基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模

土壤盐渍化是干旱半旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1 多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据（0～10 cm）,采用偏最小二乘回归模型（Partial least squares regression,PLSR）对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明：实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁到了绿洲经济的健康发展,亟待治理。     

渭-库绿洲多尺度景观格局与盐度关系

中国盐渍化土壤面积大,分布广,对区域农业发展构成了严重的威胁。探索土壤景观格局与盐度的关系将有助于盐渍化监测和评估。该研究选择渭-库绿洲GF-1影像为数据源,结合研究区同期38个样点不同剖面土壤盐度数据,对样点缓冲区景观格局与土壤盐度做Pearson相关分析和逐步回归分析,揭示土壤盐度空间分布格局,探讨景观格局与盐度的定量关系。结果表明:1)水平方向上,土壤盐分高值区主要集中分布在绿洲东部荒漠地带和绿洲西部农牧交错区;垂直方向上,渭-库绿洲表层土壤盐渍化现象最为严重,其他各层土壤盐渍化情况相对较轻,盐渍化程度随着深度下降呈降低趋势;2)绿洲区域易受人类活动影响,景观破碎化程度高,而同一区域不同梯度下,随着缓冲距离的增加,区域景观类型增多、均质性降低、多样性增强;3)耕地利用数量指标能较好指示土壤盐度状况,而水体面积、盐渍地面积、其他用地面积、最大斑块指数(largest patch index,LPI)、蔓延度(contagion index,CONTAG)和分维数(perimeter-area fractal dimension,PAFRAC)对盐度影响相对较弱;4)除0~10 cm层外,自10~20 cm至80~100 cm层逐步回归方程的自变量中,耕地面积、水体面积和最大斑块指数LPI为负效应,而盐渍地面积、其他用地面积、CONTAG和PAFRAC为正效应,最优回归方程决定系数为0.537。该研究确定了渭-库绿洲土壤盐度的分异规律,以及不同盐度对绿洲景观格局的影响程度。研究结果可为西北干旱区绿洲土壤盐度预警提供理论依据,同时为干旱区景观格局研究提供一定的参考价值。     

基于ETM+数据的干旱区盐渍化土壤信息提取研究

准确而自动地提取盐渍化土壤信息对于土壤盐渍化监测和土壤盐渍化动态变化研究具有重要意义。选择新疆渭干河—库车河三角洲绿洲特有的干旱地区为研究区,在对研究区土壤特征实地调查和典型土壤遥感信息分析基础上,利用含有7个多光谱波段的2001年8月1日增强-加型专题绘图仪(ETM+)遥感图像提取了归一化植被指数(NDVI)、第三主成分(PC3),分别作为非盐渍化土壤和盐渍化土壤信息提取的主要特征变量,改进归一化差异水体指数(MNDWI)、TM1、TM7作为辅助特征变量。利用决策树分类方法建立信息提取模型,对研究区遥感图像进行了分类。研究结果证明,基于研究区遥感信息特征基础上的盐渍化土壤信息自动提取是可行并能达到较高信息识别精度的。     

应用电磁感应和遥感的新疆绿洲区域尺度盐渍土识别

针对干旱区土壤盐渍化问题,以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区,探讨电磁感应技术和光谱角分类法(SAM)相结合来识别典型干旱区盐渍土的可行性。以重度盐渍土为例,利用电磁感应仪EM38和采样数据,结合光谱角分类法和回归分析法,反演土壤电导率(EC1:5)的空间分布,识别重度盐渍土。结果表明:土壤表观电导率(ECa)与土壤电导率(EC1:5)具有较好的非线性相关性;垂直模式电导率(EMv)对土壤电导率(EC1:5)的解译精度优于水平模式电导率(ECh);研究区土壤盐分含量在区域尺度呈中等强度变异;电磁感应技术和光谱角分类法结合可以较好识别符合条件的盐渍土。该研究方法能够较好识别典型干旱区的盐渍土,为盐渍化评估、预防和治理提供了新的途径。     

