[1] 赵洪杰, 张晓春, 赵丰, 等. 山东省黄河三角洲农业高新产业示范区. 习近平总书记在山东考察回访记[EB/OL]. (2021-10-27) [2021-12-29]. http://www.hhsjzngsfq.gov.cn/art/2021/10/27/art_197787_6582.html [2] 王庆惠, 韩伟, 侯银莹, 等. 不同耐盐品种棉花根系主要指标对盐分胁迫的响应. 应用生态学报, 2018, 29(3): 865-873 [3] 张金林, 李惠茹, 郭姝媛, 等. 高等植物适应盐逆境研究进展. 草业学报, 2015, 24(12): 220-236 [4] 丁建丽, 王飞. 干旱区大尺度土壤盐度信息环境建模——以新疆天山南北中低海拔冲积平原为例. 地理学报, 2017, 72(1): 64-78 [5] Wang YG, Deng CY, Liu Y, et al. Identifying change in spatial accumulation of soil salinity in an inland river watershed, China. Science of the Total Environment, 2018, 621: 177-185 [6] Wang XP, Zhang F, Ding JL, et al. Estimation of soil salt content (SSC) in the Ebinur Lake Wetland National Nature Reserve (ELWNNR), Northwest China, based on a Bootstrap-BP neural network model and optimal spectral indices. Science of the Total Environment, 2018, 615: 918-930 [7] Goldshleger N, Chudnovsky A, Ben-Binyamin R. Predicting salinity in tomato using soil reflectance spectra. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34: 6079-6093 [8] Dehaan RL, Taylor GR. Field-derived spectra of sali-nized soils and vegetation as indicators of irrigation-induced soil salinization. Remote Sensing of Environment, 2002, 80: 406-417 [9] Summers D, Lewis M, Osrendorf B, et al. Visible near-infrared reflectance spectroscopy as a predictive indicator of soil properties. Ecological Indicators, 2011, 11: 123-131 [10] 扶卿华, 倪绍祥, 王世新, 等. 土壤盐分含量的遥感反演研究. 农业工程学报, 2007, 23(1): 48-54 [11] 亚森江·喀哈尔. 基于优化光谱指数的土壤盐渍化水、盐含量高光谱估算研究. 硕士论文. 乌鲁木齐: 新疆大学, 2019 [12] Xu C, Zeng W, Huang J, et al. Prediction of soil moisture content and soil salt concentration from hyperspectral laboratory and field data. Remote Sensing, 2016, 8: 42 [13] 李亚莉, 乔江飞, 董天宇, 等. 不同质地盐渍化土壤水盐含量的高光谱反演. 应用生态学报, 2016, 27(12): 3807-3815 [14] 张俊华, 贾萍萍, 孙媛, 等. 基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测. 农业工程学报, 2019, 35(12): 106-115 [15] 贾萍萍, 尚天浩, 张俊华, 等. 利用多源光谱信息反演宁夏银北地区干湿季土壤含盐量. 农业工程学报, 2020, 36(17): 125-134 [16] 贾萍萍, 孙媛, 尚天浩, 等. 基于高光谱和Landsat-8 OLI影像的盐渍化土壤水盐估算模型构建. 生态学杂志, 2020, 39(7): 2456-2466 [17] 王吉智. 宁夏引黄灌区的灌淤土. 土壤学报, 1984, 21(4): 434-437 [18] 曲潇琳, 龙怀玉, 谢平, 等. 宁夏中部地区典型灰钙土的发育特性及系统分类研究. 土壤学报, 2018, 55(1): 75-87 [19] 毛鸿欣, 贾科利, 张旭. 基于实测高光谱和Sentinel-2B影像的银川平原土壤盐分反演. 云南大学学报: 自然科学版, 2021, 43(5): 929-941 [20] 游士兵, 严研. 逐步回归分析法及其应用. 统计与决策, 2017(14): 31-35 [21] Wold S, Sjostrom M, Eriksson L. PLS-regression: A basic tool of chemometrics. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems, 2001, 58: 109-130 [22] 奉国和. SVM分类核函数及参数选择比较. 计算机工程与应用, 2011, 47(3): 123-124 [23] 周倩倩, 丁建丽, 唐梦迎, 等. 干旱区典型绿洲土壤有机质的反演及影响因素研究. 土壤学报, 2018, 55(2): 313-324 [24] 尚天浩, 贾萍萍, 孙媛, 等. 宁夏银北地区盐碱化土壤水分光谱特征及模型拟合精度分析. 水土保持通报, 2020, 40(4): 183-189 [25] 王遵亲, 祝寿全, 俞仁培, 等. 中国盐渍土. 北京: 科学出版社, 1993: 333-343 [26] Stevens A, Udelhoven T, Denis A, et al. Measuring soil organic carbon in croplands at regional scale using airborne imaging spectroscopy. Geoderma, 2010, 158: 32-45 [27] Wang JZ, Ding JL, Yu DL, et al. Machine learning-based detection of soil salinity in an arid desert region, Northwest China: A comparison between Landsat-8 OLI and Sentinel-2 MSI. Science of the Total Environment, 2019, 707: 136092 [28] 张晓光, 姜子璇, 孔繁昌. 滨海盐渍土可见近红外高光谱特征. 遥感技术与应用, 2019, 34(4): 816-821 [29] Wang HF, Chen YW, Zhang TL, et al. Quantitatively estimating main soil water-soluble salt ions content based on visible-near infrared wavelength selected using GC, SR and VIP. PeerJ, 2019, 7: e6310 [30] 孙亚楠, 李仙岳, 史海滨, 等. 河套灌区土壤水溶性盐基离子高光谱综合反演模型. 农业机械学报, 2019, 50(5): 344-355 [31] 冷建飞, 高旭, 朱嘉平. 多元线性回归统计预测模型的应用. 统计与决策, 2016(7): 82-85 [32] 冯娟, 丁建丽, 杨爱霞, 等. 干旱区土壤盐渍化信息遥感建模. 干旱地区农业研究, 2018, 36(1): 266-273 [33] 王丹阳, 陈红艳, 王桂峰, 等. 无人机多光谱反演黄河口重度盐渍土盐分的研究. 中国农业科学, 2019, 52(10): 1698-1709 [34] 罗批, 郭继昌, 李锵, 等. 基于偏最小二乘回归建模的探讨. 天津大学学报:自然科学与工程技术版, 2002, 35(6): 783-786 [35] 邓来飞, 张飞, 齐亚霄, 等. 基于参数优化SVM方法识别盐生植被钠离子光谱特征. 光谱学与光谱分析, 2020, 40(1): 247-254 [36] 吴明艳. 部分植被覆盖下的土壤盐分高光谱遥感反演. 硕士论文. 南京: 东南大学, 2015 [37] Bowers SA, Hanks RJ. Reflection of radiant energy from soil. Soil Science, 1971, 100: 130-138 [38] Bnninger D, Fluhler H. Modelling light scattering at soil surfaces. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2004, 42: 1462-1471 [39] 徐扬, 张冠初, 丁红, 等. 干旱与盐胁迫对花生根际土壤细菌群落结构和花生产量的影响. 应用生态学报, 2020, 31(4): 1305-1313 |