利用多源光谱信息反演宁夏银北地区干湿季土壤含盐量

土壤盐渍化是导致全球荒漠化和土壤退化的主要诱因之一。为确定高光谱和多光谱遥感反演干湿季土壤含盐量的最优模型,该研究以宁夏银北平罗县为例,以干季(4月)和湿季(10月)实测高光谱和Landsat 8 OLI多光谱以及干湿两季实测土壤含盐量为基础数据源,利用相关系数法、灰度关联法和逐步回归法筛选敏感光谱数据,分别采用偏最小二乘、支持向量机、岭回归、BP神经网络和地理加权回归建立干湿两季土壤含盐量反演模型。结果表明:1)银北地区土壤盐渍化较为严重,干湿季含盐量均表现为强度变异,且干季变异程度大于湿季;2)在不同土壤含盐量条件下,重采样后的高光谱波段反射率和影像波段反射率具有显著相关性;3)对比相关性分析、灰度关联和逐步回归三组变量筛选方法下各模型R2和RMSE,逐步回归组模型整体效果较好;4)5种土壤含盐量反演模型中地理加权回归模型精度较高,支持向量机算法和BP神经网络算法在基于不同变量组的模型中表现较为接近,岭回归表现最差,偏最小二乘回归模型出现了较严重的"过拟合"现象。局部模型在土壤含盐量反演方面更具优越性。干季以实测灰度关联组-地理加权回归模型效果最佳,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.94和4.49;湿季以影像相关系数组-地理加权回归模型反演效果最好,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.96和4.83。研究结果可为当地及同类地区土壤盐渍化的识别、防治提供理论依据。     

基于改进植被指数的黄河口区盐渍土盐分遥感反演

快速获取土壤盐分的含量、特征及空间分布信息是盐渍土治理、利用的客观需求。该文针对黄河三角洲盐渍土,以垦利县为例,基于Landsat 8 OLI多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入短波红外波段进行扩展,提出了改进植被指数;然后基于改进前后对应的植被指数,分别采用多元逐步回归(multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)方法构建土壤盐分含量的遥感反演模型,并进行模型验证、对比和优选;最后基于最佳模型进行研究区土壤盐分含量的空间分布反演和分析。结果显示:相对传统植被指数,扩展后植被指数可增强与土壤盐分的相关性,大幅降低指数间的多重共线性;采用上述3种方法建模,改进后模型的精度比改进前都有提高,验证集决定系数R2提高0.04~0.10,均方根误差RMSE降低0.13~0.73,相对分析误差RPD提高0.25~0.34,改进后模型RPD均大于2.0,普遍达到性能良好;对比3种建模方法,SVM建模精度最高,BPNN模型次之,MLR分析精度最低,最佳模型为基于改进植被指数的土壤盐分含量支持向量机反演模型,建模集R2和RMSE为0.75、3.48,验证集R2、RMSE和RPD为0.78、3.02和2.56,模型较为准确、可靠;基于该模型反演的研究区土壤盐分含量整体较高,盐渍化程度空间分布表现为自西南部农业生产区至东北沿海区域逐渐加重,与实地调查一致。研究表明基于Landsat 8 OLI多光谱影像,引入第7波段对植被指数进行改进,从而构建土壤盐分含量的支持向量机模型,可获得较好的土壤盐分空间分布反演结果。     

基于EM38-MK2的南疆干旱区表观电导率反演土壤水分研究

土壤水分含量是农田进行定额灌溉的基本参数,南疆地处干旱区,土壤水资源稀缺,实现田间定额灌溉更利于充分利用土壤水分。EM38-MK2快速和高效获取土壤水分含量数据,适时监测土壤水分含量,可成为农田精准灌溉的重要途径。用EM38-MK2测定轻度、中度和重度3个不同程度盐渍化区域土壤0～0.75 m和0～1.5 m的表观电导率,结合同步采集的0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm和80～100 cm土壤剖面剖面及室内测定含水量数据,对比三个不同盐渍化程度表观电导率反演土壤含水率模型精度,比较分区模型和全区模型的反演精度,分析土壤盐分含量对反演土壤含水率精度的影响。结果表明,用EM38-MK2对土壤含水率反演效果在轻度盐渍化表现最好,中度盐渍化次之,重度盐渍化较差。不同深度土层的分区模型精度均高于全区模型精度,分区模型R~2为0.73～0.88,RMSE低于全区模型,全区模型各层的RPD均低于1.5,不具备预测能力。土壤盐分含量对土壤水分的反演有影响,并且随土壤盐分含量的增加,反演精度下降。     

