焉耆盆地土壤盐渍化的光谱特征分析

土壤盐渍化是干旱区/半干旱区常见的一种土地退化现象,加强对土壤的盐渍化遥感调查和监测有利于盐渍土壤的改良和利用。高光谱波段众多、光谱信息丰富,在识别和定量演算盐渍土壤盐分含量上具有较大的优势。为了推进高光谱遥感数据在土壤盐渍化监测中的应用,本文以焉耆盆地部分地区为研究区域,通过野外调查以及实地测点,利用便携式光谱仪测量研究区域内不同盐渍程度的土壤光谱,分析土壤光谱曲线与土壤盐渍程度之间的关系,从而为今后的高光谱遥感的盐渍化监测打下基础。     

开都河流域下游绿洲盐渍化土壤高光谱特征

土壤光谱反射特性是土壤遥感的物理基础.通过野外调查采样、土壤盐分实验分析与土壤高光谱数据采集,对土壤高光谱数据一阶和二阶导数微分变换处理,分析土壤样品的光谱特征,建立土壤光谱和土壤盐分含量间的相关关系,对研究区盐渍化土壤含盐量进行定量反演.研究结果表明:1)从土壤光谱反射率的形态特征来看,土壤的光谱反射率曲线总体上变化较为平缓,光谱特征形态较为相似,且基本平行.2)研究区土壤光谱反射率曲线的形状大致可由300 ～ 600nm、600 ～ 800nm、800～1000nm、1000 ～ 1400nm、1400 ～1900nm、1900 ～ 2100nm、2100～ 2500nm七个折线段和560nm、900nm、1400nm、1900nm、2200nm五个特征吸收点来控制.3)利用光谱反射率一阶导数微分的盐渍化土壤含盐量多元线性回归预测模型的预测效果均优于利用反射率原型和反射率二阶导数微分,其中氯化物-硫酸盐型RMSE=0.33,硫酸盐型RMSE=0.31,硫酸盐-氯化物型RMSE=0.22.     

喀什葛尔河流域盐渍化土壤盐分特征分析

土壤盐渍化是喀什葛尔河流域农业发展面临的主要问题之一。采用相关分析法与主成分分析法分析了喀什葛尔河流域盐渍化土壤盐分特征。结果表明:土壤盐渍化类型以硫酸盐渍土为主,盐渍化程度为重度及中度盐渍化;土壤总盐与SO24-、K+、Na+呈显著正相关,揭示了土壤盐分大小与SO24-、K+、Na+有关;表层的总盐、各盐分离子含量均高于其余土层,即土壤盐分垂直分布呈现表聚性;盐分离子按质量分数大小在土壤剖面基本上呈自上而下的垂直分异特点;盐分组成中,阳离子以K+和Na+为主,阴离子以SO42-为主;8月份表层、0～20cm、20～40cm、40～60cm、60～80cm、80～100cm总含盐量均高于2月份。主成分分析结果表明,SO24-、K+、Na+作为研究区土壤盐渍化状况的特征因子。     

基于EM38和遥感影像的土壤表观电导率建模研究

选取阿克苏地区渭干河-库车河绿洲外围的典型盐渍化区域作为研究对象,应用EM38大地电导率仪测量该地区样点表观电导率,选取四种不同的土壤盐分指数,结合同时期的遥感影像建立基于影像波段的土壤盐分指数回归模型,通过统计软件进行相关分析,发现表观电导率与土壤盐分指数S2即(b1-b3)/(b1+b3)的相关性最高,然后将不同层的土壤表观电导率同S2进行曲线拟合,对不同模型的拟合效果进行对比分析,结果表明:增长模型即复合比级数曲线模型的拟合度最高,通过精度验证,模型不适用于灌区,而荒漠区的各层的预测值与实测值相关分析结果都达到显著性水平,利用该模型可进行荒漠地区表观电导率的反演,因此基于电磁感应技术的土壤表观电导率建模研究可以为快速土壤盐渍化监测提供一种新方法。     

近20a渭干河绿洲土壤盐分变化特征

土壤盐分空间分布和变化特征是了解水盐运移规律的关键,运用地统计学和GIS技术相结合的方法,研究近20 a渭干河绿洲土壤盐分变化特征。结果表明:1992年、2012年0~20 cm、0~100 cm土壤盐分呈现强变异性,且均呈现中等空间自相关性,空间相关距离分别为27.95 km和6.23 km。土壤盐分含量高的区域集中在渭干河绿洲的东南和西南的局部地区,同时呈现出表聚现象,土壤盐渍化由绿洲内部向外部转移,由中上部向下部转移。与1992年相比,2012年表层盐分减少,中度、重度、盐渍化土地的面积分别减少了422.7、818.19、1 489.38 km2,非盐渍化土地的面积增加了1 579.65 km2,轻度盐渍化土地的面积增加了1 150.61 km2,总体上土壤盐渍化趋势向好,表明绿洲环境质量趋良。     

