基于野外高光谱的黄河三角洲滨海盐渍土盐分含量估测研究

为探索适合黄河三角洲滨海地区土壤盐分含量的快速准确估测方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用野外原位土壤高光谱数据与室内实测土样盐分数据相结合的分析方法,进行土壤盐分估测研究。通过对土壤盐分高光谱反射率、一阶微分反射率与盐分含量进行相关性分析,筛选出土壤盐分敏感波段;通过波段组合构建并筛选出土壤盐分敏感光谱参量;通过对敏感波段进行主成分回归建模、多元逐步线性回归建模和运用光谱参量建模,筛选出最佳的估测模型。结果显示:一阶微分可放大样品间的光谱特征差异,提高了相关性;波段组合可消除部分背景因素影响,与盐分的相关性明显提高;利用敏感光谱参量构建的估测模型优于直接用敏感波段构建的模型,土壤盐分最佳估测模型为y=0.623-2003920.934*X507*X772+0.259*(X512+X1093)-469.717*X772/X512,R2为0.591,验证R2为0.556,RPD为1.624,RMSE为0.116,拟合度较好,稳定性较高。该研究为滨海区土壤盐分含量的野外高光谱估测提供了新的方法,同时为土壤盐分含量的高光谱定量研究提供理论和技术参考。     

基于近地高光谱的土壤氯离子含量估测

[目的]建立土壤氯离子与高光谱波段的多元线性回归模型,获取盐渍化信息,为盐分的高精度提取提供更有效的方法,为农业生态环境重建工作提供科学依据。[方法]以山东省垦利县作为研究区,于2014年10月5—7日野外采集93个土壤样本,利用ASD高光谱仪野外采集土样高光谱数据并进行预处理,然后采用多元回归和主成分分析方法建立估测氯离子含量的高光谱模型,以快速估测氯离子含量。[结果]氯离子在近红外749,830,987,1301,1 432,1 486nm较为敏感,在土壤光谱分析的基础上,得到室内风干土壤氯离子含量预测最优模型,模型均通过T检验和F检验,能较好地预测土壤氯离子含量。[结论]研究区土壤各组分盐离子中,阳离子以钠离子为主,阴离子以氯离子为主,该模型使间接得到土壤盐分含量具有较好可行性。     

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数(MSASI)运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420～444 nm和480～537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳(R~2=0.98、RMSE=0.04),其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型(R~2=0.70、RMSE=0.13)次之,而人工神经网络模型(R~2=0.69、RMSE=0.15)精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。     

基于野外VIS-NIR光谱的土壤盐分主要离子预测

为明确干旱区土壤盐分主要离子的特征光谱,建立精度高和稳定性好的盐渍土预测模型,以新疆阜康市为研究区域,采用网格法采集55个土壤样本,利用实测VIS-NIR光谱,选择多元线性回归(MLR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)法构建土壤盐分主要离子含量反演模型,而后对反演精度进行检验。结果显示:(1)在0.01显著水平下,土壤盐分与Na~+、Cl~–、Ca~(2+)含量均呈显著相关,相关系数分别为0.978、0.814、0.645;(2)综合光谱响应和相关性分析确定土壤盐分主要离子的特征波段为459、537、1 381、1 386 nm,显著特征波段为459、537 nm;(3)3种模型拟合效果从高到低依次为RFMLRSVM,采用RF所建模型盐分主要离子(Na~+、Cl~–、Ca~(2+))R~2最高,RMSE最小,RPD最大,分别为2.11、2.03、1.80,为最优预测模型。通过选取土壤主要离子显著特征波段,进而采用RF法构建其估测模型,可以有效提取干旱区土壤盐分的主要离子信息。     

