多光谱遥感技术结合遗传算法对永定河土壤归一化水体指数的研究

永定河流域的土壤类型及含水量与植被覆盖指数是影响该流域水量的重要因素，利用传统取样法对该流域土壤类型及含水量进行调查，耗费人力的同时还会因仪器误差等客观因素造成实验精度下降。选择永定河流域（北京地区）为研究区，利用全站仪进行野外调查测定34块样地并取样，结合1978-2009年6期的TM影像数据对土壤信息进行提取，研究该地区的土壤含水量与各类多光谱遥感因子间的相关关系，利用遗传算法对土壤归一化水体指数（NDWI）的主要影响因子进行筛选，因NDWI 是基于绿波段与近红外波段的归一化比值指数，一般用来提取影像中的水体信息，效果较好。为了更准确的筛选与土壤含水量相关的因子，利用遗传算法全局择优的特点，通过控制迭代次数加速收敛来筛选关键因子。进而利用多元回归的方法建立NDWI反演模型，分析出模型的内符合精度为0．987，并利用边缘树种进行外符合精度检验，得出：土壤中速效氮、磷、钾的含量与经度相关性不明显，却与纬度和土层成正相关关系，当模型计算的迭代次数Maxgen达到最优时，内符合精度为87．6％。通过遥感影像与野外调查相结合的方法得到的土壤NDWI与植被盖度、地形、气候等相关因子的模型而计算得出的NDWI值与单纯利用传统土壤取样法得到的值进行对比分析，得出平均相对误差E为-0．021％，外符合精度P 达到87．54％。该模型的建立可为日后对永定河流域土壤水分及有机质的分析与研究提供较好的实践及理论依据。