基于随机森林算法的土壤含盐量预测

快速监测区域土壤盐渍化信息，对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。本文以Sentinel-2A和Landsat8 OLI遥感影像为数据源，以银川平原为研究区，利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台，基于随机森林算法，通过建立光谱指数特征与地面实测土壤含盐量之间的关系，进行土壤含盐量估算。结果表明：GEE能够为土壤含盐量预测提供可靠的数据支撑；以Sentinel-2A为数据源建立的随机森林模型具有更好的预测精度（R2=0.789,RMSE=1.487），优于Landsat8 OLI，可用于土壤含盐量高分辨率遥感估算，能够为大尺度土壤含盐量监测工作提供理论支撑。     

膜下滴灌棉田土壤水盐动态变化

通过对轻度和中度盐渍化棉田整个生育期土壤水分、盐分含量的动态监测,分析了膜下滴灌棉田土壤水、盐动态变化及其相互作用的关系。结果表明：整个生育期中度盐渍化棉田土壤水分含量要高于轻度盐渍化棉田,土壤水分含量变化规律和土壤盐分含量变化规律相似,均表现出生育前期下降、中期稳定、后期略微增加的趋势;膜下滴灌能够在滴水过程中明显降低土壤中表层0～40 cm盐分含量,下层40～80 cm土壤为盐分聚集区域;以0～20 cm土壤盐 分含量模拟0～40、0～60、0～80、40～80 cm土壤盐分含量,幂函数和线性函数模拟结果较好,模拟0～40、0～60 cm的盐分含量结果达极显著相关,0～80 cm的模拟结果达到显著相关,模拟40～80 cm的土壤盐分变化结果不显著。     

基于MSAVI-SI特征空间的玛纳斯河流域灌区土壤盐渍化研究

玛纳斯河灌区是新疆重要的农业绿洲之一,其发展受土壤盐渍化制约,土壤盐渍化信息获取成为首要问题。以Landsat-OLI卫星影像和野外调查数据为基础,对修改型土壤调整植被指数(MSAVI)和盐分指数(SI)之间的关系进行了综合分析,并提出了MSAVI-SI特征空间概念,进而构建了盐渍化遥感信息提取指数模型(MSI)。结果表明:1不同程度盐渍化类型MSI平均值差异特征明显,其差值在0.35~0.43,因此,MSI指数可以作为盐渍化信息快速提取的指标。2灌区土壤受盐渍化侵扰严重,尤其从下游农业生产区到古尔班通古特沙漠过渡的生态脆弱区,受地下水影响明显的中段,土壤盐渍化仍是土地退化的重要原因。本研究对土壤盐渍化遥感监测和管理,以及区域环境保护具有重要意义。     

吐鲁番市非灌溉期农田土壤盐分特征分析

对吐鲁番市的大河沿河、塔尔朗河、煤窑沟和黑沟上、中、下游灌区进行土样采集,测定吐鲁番市沿四条河流在非灌溉期内(3月、10月)土壤含盐量及主要离子含量,并分析土壤盐渍化类型、程度及土壤盐分与主要离子之间的相关关系。结果表明:研究区土壤有部分出现盐渍化趋势,且土壤次生盐渍化趋势较高;吐鲁番市土壤含盐量高低与各离子(即CL-、CO3-、HCO3-、SO42-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+)含量大小有密切的关系;土壤盐分剖面分布具有表聚型;四条河流灌溉区土壤盐渍化类型的主要成分为硫酸盐渍土。     

西天山伊犁河灌区土壤盐分时空变异特征

根据2009年伊犁河灌区土壤临测和取样分析资料,运用半方差函数与克里格插值法,对伊犁河灌区灌溉期与非灌溉期土壤盐分含量变异特征进行了分析.结果表明:研究区耕层土壤53.68%样地呈非盐渍化土壤,18.38%为轻度盐渍化,13.97%为中度盐渍化,8.82%为重度盐渍化,5.15%为盐士.土壤盐渍化类型主要为硫酸盐渍土为...     

