23]。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤表觀電導(dǎo)率

本研究對(duì)野外實(shí)測(cè)土壤ECa數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)與分析，并根據(jù)實(shí)際野外情況對(duì)建模數(shù)據(jù)與驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類。為了使建模集和驗(yàn)證集可以充分反映研究區(qū)ECa的實(shí)際情況，將353個(gè)樣本按照ECa值從高到低進(jìn)行排序，等間隔抽取253個(gè)作為建模集與100個(gè)作為驗(yàn)證集樣本。由采樣點(diǎn)ECa的描述性統(tǒng)計(jì)特征(表1)可見，建模集和驗(yàn)證集對(duì)應(yīng)的ECa均值分別為4.57 dS/m和4.69 dS/m，變異系數(shù)分別為43.54% 和46.90%；研究區(qū)所有采樣點(diǎn)的ECa平均值為4.60 dS/m，變異系數(shù)為44.57%，屬中等變異程度(15%

表1 采樣點(diǎn)土壤ECa統(tǒng)計(jì)特征(dS/m)

2.2 土壤表觀電導(dǎo)率與遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)性

本研究分析了ECa與不同系數(shù)下SAVI指數(shù)間的相關(guān)性(圖2A)。從圖2A可知，系數(shù)從0.1 ~ 1.0(間隔為0.1)的變化過程中，SAVI指數(shù)與ECa的相關(guān)性逐漸提升后變?yōu)榉€(wěn)定，當(dāng)=1.0時(shí)，SAVI1.0與ECa之間的相關(guān)性達(dá)到最高，并通過了顯著性檢驗(yàn)(<0.01)，即SAVI1.0為最佳光譜指數(shù)。從高分辨率影像選取敏感波段是本研究的重點(diǎn)之一。應(yīng)用ENVI-5.3軟件提取高分辨率影像的可見光以及近紅外光共8個(gè)對(duì)應(yīng)樣點(diǎn)的波段反射率值，與ECa進(jìn)行Pearson相關(guān)分析(圖2B)，以選取對(duì)土壤鹽漬化最佳敏感的波段。研究發(fā)現(xiàn)，可見光波段反射率對(duì)土壤鹽漬化的敏感程度比較弱，近紅外波段(B6、B7、B8)反射率與土壤鹽漬化之間呈現(xiàn)較好的相關(guān)性。

2.3 土壤表觀電導(dǎo)率的PLSR建模

本研究以克里雅河邊緣典型鹽漬化區(qū)域的ECa、高分辨率影像、提取的最優(yōu)光譜指數(shù)及敏感波段為數(shù)據(jù)源，利用PLSR建立土壤鹽漬化反演模型，建立的8個(gè)PLSR模型的建模變量組合、RMSEc、c2、RMSEp、p2、RPD等參數(shù)如表2所示。根據(jù)模型的精度參數(shù)，對(duì)建立的8個(gè)模型進(jìn)行篩選，發(fā)現(xiàn)RPD≥2的模型數(shù)量為3，分別為SAVI1.0+B6+B7、SAVI1.0+B6+B8、SAVI1.0+B6+B7+B8變量組合建立的PLSR模型，其余模型的RPD＜2，對(duì)土壤鹽漬化的反演能力很弱。利用ECa驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)所建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)精度驗(yàn)證(圖3)，對(duì)模型的精度參數(shù)(RMSEc、c2、RMSEp、p2、RPD)和敏感波段及最優(yōu)光譜指數(shù)不同組合進(jìn)行綜合對(duì)比，發(fā)現(xiàn)以SAVI1.0+B6+B8為變量組合所建立的模型為最優(yōu)，該模型的RMSEp=0.79 dS/m、p2= 0.66、RPD=2.2；而基于全部參數(shù)為變量時(shí)，建立的預(yù)測(cè)模型精度參數(shù)略低于最優(yōu)模型，精度參數(shù)分別為RMSEp=0.85 dS/m、p2=0.63、RPD=2.0。

(圖中B1~B8表示可見光及近紅外光8個(gè)波段的反射率)