基于RS/GIS的博斯腾湖湖滨绿洲土壤盐渍化敏感性研究

土壤盐渍化敏感性评价可以评估可能发生的土壤盐渍化的类型、范围和程度。以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,以2010年ALOS遥感影像为基本数据源,结合野外调查和样品分析,采用监督分类法和试验数据统计分析方法,依据土壤盐渍化敏感性指数公式,计算不同土地利用类型的土壤盐渍化敏感性指数。研究结果表明:轻度、中度和重度盐渍地主要分布于博斯腾湖周边的湿地边缘和未利用地,总面积为643.26km2,占研究区总面积的24.68%;未利用地土壤盐渍化敏感性指数为0.25,属于重度敏感区;耕地和沙地的土壤盐渍化敏感性指数为0.15,属于中度敏感区;湿地土壤盐渍化敏感性指数为0.13,属于轻度敏感区;水体土壤盐渍化敏感性为0.03,属于非敏感区。     

耦合植被物候的新疆绿洲土壤盐分信息挖掘

随着土壤环境问题涉及的尺度日趋增大，小区域斑块化盐渍化信息的提取难以了解土壤环境总体的变化趋势。本文以野外监测的南北疆典型绿洲区域——渭库绿洲和艾比湖流域为分析靶区，通过实测数据建立土壤–环境关系，并通过MODIS EVI数据反演得到植被物候特征，耦合植被物候、植被指数、盐度指数、地表温度和地形参数作为随机森林(random forest, RF)模型的输入因子，预测新疆绿洲区域土壤盐分含量信息并绘制土壤盐分空间分布图。结果表明：通过深入挖掘植被物候信息，物候参数在预测土壤盐分方面具有较高的相对重要性，代表生物积累量的LSI和SSI参数表征土壤盐渍化的能力较强，优于其他几个物候参数。耦合物候参数后土壤盐分信息预测精度明显提高，决定系数R~2从0.53提升到0.61。经模型反复迭代进一步筛选出适合研究区的23个环境参数，大幅提升了预测精度(R~2=0.73, RMSE=5.19, MAE=3.59)。从得到的盐渍化空间分布特征来看，新疆绿洲大部分区域分布的是非盐渍化土和轻盐渍化土，且普遍分布在绿洲内部，中度及以上盐渍化土多分布在绿洲外围，总体盐渍化水平依次为：伊犁平原<北疆绿洲&l...     

基于TM图像的塔里木盆地北缘盐渍地亮度值分析——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

渭干河一库车河三角洲绿洲地处世界第二大沙漠塔克拉玛干沙漠的北缘.随着经济的快速发展,土地资源开发强度开始加大,土壤盐渍化成为渭干河一库车河三角洲可持续发展面临的主要环境问题之一.因此,准确提取土壤盐渍化信息对研究区土壤盐渍化监测和研究盐渍化动态变化具有重要意义.本文以TM卫星图像数据及野外实测的数据为数据源,选择研究区具有代表性的植被、水体、重度盐渍地、中轻度盐渍地、岩石和早地等主要地物,利用PCI软件分析了这些主要地物在TM影像不同波段上的亮度值变化规律.其中,研究区内不同程度盐渍地的信息提取是本研究的重点.本文结合研究区本底资料,在对遥感数据光谱知识充分分析,挖掘谱间结构的基础上,揭示了研宄区内不同程度盐渍地在TM影像中的亮度值变化特征及分离规则.实验表明,盐渍地总提取精度达到88.6%.其中,重度及中轻度盐浈地面积的提取精度分别达到90.8%和86.7%.本研究表明,通过利用此方法,可将盐浈地信息较为精确地提取出来.     

