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Estudos anteriores foram realizados principalmente com base em séries temporais esparsas e diferentes imagens fenológicas, que frequentemente ignoraram as mudanças dramáticas na evolução da salinização ao longo do ano. Com base em imagens do Landsat e do espectrorradiômetro de imagem de moderada resolução (MODIS) de 2000 a 2020, este estudo aplicou o algoritmo do Modelo de Fusão de Reflectância Adaptativa Espacial e Temporal Aprimorada (ESTARFM) para obter imagens fenológicas similares para o mês de abril dos últimos 20 anos. Com base no algoritmo de floresta aleatória, os parâmetros de superfície da salinização foram otimizados e os modelos de índice de espaço de características foram construídos. Combinado com os dados de campo medidos, o modelo de índice de monitoramento de salinização otimizado foi determinado, e então os padrões de evolução espaciotemporal da salinização e seus mecanismos de condução no Delta do Rio Amarelo foram revelados. As principais conclusões foram as seguintes: (1) As imagens de fusão fenológica similar e de longa série temporal derivadas nos permitem revelar os padrões de mudança na dramática salinização no ano que examinamos usando o algoritmo ESTARFM. (2) O modelo de índice de monitoramento de salinização baseado no espaço de características NDSI-TGDVI em modo ponto a ponto teve a maior precisão de 0,92. (3) De 2000 a 2020, a salinização do solo no Delta do Rio Amarelo apresentou uma tendência de agravamento. O valor médio de salinização nos últimos 20 anos foi de 0,65, o que é classificado como salinização severa. O grau de salinização diminuiu gradualmente da área costeira nordeste para a área interior sudoeste. (4) Os fatores dominantes que afetam a salinização do solo em diferentes períodos históricos variaram. Os resultados da pesquisa podem fornecer suporte para a tomada de decisões em relação à prevenção e controle precisos da salinização no Delta do Rio Amarelo.
Guo et al. (Sun,) estudaram esta questão.
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