基于Sentinel-1/2的土壤盐分含量反演研究

本试验利用Gram-Schmidt（GS）变换将Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A多光谱影像进行融合,并分析雷达影像、多光谱影像及融合影像各波段与吉林省白城市表层土壤含盐量的相关性,建立研究区土壤含盐量的反演模型,对研究区土壤含盐量进行制图。研究结果表明：Sentinel-1A 的VH、VV波段后向散射系数与研究区土壤含盐量均呈显著正相关,可用作土壤盐碱化监测的遥感数据源;合适的数学变换可以提升Sentinel-1A、Sentinel-2A及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,Sentinel-1A的VV波段与Sentinel-2A第5 波段融合后,其二次方变换与土壤含盐量的相关系数达到0.820;引入合适的盐分指数可以有效改善Sentinel-2A及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,融合影像的盐分指数(D₂D₄)/D₃与土壤含盐量相关系数达到0.889;利用融合影像及盐分指数(D₂D₄)/D₃建立的研究区土壤含盐量反演模型Y=86.260X-66.206X²-5.312,模型决定系数达到0.791,均方根误差为1.884 g·kg^-1,表明将Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A多光谱影像进行融合来提升土壤含盐量反演精度的方法切实可行。     

基于遥感技术的干旱区土地盐碱化分级

通过分析干旱区土地盐碱化环境的地表景观特征和遥感信息特征,基于SPOT、ASTER多平台多波段遥感数据和DEM、土壤样品分析数据等多源数据,采用光谱角度制图(SAM)的遥感图像分类方法对实验区土地盐碱化程度进行了分级制图。该方法对常规数据的依赖性较小,适于西部干旱地区的土地盐碱化快速监测和评估。     

基于水盐平衡的灌区灌排系统合理性分析

灌溉是灌区农业生产持续发展的先决条件,排水则是决定灌区能否可持续发展的保证。本研究在全面考虑影响灌排系统健康发展的众多因素的基础上,以青铜峡灌区为例,从土壤盐碱化的防治及水资源合理利用角度,运用水盐平衡原理,判别灌区积、脱盐状态及排水效果,分析灌区灌排系统的合理性。分析结果表明青铜峡灌区灌排系统运行良好,对灌区排盐及盐碱化的防治起着积极的作用。同时也发现灌区存在着排灌比过大,排水能力过剩,排水系统不合理等问题。     

准噶尔盆地人工林地土壤全盐的高光谱反演

随着高光谱遥感技术的快速发展,通过其定量估测土壤化学成分具有很好的可行性。使用ASD Pro FieldSpec3便携式光谱仪,测量准噶尔盆地人工林地风干土壤样品的可见光-近红外光谱,利用土壤反射光谱值预测全盐的含量。首先,通过皮尔森相关系数分析方法,计算土壤全盐与土壤反射光谱之间的相关性,其中土壤光谱值的二阶导数与土壤全盐的相关系数最高为0.806,均方根误差最小为1.508。其次,在基于光谱反射率的基础上,通过多元统计回归分析,表明土壤光谱在1 130 nm、1 430 nm和1 930 nm波段的全盐反演模型预测的效果较好,可以利用这3个波段建立回归方程,对土壤全盐进行反演估算。     

Derivation of salt content in salinized soil from hyperspectral reflectance data: A case study at Minqin Oasis,Northwest China

Soil salinization is a serious ecological and environmental problem because it adversely affects sustainable development worldwide, especially in arid and semi-arid regions. It is crucial and urgent that advanced technologies are used to efficiently and accurately assess the status of salinization processes. Case studies to determine the relations between particular types of salinization and their spectral reflectances are essential because of the distinctive characteristics of the reflectance spectra of particular salts. During April 2015 we collected surface soil samples(0–10 cm depth) at 64 field sites in the downstream area of Minqin Oasis in Northwest China, an area that is undergoing serious salinization. We developed a linear model for determination of salt content in soil from hyperspectral data as follows. First, we undertook chemical analysis of the soil samples to determine their soluble salt contents. We then measured the reflectance spectra of the soil samples, which we post-processed using a continuum-removed reflectance algorithm to enhance the absorption features and better discriminate subtle differences in spectral features. We applied a normalized difference salinity index to the continuum-removed hyperspectral data to obtain all possible waveband pairs. Correlation of the indices obtained for all of the waveband pairs with the wavebands corresponding to measured soil salinities showed that two wavebands centred at wavelengths of 1358 and 2382 nm had the highest sensitivity to salinity. We then applied the linear regression modelling to the data from half of the soil samples to develop a soil salinity index for the relationships between wavebands and laboratory measured soluble salt content. We used the hyperspectral data from the remaining samples to validate the model. The salt content in soil from Minqin Oasis were well produced by the model. Our results indicate that wavelengths at 1358 and 2382 nm are the optimal wavebands for monitoring the concentrations of chlorine and sulphate compounds, the predominant salts at Minqin Oasis. Our modelling provides a reference for future case studies on the use of hyperspectral data for predictive quantitative estimation of salt content in soils in arid regions. Further research is warranted on the application of this method to remotely sensed hyperspectral data to investigate its potential use for large-scale mapping of the extent and severity of soil salinity.     