基于反射光谱与Landsat 8 OLI多光谱数据的艾比湖湿地土壤盐分估算

土壤盐渍化是农业生产中最关键的生态问题之一,是一种降低土壤质量,严重影响作物产出的缓慢土壤退化过程。因此,土壤盐分的监测及评估对干旱区的土地管理与恢复至关重要。选取艾比湖湿地为研究区,基于2016年干湿两季(5月/9月)的Landsat8 OLI遥感影像,147个土壤实测样点的电导率(Electrical Conductivity, EC)数据及其对应的室内反射光谱数据,通过光谱重采样技术,建立该研究区土壤EC的偏最小二乘(partial least-squares regression, PLSR)定量估算模型,并尝试对干湿两季的土壤盐渍化状况进行对比分析。结果表明:(1)艾比湖湿地土壤盐渍化较为严重,湿季土壤EC(23.90 mS·cm~(-1))高于干季(11.62 mS·cm~(-1));(2)基于重采样处理后的光谱数据及13个光谱指数所建立的PLSR模型具有较好的精度(R2=0.91,RMSE=6.48mS·cm~(-1),RPD=2.45),说明该模型可以有效地对区域尺度的土壤EC进行定量估算。(3)从2016年5月至9月,艾比湖湿地的中度和重度盐渍土面积增加,轻度盐渍土和盐土面积减少。本研究将两种不同分辨率的数据进行联合建模,既提升了传统光学遥感影像模型的精度,又将高光谱数据扩展至像元尺度上,为土壤盐分信息的遥感提取提供了科学参考。     

绿洲土壤表层含盐量空间变异分析的插值方法研究

为了比较土壤表层含盐量空间变异性研究的各种空间插值方法的优劣,以渭库绿洲为例,运用基于ArcGIS的4种空间插值方法（反距离加权、样条函数、克里格、协同克里格空间插值方法）,分析了土壤表层含盐量的空间变异性。并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取最优的空间插值方法。结果表明:4种插值方法的插值结果基本能反映含盐量的空间分布特征,简单克里格法更适合绿洲表层土壤含盐量的空间插值;通过空间插值可以发现表层土壤含盐量呈现出东南高、西北低的态势。对渭库绿洲土壤盐分空间分布特征及空间变异进行了解,有利于土壤盐渍化的快速诊断,是盐渍化土壤治理和改良的重要基础。     

基于EM38和WorldView-2影像的土壤盐渍化建模研究

在干旱半干旱地区,土壤盐渍化是常见的土地退化问题之一。本研究选取于田县克里雅河上游边缘典型盐渍化区域作为研究靶区,通过EM38大地电导率仪实测土壤表观电导率,提取不同系数下的土壤调节植被指数(SAVI),分析了SAVI指数与土壤电导率间的相关性,并利用同时期WorldView-2影像的敏感波段建立了基于高分辨率影像数据的土壤盐渍化偏最小二乘回归(PLSR)模型并进行了精度验证。结果表明:①从遥感影像提取SAVI指数时,在系数(L)调节范围内选取固定系数值,系数值(间隔为0.1)从0.1变化到1.0的过程中,相应提取的SAVI指数与土壤电导率的相关性明显提升,相关性系数(r)从0.30提高到0.50,并通过显著性检验(P0.01)。②选取的SAVI1.0、B6、B7、B8四种变量中,以SAVI1.0+B6+B8为变量组合所建立的PLSR模型为最优,该模型较其他变量组合建模的决定系数(R2p)提高了0.11,因此,在研究区该模型具有更好的预测能力,模型精度为RMSEC=0.77dS/m、RC2=0.68、RMSEP=0.79 dS/m、RP2=0.66、RPD=2.2。     

基于NDVI-SI特征空间的土壤盐渍化遥感模型

同时考虑植被和土壤信息,构建盐渍化遥感信息提取模型。选取具有长期研究基础的塔里木南缘于田绿洲为研究靶区,综合分析归一化差值植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）二者之间的关系,在此基础之上提出NDVI-SI特征空间概念,并构建土壤盐渍化遥感监测指数模型（SDI）,结果表明：土壤表层含盐量与SDI相关性较高,其R2=0.8596。非盐渍地、轻度盐渍地、中度盐渍地、重度盐渍地的SDI平均值分别为0.399,0.763,0.974和1.201,差异较大;经差异性矩阵分析,亦表明SDI能够很好的区分研究区内不同盐渍化程度地类的分布范围。SDI能反映盐渍化土壤地表盐量组合及其变化,具有明确的生物物理意义,并且指标简单、易于获取、有利于盐渍化定量分析与监测,对今后干旱区盐渍地信息提取以及动态监测研究具有重要意义。     