表2 不同變量組合建模精度分析

注：1為SAVI1.0；2為B6；3為B7；4為B8；為土壤表觀電導(dǎo)率。

圖3 土壤電導(dǎo)率模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的驗(yàn)證

2.4 土壤鹽漬化遙感反演及高分辨率制圖

土壤鹽漬化的高精度遙感反演及高分辨率制圖是該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。土壤鹽漬化的空間分布及分布的界限對(duì)該研究領(lǐng)域農(nóng)作物危害的減少具有指導(dǎo)意義。本研究通過上述具有反演能力的PLSR模型，結(jié)合高分辨率遙感影像進(jìn)行土壤鹽漬化高分辨率制圖(圖4A)。參考Farifteh等[25]對(duì)土壤電導(dǎo)率的分類等級(jí)規(guī)范，本研究區(qū)土壤鹽漬化等級(jí)分為4種類型，分別為ECa= 0 ~ 2 dS/m為輕度鹽漬地，ECa=2 ~ 4 dS/m為中度鹽漬地，ECa=4 ~ 8 dS/m為鹽漬地，ECa≥8 dS/m為重度鹽漬地。本研究未涉水體的采樣，對(duì)高分辨率反演結(jié)果圖進(jìn)行處理時(shí)，將水體部分ECa賦值為0。結(jié)合研究區(qū)的高分辨率植被指數(shù)空間分布情況，與土壤鹽漬化空間分布進(jìn)行比較，可更好地驗(yàn)證反演模型對(duì)土壤鹽漬化的識(shí)別能力。分析發(fā)現(xiàn)，土壤鹽漬化主要分布在克里雅河流域邊緣及植被覆蓋度比較低的區(qū)域，植被覆蓋度變化與土壤鹽漬化程度呈現(xiàn)相反趨勢(shì)。如ECa＞8 dS/m區(qū)域范圍內(nèi)，植被覆蓋度很低，而ECa值越小的區(qū)域范圍內(nèi)，植被覆蓋度越高，即植被覆蓋越高，鹽漬化程度越低。

圖4 土壤鹽漬化空間分布和植被指數(shù)NDVI空間分布

3 結(jié)論

1)從遙感影像提取SAVI指數(shù)時(shí)，在系數(shù)()調(diào)節(jié)范圍內(nèi)選取固定系數(shù)值，系數(shù)值(間隔為0.1)從0.1 ~ 1.0的過程中，相應(yīng)提取的SAVI指數(shù)與ECa的相關(guān)性明顯地提升，相關(guān)性系數(shù)()從0.30提高到0.50，并通過顯著性檢驗(yàn)(<0.01)。

2)選取的SAVI1.0、B6、B7、B8四種變量中，以SAVI1.0+B6+B8為變量組合所建立的PLSR模型為最優(yōu)，較其他變量組合建模，該模型的決定系數(shù)(2p)提高了0.11。因此，在研究區(qū)該模型具有更好的預(yù)測(cè)能力，模型精度為RMSEc=0.77 dS/m、C2=0.68、RMSEP=0.79 dS/m、P2=0.66、RPD=2.2。

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Mapping and Modelling of Soil Salinity Using WorldView-2 Data and EM38 in Arid Region of Keriya River, China

NIJAT Kasim1,2, SHI Qingdong1,2, GUO Yuchuan1,2*, RUKEYA Sawut1,2, ILYAS Nurmemet1,2, MIHRIGUL Tashpolat1,2

(1College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China; 2 Key Laboratory of Oasis Ecology Under Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi 830046, China)

Soil salinity is one of the factors for land degradation, especially in the arid and semi-arid regions. In this paper, the typical salinity region in the upstream margin of Keriya River in Yutian County of Xinjiang was taken as the study object, EM38 sensor was used to in situ measure soil apparent electrical conductivity (ECa), WorldView-2 images were used to extract adjusted soil vegetation index (SAVI) under different conditions, and PLSR model derived from SAVI and ECa was setup to estimate soil salinization. The results showed that the correlation between SAVI and ECa was increased significantly from 0.30 to 0.5 when the adjusted parameter () increased from 0.1 to 1.0. The optimal model was established by using the combination of SAVI1.0+B6+B8, its determination coefficient (2p) was promoted by 0.11 compared with those of models derived from other variable combination, the validation coefficients were RMSEC=0.77,2 C=0.68, RMSEP=0.79,P=0.66, RPD=2.2. Therefore, the model derived from different variable combination can provide a fast and accurate method for monitoring soil salinization.

Keriya River; Soil salinity; SAVI; EM38; WorldView-2

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1703237)資助。

(xjguoyuchuan@126.com)

尼加提·卡斯木(1991—)，男，維吾爾族，新疆伊寧人，博士研究生，主要研究方向?yàn)樯鷳B(tài)規(guī)劃與管理。E-mail：NejatKasim@126.com

S156.4

A

10.13758/j.cnki.tr.2019.03.024