基于差异化光谱指数的盐渍土水分含量预测1——以滨海盐土为例

以滨海盐土为研究对象,通过添加不同浓度的盐溶液并模拟蒸发过程,获取不同含水、含盐量的土壤样品,并测定土壤光谱和土壤含水量,分别运用光谱指数法和偏最小二乘回归法(PLSR)对土壤含水量进行预测。结果表明:由2 027 nm和1 878 nm构建的土壤水分差异化光谱指数(NDMI2027,1878)是预测土壤水分的最优指数,且适用于任何等级的盐渍化土壤,其建模集和验证集的预测结果均优于PLSR方法,验证集R2达0.99,RMSE仅为21.84 g/kg,可比较准确地预测盐渍化土壤的含水量。     

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。     

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。     

土壤水溶性盐基离子的高光谱反演模型及验证

土壤水溶性盐基离子是诊断土壤盐渍化类型与盐渍化程度的重要依据,利用光谱技术快速获取土壤水溶性盐基离子含量数据,可为土壤盐渍化类型与盐渍化程度的诊断提供新的技术和手段。该研究通过采集新疆5个不同地区399个土样的反射率与水溶性盐基离子数据并进行31种光谱预处理方法,分析了不同水溶性盐基离子(HCO3-、Cl-、SO42-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+)与高光谱反射率之间的相关性;采用K-S(Kennard-Stone)方法挑选出299个样品,针对每种离子使用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分别建立32个高光谱定量反演模型,优选最佳反演模型,并单独使用100个样品对估测模型进行检验。结果表明:不同离子的最佳反演模型所使用的预处理方法存在差异,其中仅有Cl-和Ca2+、SO42-和Mg2+所使用的预处理方法相同,其他离子则不同;不同离子的反演精度也不同,HCO3-和Ca2+构建的模型相对分析误差(relative percent deviation,RPD)分别为2.67、2.57,模型具有很好的预测能力。Cl-、SO42-和Mg2+所构建的模型RPD分别为2.05、2.10和2.14,表明这三者建立的模型具有较好的预测能力。K+建立的模型RPD仅为1.11,不能对样品进行预测。Na+构建的模型RPD为1.83,表明该离子所建模型只能对样品进行粗略估测。研究结果为探究水溶性盐基离子的高光谱反演增添了新的内容,为土壤盐渍化监测的深入和推进提供了新的思路和方法。     

基于差异化光谱指数的盐渍土水分含量预测——以滨海盐土为例

以滨海盐土为研究对象,通过添加不同浓度的盐溶液并模拟蒸发过程,获取不同含水、含盐量的土壤样品,并测定土壤光谱和土壤含水量,分别运用光谱指数法和偏最小二乘回归法(PLSR)对土壤含水量进行预测。结果表明：由2027 nm和1878 nm构建的土壤水分差异化光谱指数(NDMI2027,1878)是预测土壤水分的最优指数,且适用于任何等级的盐渍化土壤,其建模集和验证集的预测结果均优于PLSR方法,验证集R2达0.99,RMSE仅为21.84 g/kg,可比较准确地预测盐渍化土壤的含水量。     

基于实测高光谱指数与HSI影像指数的土壤含水量监测

为了探索土壤含水量与高光谱植被指数的内在关系,实现土壤含水量的快速且准确监测,以ASD光谱仪测定的研究区植被高光谱数据和环境卫星HSI高光谱影像数据为基础数据计算得到26种光谱植被指数,通过灰度关联分析法(grey relational analysis)对不同深度(0~10,10~30,30~50 cm)土壤含水量与实测光谱指数和影像光谱指数进行分析和筛选,确定了与土壤含水量相关性较高的5个光谱植被指数,采用多元线性回归法(multiple linear regression)分别构建了基于实测数据和影像数据的高光谱植被指数土壤含水量反演模型,并用实测高光谱植被指数模型对HSI影像植被指数模型进行校正。结果表明:2种土壤含水量反演模型对0~10 cm层的土壤含水量均有较高的拟合度,判定系数(R2)均高于0.589,并具有较好的稳定性;实测高光谱植被指数模型精度优于HSI影像植被指数模型,判定系数(R2)分别为0.668和0.589;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R2)从0.589提升到0.711,均方根误差(RMSE)为0.0014。该研究方法进行土壤含水量监测是可行的,为进一步提高土壤含水量定量遥感监测提供一定参考。     