Detecting soil salinity with arid fraction integrated index and salinity index in feature space using Landsat TM imagery

Modeling soil salinity in an arid salt-affected ecosystem is a difficult task when using remote sensing data because of the complicated soil context(vegetation cover,moisture,surface roughness,and organic matter)and the weak spectral features of salinized soil.Therefore,an index such as the salinity index(SI)that only uses soil spectra may not detect soil salinity effectively and quantitatively.The use of vegetation reflectance as an indirect indicator can avoid limitations associated with the direct use of soil reflectance.The normalized difference vegetation index(NDVI),as the most common vegetation index,was found to be responsive to salinity but may not be available for retrieving sparse vegetation due to its sensitivity to background soil in arid areas.Therefore,the arid fraction integrated index(AFII)was created as supported by the spectral mixture analysis(SMA),which is more appropriate for analyzing variations in vegetation cover(particularly halophytes)than NDVI in the study area.Using soil and vegetation separately for detecting salinity perhaps is not feasible.Then,we developed a new and operational model,the soil salinity detecting model(SDM)that combines AFII and SI to quantitatively estimate the salt content in the surface soil.SDMs,including SDM1 and SDM2,were constructed through analyzing the spatial characteristics of soils with different salinization degree by integrating AFII and SI using a scatterplot.The SDMs were then compared to the combined spectral response index(COSRI)from field measurements with respect to the soil salt content.The results indicate that the SDM values are highly correlated with soil salinity,in contrast to the performance of COSRI.Strong exponential relationships were observed between soil salinity and SDMs(R2>0.86,RMSE<6.86)compared to COSRI(R2=0.71,RMSE=16.21).These results suggest that the feature space related to biophysical properties combined with AFII and SI can effectively provide information on soil salinity.     

新疆阿瓦提灌区土壤盐渍化现状及特征分析

运用统计特征值、对应分析等方法，探讨了研究新疆阿瓦提土壤含盐量、盐分化学组成及其空间分布特征。结果发现：区内有50％的土地处于中强盐渍化和盐土状态，且主要为氯化物-硫酸盐型盐渍化；在灌区内土壤盐分随灌溉和排水而呈现季节性变化，但整体上处于脱盐状态。区内土壤盐渍化是在自然和人类活动共同作用下形成的，通过节水灌溉、合理开发地下水、完善灌排系统等措施可有效地改良盐渍土。     

基于地表高光谱与OLI影像的土壤含盐量和pH值估测

针对宁夏银北地区大面积土壤盐碱化监测的需要,利用实测植被冠层光谱与Landsat 8 OLI影像相结合进行土壤含盐量和pH值估测研究.对实测植被冠层高光谱与影像多光谱反射率进行倒数、对数、三角函数及其一阶微分等一系列变换,确定最佳光谱变换形式,筛选敏感植被指数和敏感波段,分别建立基于实测植被光谱与Landsat 8 O...     

渭干河-库车河三角洲绿洲表层土壤盐分空间异质性分析

以新疆塔里木盆地北缘典型盐渍化区-渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于野外实测数据,借助常规统计与地统计分析方法,对绿洲表层盐渍化土壤的空间分布特征进行定量研究。分析结果显示:该绿洲土壤盐类主要以氯化物为主,同时并伴有少量的硫酸盐-氯化物类;在空间变异性上,CO23-和HCO3-为中度变异性,土壤含盐量、Cl-、Ca2+、Mg2+、SO24-以及K++Na+均具有较强的空间变异性;盐渍化土壤主要分布于渭干河、库车河的下游,塔里木河的北部,绿洲的东部、南部和东南部区域,表层土壤中Cl-和K++Na+含量较高。在绿洲西部和西北部,Cl-、Ca2+和K++Na+分布的含量则相对较低。此外,HCO3-、SO24-和Mg2+的含量在绿洲中部分布较高;而CO23-的含量在绿洲北部有较高水平的分布;从绿洲整体分布情况来看,盐渍化土壤主要呈大面积区域性分布于绿洲的外围和扇缘地带。