基于无人机多光谱影像的土壤盐分反演模型

为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型,该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、15～30、30～50 cm层深度的土壤盐分含量,基于无人机多光谱影像数据,提取各地块采样点的光谱反射率,在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量,采用支持向量机递归特征消除算法（Support vector machine-Recursive feature elimination,SVM-RFE）以筛选光谱指数及未经过筛选的全指数组作为模型输入组,共构建出36个基于随机森林（Random Forest,RF）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、BP神经网络（Back-Propagation neural network）等机器学习模型,确定出不同作物覆盖下的最佳土壤盐分反演模型。结果表明：SVM-RFE算法筛选光谱指数构建模型精度优于未进行筛选构建的模型。对于苜蓿和玉米覆盖土壤,整体上,RF反演效果优于ELM模型和BPNN模型,反演结果能体现真实土壤盐分含量,在0～15和30～50 cm土层上,RF模型反演效果优于其他模型,苜蓿样地Rp2分别为0.71、0.58,RMSEp分别为0.026、0.033,玉米样地Rp2分别为0.67、0.64,RMSEp分别为0.111、0.094,在15～30 cm土层上ELM反演效果较好,苜蓿样地Rp2为0.58,RMSEp为0.039,玉米样地Rp2为0.68,RMSEp为0.059。0～15 cm是作物覆盖下的土壤含盐量最佳反演深度,验证集平均决定系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.084。研究结果可为土壤盐分的快速反演提供理论依据。     

基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选

该文探索基于光谱变换建立光谱指数,进而建立土壤盐分反演模型的可行性。运用倒数、导数、对数等15种光谱变换对土壤含盐量进行反演,并利用原始光谱的波段反射率构造光谱指数对土壤盐分进行建模。在15种高光谱变换中,一阶微分R'和一阶对倒数(log1/R')变换下土壤盐分估算模型的精度较高。但总体而言,基于单一光谱变换和光谱指数的模型模拟精度均较低。采用光谱变换建立光谱指数,并进一步建立土壤盐分反演模型,结果表明,基于(log1/R')光谱变换构建归一化植被指数,然后建立的土壤盐分精度最高,经验证,其R2为0.89,均方根误差为3.34 g/kg,高于单一方法构建的模型,可为半干旱地区土壤盐分反演提供参考。     

无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分

快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息，可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据，并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数，在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数，同时使用Elastic-net算法（ENET）对光谱变量进行筛选，并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组；运用BP神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）3种机器学习方法，构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型，并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明，使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量，且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组；ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型，其验证集的决定系数为0.783，均方根误差为0.141，一致性相关系数为0.875；研究区域内，作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10～20 cm；在不同土壤深度下，基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实的反映试验区内的盐渍化程度，这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。     

基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究

针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R~2=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R~2=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R~2从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。     

黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演

为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

博斯腾湖湖滨绿洲土壤表层含盐量高光谱估算模型

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换,并计算其差值型、比值型、归一化型3种盐分指数,通过显著性检验优选特征波段,结合土壤表层盐分实验数据,构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明:1)土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg^-1,其光谱变换建模选取的特征波段集中在466~482、1669~1728、1979~2371 nm,其中对数倒数的一阶微分(1/lg R)′相关性较好,相关系数绝对值为0.672;2)构建3种盐分指数优选的特征波段集中在1700~1728、1992~2014、2375~2405 nm,建立的模型决定系数均大于0.870,光谱反射率R的决定系数仅为0.621;3)差值型盐分指数优选特征波段建立的地理加权回归模型为最优模型,建模集与检验集的决定系数R2分别为0.934和0.915,RMSE分别为1.186和0.917。     

Estimating Soil Salinity in the Yellow River Delta,Eastern China——An Integrated Approach Using Spectral and Terrain Indices with the Generalized Additive Model

Soil salinity is one of the most severe environmental problems worldwide. It is necessary to develop a soil-salinity-estimation model to project the spatial distribution of soil salinity. The aims of this study were to use remote sensed images and digital elevation model (DEM) to develop quantitative models for estimating soil salinity and to investigate the influence of vegetation on soil salinity estimation. Digital bands of Landsat Thematic Mapper (TM) images, vegetation indices, and terrain indices were selected as predictive variables for the estimation. The generalized additive model (GAM) was used to analyze the quantitative relationship between soil salt content, spectral properties, and terrain indices. Akaike’s information criterion (AIC) was used to select relevant predictive variables for fitted GAMs. A correlation analysis and root mean square error between predicted and observed soil salt contents were used to validate the fitted GAMs. A high ratio of explained deviance suggests that an integrated approach using spectral and terrain indices with GAM was practical and efficient for estimating soil salinity. The performance of the fitted GAMs varied with changes in vegetation cover. Salinity in sparsely vegetated areas was estimated better than in densely vegetated areas. Red, near-infrared, and mid-infrared bands, and the second and third components of the tasseled cap transformation were the most important spectral variables for the estimation. Variable combinations in the fitted GAMs and their contribution varied with changes in vegetation cover. The contribution of terrain indices was smaller than that of spectral indices, possibly due to the low spatial resolution of DEM. This research may provide some beneficial references for regional soil salinity estimation.     