消除水分因素影响的野外原状土壤盐分高光谱建模估测

土壤水分被确定为土壤属性(有机碳、盐分等)光谱预测准确性下降的一个主要原因,该文通过两种方法的对比旨在探索去除土壤水分影响、提高盐分高光谱定量估测精度的方法和技术路线。首先以山东省东营市垦利区为研究区,采用地物光谱仪测定了96个样本的野外原状土和室内风干土光谱,并进行一阶导数变换;接着,对比分析盐分光谱特征及水分的影响;然后分别采用外部参数正交化(external parameter orthogonalization,EPO)和非负矩阵分解(non-negative matrix factorizing,NMF)方法校正和融合野外原状土光谱,去除土壤水分因素的影响,形成野外原状土光谱的校正和融合光谱;最后基于野外原状土光谱、校正和融合光谱,分别采用多元逐步线性回归(multiple step linear regression,MSLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)构建土壤盐分含量的估测模型,并进行验证和比较,分析预测精度变化。结果显示:土壤水分对野外原状土光谱及盐分光谱特征影响较大,需要研究去除;EPO和NMF均可提高土壤盐分野外原位光谱估测精度,比较而言,NMF效果更为显著;EPO结合PLSR或NMF结合MSLR可作为去除水分影响的土壤盐分校准模型的技术路线。     

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。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

冻结状态下盐渍化土壤中水溶性盐基离子含量高光谱反演

为探究采用高光谱技术反演冻结状态土壤水溶性盐基离子含量的可行性,该研究针对河套灌区盐渍化土壤,测定土壤在冻结与未冻结状态下的光谱和主要水溶性盐基离子含量(HCO₃^-、Cl^-、CO₃^2-、SO₄^2-、K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺),光谱经标准正态变量变换(standard normal variable,SNV)和变量投影重要性法(variable importance in projection,VIP)筛选出敏感波段后,采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)、支持向量机回归法(support vector regression,SVR)和极限学习机法(extreme learning machine,ELM)构建基于特征光谱的土壤离子含量高光谱反演模型,并对比冻结与未冻结状态反演模型...     

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。     

Sentinel-2多光谱卫星遥感反演植被覆盖下的土壤盐分变化

为克服植被覆盖条件下土壤盐分含量与光谱反射率之间相关性较差所带来反演精度较低的问题,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用Sentinel-2卫星同步获取光谱数据,通过构建以归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）为分支标准的盐分深度决策树确定反演土壤盐分含量的最佳深度,然后构建以NDVI和表层土壤含水率为分支标准的类别决策树,将土壤样本划分为不同类别,以此分别构建土壤盐分反演模型,并评估反演效果。研究结果表明,决策树能增强光谱反射率对土壤盐分含量的敏感性,光谱反射率与土壤盐分含量的相关系数达0.66以上。基于随机森林（Random Forest,RF）的盐分反演模型可取得理想的反演效果,决定系数为0.77,均方根误差为0.27%,相对分布误差为2.65,相对分析误差为8.99。土壤盐分含量反演模型能较好地反演表层（<20 cm）和深层（>40～60 cm）土壤盐分含量,在反演中层（20～40 cm）土壤盐分含量上存在一定局限。当地表有植被覆盖时,利用决策树可有效地提高土壤盐分含量的反演精度（与未考虑决策树相比,决定系数和相对分布误差分别提高0.34和0.67）。研究结果可为监测灌区内作物生育期间土壤盐分含量的动态变化提供方法参考。     

采用非负矩阵分解方法的秸秆-土壤光谱解混及盐分估测

黄河三角洲地区发展节约型农业,大力推行秸秆还田技术以改善土壤生态环境,当利用遥感技术对部分秸秆覆盖地区进行土壤盐渍化监测时,混合像元制约土壤盐分遥感估测的精度。该研究设置10组不同秸秆覆盖度的盐渍化地表场景,多次光谱测量并取平均值作为其反射光谱。探究非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）方法分离农业秸秆和土壤光谱的有效性,并基于分离出的土壤光谱构建偏最小二乘法土壤盐分估测模型。结果表明：1）秸秆覆盖会使土壤光谱反射率增高,相比于纯土壤光谱在1 730 nm、2 090 nm附近出现吸收谷;2）通过NMF进行混合光谱解混之后,可以有效地将土壤光谱从秸秆覆盖光谱中分离出来,且土壤光谱保留了土壤盐分信息;3）对于不同秸杆覆盖水平下的土壤盐分估测模型而言,与原始混合光谱相比,利用土壤光谱NMF分离数据构建的模型精度普遍提高,建模集决定系数平均提高0.07,均方根误差降低1.21。验证集决定系数、相对分析误差分别平均提高0.07、0.25,均方根误差降低1.22。该研究可为黄河三角洲地区部分秸秆覆盖盐渍土地的近地面遥感估测精度的提高提供方法。