基于SI-Albedo特征空间的干旱区盐渍化土壤信息提取研究——以克里雅河流域绿洲为例

选取塔里木南缘克里雅河流域绿洲为研究靶区,利用Landsat-ETM+卫星图像数据和野外调查数据分析盐渍化土壤与地表反照率(Albedo)、土壤盐分指数(SI)之间的关系。回归分析发现,盐渍化土壤在SI-Albedo特征空间分布具有显著规律,即非盐渍化土壤呈团状分布;轻、中度盐渍化土壤具有线性分布特征;非盐渍化土壤与轻度盐渍化土壤分异明显。结合分异规律,编制分类算法模型,得到研究区盐渍化土壤信息提取结果,并与传统监督最大似然分类法结果进行对比分析。结果表明,在SI-Albedo特征空间中定量快速提取盐渍化土壤信息的总体效果较好,对准确且自动提取干旱区盐渍化土壤信息以及区域尺度盐渍化遥感监测研究具有重要意义。     

覆膜对无人机多光谱遥感反演土壤含盐量精度的影响

快速、准确地获取农田土壤盐分含量对指导合理灌溉及盐渍土的治理有重要意义。该文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的覆膜耕地为研究对象,利用无人机多光谱相机获取研究区内5月和6月的多光谱遥感数据,并同步采集区域内表层土壤含盐量数据,研究覆膜对无人机多光谱遥感图像反演农田土壤盐分含量精度的影响。利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种机器学习方法,分别构建去膜前后基于原始光谱反射率和优选光谱指数的土壤含盐量估算模型。结果表明,去膜前后的各模型均可有效估测土壤盐分含量,但基于去膜处理后的数据构建的盐分含量估算模型精度较不去膜处理的有所提升,同时,基于光谱指数构建的盐分含量估算模型精度比基于光谱反射率构建的模型精度高;利用ELM构建的盐分含量估算模型在6月份预测效果最佳,其中基于光谱反射率和光谱指数的建模R2和RMSE分别为0.695、0.663和0.182、0.191,验证R2和RMSE分别为0.717、0.716和0.171、0.169。研究结果可为无人机多光谱遥感估算覆膜状态下的农田土壤盐分含量提供参考。     

基于高光谱数据的盐荒地和耕地土壤盐分遥感反演优化

盐荒地作为研究区的"临时盐库"，其土壤盐分远高于研究区平均水平，因此探究不同土地利用类型土壤盐分的光谱响应差异以及对盐分遥感模型的影响，是实现不同土地类型土壤盐分反演值更加接近真实值的重要途径。该研究以河套灌区永济灌域为例，针对耕地和盐荒地土壤分别进行原位高光谱测定（FieldSpec 4 Hi-Res，ASD），对光谱数据进行多种光谱变换（基础数学变换、导数变换及光谱指数）后，分别基于特征波长和特征光谱指数构建单一土地类型盐分反演模型（耕地（Agricultural Land，AL）、盐荒地（Salinized Wasteland，SW））和整体盐分反演模型（耕地+盐荒地（Agricultural Land + Salinized Wasteland，AL+SW）），对比分析2种建模方式下的模型精度，提出区域土壤盐分遥感反演的最佳建模方式。结果表明：AL、SW和AL+SW中土壤样本数据的平均含盐量分别为5.09、13.42和7.09 g/kg，且在各等级盐分区间内，SW的光谱反射率均大于AL，其中轻度盐化土、中度盐化土和重度盐化土的光谱反射率平均差值分别为0.040、0.020和0.034；光谱变换和光谱指数均能有效改善不同土地类型中土壤盐分与光谱的相关性。相比基础变换（倒数、对数、根式等），导数变换不仅增大了敏感波长的范围，还使得特定波长处相关系数得到显著提升。不同土地类型中基于特征光谱指数的模型精度均高于基于特征波长的模型；单一土地类型盐渍化反演模型明显提高了区域土壤盐分的反演精度，单一土地类型盐渍化反演模型中（AL、SW模型）各变换下光谱指数模型平均R2相比整体模型（AL+SW模型）由0.50提高到了0.61，其中基础变换、一阶导数和二阶导数模型平均R2相比整体模型分别提高了0.06、0.11和0.17，同时，基于最优光谱指数的单一土地类型盐渍化反演模型平均R2相比整体模型由0.74提高到了0.92。因此，当区域中存在盐分相差较大的多种土地利用类型时，对不同土地利用类型单独构建土壤盐分反演模型能确保反演结果更接近实际情况。     