塔里木河下游绿洲灌区土壤盐渍化特征及季节性变化规律

[目的]研究典型绿洲灌区土壤盐渍化特征和季节性变化规律,为农业生产调控提供理论依据。[方法]运用GPS定位技术在塔里木河下游三十一团灌区不同季节进行调查与采样,并结合室内样品测定结果,对该区土壤盐分含量和各盐分离子含量进行经典统计分析和地统计学分析。[结果]研究区土壤的pH值范围在8.09～8.24之间,不同季节之间的差异不大,土壤呈碱性。土壤盐分含量受季节影响明显,在不同深度均表现为:秋季冬季春季夏季。不同季节下各深度的土壤中主要离子均相同,土壤盐分组成中阴离子主要为SO■和Cl~-,阳离子主要为K~+和Na~+,土壤盐分类型春季和秋季以硫酸盐型为主,冬季以氯化物—硫酸盐型为主。秋季与冬季的土壤盐分含量随着土层深度的增加逐渐减小,总体呈表聚型,春季与夏季的土壤盐分含量随着土层深度的增加呈先减小后增大的趋势,总体呈底聚型。春季根域层(0—60 cm)土壤的盐分在东南部的含量较高,西北部的含量较低,而深层(60—100 cm)土壤盐分在东南部的含量较底,西北部的含量较高,夏季土壤盐分整体较底,且水平分布较为一致。秋季、冬季土壤盐分的高值区都出现在研究区的西南方向,靠近塔里木河,原始保留地和荒地较多的区域。[结论]三十一团灌区土壤盐分的周年变化总体表现为秋季、冬季积盐,春季、夏季脱盐,土壤盐分的水平分布主要受土地利用类型、地形因素以及与水源位置距离的影响。     

基于Landsat 8数据的荒漠土壤水分遥感反演

[目的]分析荒漠土壤水分变化特征,为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感监测提供理论依据和方法支持。[方法]以Landsat 8数据构建干旱地区荒漠土壤水分建模指示因子,通过优选的26个光谱指数、地表温度(Ts)和地形数据(DEM)为建模因子,分别以偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种方法构建土壤水分反演模型,对模型进行验证和对比,选取最优模型反演空台里克土壤水分空间分布。[结果]①TVDI,NR,GLI等26个优选的光谱指数中,Ts和DEM与土壤水分均达极显著相关,可作为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感建模的指示因子;②对比3种模型,RF模型建模集和预测集的R²分别为0.93,0.91,预测集RPD为3.90,各评价指标均为最高,PLSR模型精度次之,SVM模型精度最低;③以RF模型反演研究区表层土壤水分,在不同土地利用分类中土壤水分分布特征存在明显差异,特别在盐结皮区域的差异尤为突出。[结论]利用光谱指数、环境因子和地形数据构建的多因子、多指数综合的模型能较高精度地反演干旱区荒漠表层土壤水分,对研究该地区土地荒漠化和生态环境治理具有一定参考价值。     

塔河下游典型绿洲灌区不同土地利用类型土壤的盐渍化特征

[目的]探明干旱区绿洲不同土地利用方式下土壤的盐渍化特征,为区域土地资源可持续有效利用提供支撑。[方法]运用GPS定位技术对塔河下游灌溉用水、地下水以及4种典型土地利用方式下的土壤分不同季节进行调查与采样,并结合室内测定结果,对灌区内的盐分、盐分离子变化特征及其成因进行分析。[结果]研究区土壤呈碱性,盐分类型主要为硫酸盐—氯化物型,盐分含量在2.44～118.05g/kg之间,pH值范围在8.05～8.34之间,不同土地利用类型下土壤盐分含量和pH值在各季节的整体变化均表现为：盐荒地>盐碱草地>耕地和林地。从不同土层深度来看,耕地的盐分在6月和10月呈表聚型,在3月和12月无明显规律,盐荒地和盐碱草地在不同季节下不同土层深度的盐分变化均呈明显的表聚型,林地在各季节下无明显规律。研究区受水库地理位置影响地下水水位较浅(1.4～3.51 m),地下水矿化度较高(1.56～21.30 g/L),灌溉用水、地下水中的盐分离子均以Na⁺和Cl^-为主。[结论]研究区不同土地利用类型下的土壤盐渍化特征主要是受地表覆盖度、作物种植类型、灌溉事件等...     

基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析

跟踪初生盐渍土壤的微生物修复实验,采用同步实测得土壤盐含量和光谱数据,详细分析了基于34种光谱变换,修复过程中盐渍土的光谱特征。对于选取的6种光谱变换,采用全波段(400~1650 nm)和分析获得的最佳敏感波段分别建立了土壤盐含量的光谱反演PLSR(partial least squares regression)模型。研究表明,光谱变换处理使土壤盐含量与平滑后的光谱反射数据的相关性明显增强,且最佳敏感波段范围进一步聚焦。本研究得到最佳光谱变换为导数变换,基于全波段的土壤盐含量预测模型以SGSD变换效果最好,与原始光谱相比,模型的r、RMSEP分别从0.537和1.928改善到0.823和1.256。而SGSD(Log R)是基于最佳波段所建立的盐含量预测模型的有效光谱变换方法,该研究为进一步实现盐渍土中盐含量快速定量分析提供了方法和数据参考。     

明沟排水对盐渍化枣田土壤盐分的影响

[目的]研究明沟排水对盐渍化枣田土壤盐分分布规律的影响,明确明沟排水降盐效应,为提高枣树经济效益和生态防护效应以及盐渍土长期改良治理措施研究提供理论依据。[方法]通过对盐渍化枣田土壤进行调查取样,并对该土样进行水溶性盐含量、电导率、pH值和土壤盐基离子当量比的测定。[结果]同一深度土层,随着与明沟距离的增加,盐基离子含量呈现先降低后增加趋势。距离明沟0m处盐基离子含量最高,之后随距离的增加含量显著降低,在40m处达到最低,40m以后盐基离子含量显著增加。此外,距离明沟40m处土壤盐害作用明显降低,盐基离子类型由NaCl型转变为盐害较轻的CaCl_2型和Na_2SO_4型。[结论]明沟排水降盐效果最佳的范围在40m左右;由于滴灌和离子迁移速率等因素的影响,在土壤表层和底层出现了盐基离子聚集现象。     

地理加权回归模型结合高光谱反演盐生植物叶片盐离子含量

快速、无损地估算盐生植物叶片盐离子含量在植物生长监测、耐盐植物筛选和土壤盐渍化监测等方面有实用价值。该研究以新疆艾比湖保护区内盐生植物为研究对象,通过分析植物叶片盐离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+))含量与冠层高光谱数据的光谱变换和二维植被指数(比值型植被指数(ratiovegetationindex,RVI)、差值型植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化型植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI))的相关性选取特征波段,构建基于地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)的叶片盐离子含量估算模型,并与BP神经网络模型(back propagation neural network)进行对比,研究基于GWR模型估算干旱区盐生植物叶片盐离子的可行性。结果表明,选取特征波段集中表现在红及短波红外波段:K~+含量在反射率倒数的对数选取的红光区域内波段使用GWR估算效果最佳;Na~+的特征波段在光谱变换下集中于短波红外区域,二维植被指数集中在近红外、短波近红外及黄、橙、红区域,各种波段选取下GWR对Na~+的含量估算均有较好效果,但反射率对数的一阶估算效果最好;Ca~(2+)含量在反射率平方根的一阶微分下选取的短波红外波段通过GWR模型估算效果最好;Mg~(2+)含量在DVI选取的位于红光区域特征波段估算效果最佳,但使用GWR模型对Mg~(2+)的估算精度不及BP模型。分析基于GWR盐离子模型估算模型发现,含量较高的离子估算效果更好,K~+、Na~+的模型精度优于Ca~(2+)、Mg~(2+)。在使用GWR模型估算植物叶片盐离子含量时,特征波段均指向红及短波红外波段,符合植被光谱机理的响应。