基于光谱分类的土壤盐分含量预测

基于相似土壤组分和光谱特征,利用土壤光谱反射率数据和曲线特征来进行土壤光谱分类,同时充分挖掘有效信息是光谱分析的重要应用方向之一。借助模糊k-均值聚类方法将土壤光谱数据分成四个类别(分类前先将原始光谱进行范围归一化处理),比较分析了不同类型土壤在光谱分类前后的高光谱特征,然后利用Kennard-Stone法将各类别样本划分为建模集和预测集,将预处理后的建模集光谱数据作为输入量,采用偏最小二乘回归法(PLSR)方法建立全局和各自类别的盐分预测模型。结果表明:光谱分类建模较按土壤系统分类建模和全局建模的精度有明显提高,其预测模型总体的预测决定系数RP2、预测均方根误差RMSEP、相对分析误差RPD和RPIQ(样本观测值三四分位数Q3与一四分位数Q1之差与RMSEP的比值)四个指标分别从0.664、1.219、1.733和1.461提高至0.818、1.132、2.356和2.422,其中RPD提高幅度达23.13%,四个类别所建模型RPD均大于2.0,可以对土壤含盐量进行较为精确的定量研究。研究结果为利用大样本光谱数据建立大尺度区域的盐分等土壤属性预测模型提供一种新的思路和方法。     

基于三维特征空间的土壤盐渍化遥感模型

针对目前干旱半干旱地区出现的土壤盐渍化问题,以渭干河—库车河流域绿洲为研究区,在分析修改型土壤调整植被指数（MSAVI）、湿度指数（WI）、盐分指数（SI）与土壤盐渍化之间关系的基础上,提出了MSAVI-WI-SI三维特征空间,进而建立了土壤盐渍化监测指数（MWSI）模型。结果表明:该模型与土壤盐分实测值的相关系数R=0.896,精度高于三个指数两两构建的特征空间（MSAVI-WI特征空间,MSAVI-SI特征空间,WI-SI特征空间）的土壤盐渍化监测指数模型（MWI,MSI,WSI）,其与土壤盐分实测值的相关系数分别为:0.891,0.894,0.809,突出了三维特征空间的优势。同时,通过MWSI的差异矩阵分析,表明该指数对土壤的盐渍化程度反映灵敏。MWSI能较好地反映盐渍化土壤地表植被、土壤水分及土壤盐分的组合变化,具有明确的生物物理学意义。并且指数简单,易于获取,操作方便,对今后干旱区土壤盐渍化的监测与分析具有重要意义。     

典型绿洲区土壤盐分的空间变异特征

针对绿洲区存在的土壤盐化制约干旱区农业可持续发展问题,应用面域土壤信息调研采集,结合地统计学与GIS技术对新疆典型绿洲区土壤盐分空间变异特征进行研究。研究结果表明:0～30cm耕层土壤盐分呈现强变异性,30cm以下土层呈现中等变异。各土层土壤盐分均呈现中等空间自相关性,空间相关距离在24～28km范围内。各等级盐化土在不同深度土层的分布方位基本一致。各土层非盐化土面积均占主导地位,都占研究区总面积的69%以上;其次为轻度盐化土面积,占研究区总面积的19%～30%;各土层中度盐化土面积都在3.4%以下;重度盐化土仅在0～30cm土层有极少量分布。随着土层深度的增加,非盐化土和中度盐化土的面积逐渐减小,轻度盐化土面积逐渐增大。本研究对于指导干旱区绿洲农业生产、保障区域土壤资源可持续合理利用具有重要的理论价值和明确的实际应用前景。