土壤遥感监测研究进展

对土壤光谱遥感监测的国内外发展情况进行了回顾，简单总结了影响土壤光谱的原因、土壤光谱的类型、土壤遥感的最佳波段、土壤的遥感分类以及土壤遥感的定量研究。重点对土壤水分遥感监测的方法和原理进行了详细的论述。最后对土壤遥感监测的发展趋势进行了分析和展望。     

基于双时相卫星遥感光谱指数估算土壤有机质含量

以黄淮海平原典型县——封丘县为研究区，探讨了在一年两熟、裸土时间窗口较短的区域中，基于两景影像波段组合构建的双时相光谱指数在有机质含量预测中的表现。研究共计采集117个代表性土样，以分析筛选出的裸土期(10月)内双时相(获取时间：2014年10月6日和2017年10月30日)高质量Landsat 8卫星影像作为数据源，构建了4种类型的光谱指数：比值光谱指数、差值光谱指数、归一化光谱指数以及优化光谱指数，并结合最小绝对收缩和选择算子变量筛选方法和支持向量机算法建立了有机质预测模型。留一交叉验证结果表明，与直接使用影像波段反射率或者基于单景影像构建的光谱指数(单时相光谱指数)相比，利用双时相光谱指数可以更好地利用时相信息优势，其有机质预测精度更高(R2=0.53,RMSE=2.01 g/kg)。而且，基于双时相光谱指数所构建的预测模型得到的有机质空间分布格局与真实值较为吻合。可见，本文提出的在黄淮海平原典型县域利用双时相光谱指数预测土壤有机质的方法，可以促进具有短裸土期特点区域的高分辨率土壤属性遥感预测与制图研究。     

土壤有机质预测性制图方法研究进展

有机质是土壤重要组成部分,是衡量土壤肥力的重要指标。对土壤有机质空间制图,不仅可以了解土壤质量动态变化,而且对土壤区域变异性研究具有重要意义。对现今土壤有机质预测性制图的主要方法,包括地统计学、土壤-景观关系理论和遥感反演三种方法,分别进行了阐述,对其优缺点进行分析比较,以此明确各方法的使用特点和运用环境,并对土壤预测性空间制图中存在的问题进行分析,展望了土壤有机质预测性制图未来的研究趋势,以此为精准农业的实施和农业的可持续发展,提供基本的信息及建议。     

土壤剖面的反射光谱研究

研究表明，土壤反射光谱包含有丰富的土壤信息，可从中获取有机质含量、氧化铁含量、质地、主导粘土矿物类型等多种有用信息。本文以不同地区的土壤剖面为例，解读它们的反射光谱，以获得土壤形成特征的某些信息，为在土壤研究中进一步应用反射光谱提供有益的探索。     

有机质对土壤光谱特性的影响研究

为了探明土壤有机质的光谱特征及其影响作用,从而为有机质土壤铁氧化物的定量反演提供理论依据。利用去有机质前后土壤的光谱数据,研究了有机质对土壤反射率、土壤线参数、土壤铁氧化物定量反演的影响。研究结果表明,去除有机质后,能明显提高土壤反射率,变化最明显的为可见光橙黄光波段,即570～630 nm。相关性分析也显示橙黄光波段反射率的相对变化量或差值与有机质去除量之间的相关系数要比其他波段高,相关系数最大值在600 nm。因此,建议采用570～630 nm的光谱数据进行有机质的反演;土壤线斜率在去有机质后明显降低,截距显著增大,二者变化量与有机质去除量呈极显著相关关系,可用土壤线参数预测有机质含量。有机质对铁氧化物的反演具有明显影响,特别是有机质大于20 g kg-1的土壤,在进行反演时应考虑有机质对反演精度的影响,需采取有效地技术手段消减其影响作用,才能达到较好的效果。     

基于多光谱遥感图像的青海湖流域土壤有机质估算初探

土壤有机质是土壤固相部分的重要组成成分,也是陆地表层重要的碳库,其含量的快速、准确测定关乎农牧业生产活动安排与地表过程研究中关键参数的获取效率。为了探寻适合青藏高原高寒地区土壤有机质遥感反演的响应波段及遥感模型,实现区域像元尺度上的土壤表层有机质估算,本文利用Landsat8-OLI多光谱遥感数据与实地采样数据对青海湖流域表层(0～20 cm)土壤进行了有机质含量反演研究。结果表明:Landsat8-OLI影像的第5、6和7波段是青海湖流域土壤有机质含量的特征波段,基于这3个波段构建的土壤有机质遥感反演三元回归模型(R~2=0.704,P0.001),经实测点验证(RMSE=8.66)与相关文献研究结果验证(RMSE=8.85),精度高、稳定性强、预测趋势平稳。本研究不仅为高寒地区土壤有机质含量快速测定提供了一定的技术支持,也为高寒地区的碳库计算、土壤肥力评价、土壤碳循环、农作物估产、草地退化监测等提供了参考。     

松辽平原黑土有机质含量的遥感反演研究

通过分析遥感影像中裸露黑土的反射光谱值与土壤有机质含量之间的关系,尝试能否利用航天遥感影像进行研究区的农田土壤有机质含量的定量反演。研究将土壤有机质含量和ASTER遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出二者的指数关系式,并将研究区土壤有机质含量分为5个等级,表明利用遥感影像估测土壤有机质含量是可行的。     

采煤矿区表层土壤有机质含量遥感反演

利用LandSat ETM+影像反演煤炭开采区表层土壤有机质含量的空间格局,对采样点各波段光谱反射率进行数学变换,并将所得结果与有机质含量进行相关性分析.挑选出敏感波段,建立了表层土壤有机质含量的光谱预测模型.结果表明,研究区表层土壤有机质含量与第5波段和第7波段反射率呈极显著的负相关关系(R分别为-0.585和-0.543,P＜0.001);对反射率进行数学变换可以改善其与有机质之间的相关性;用第1波段反射率对数的倒数和第5波段反射率的倒数建立二元回归方程(R2 =0.616 2,p＜0.001)对研究区土壤有机质有很好的预测能力(R2 =0.616 2,RMSE=0.89);有机质含量在10～15g/kg范围的图斑面积最大,占研究区总面积的50.44％;表层土壤有机质随开采沉陷坡度的增加呈减少的趋势;煤炭开采沉陷对表层土壤有机质含量的扰动属于失碳效应.     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

黑土典型区土壤有机质遥感反演

土壤有机质（SOM）含量时空变异规律研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱卫星影像较少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明：黑土区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤反射光谱特性的主要作用,而且该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等因素决定了裸土时间长,因而该区适于SOM含量遥感反演;有机质与TM各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段（0.63～0.69 μm）,为-0.710,其次为4波段（0.76～0.90 μm）,与实验室基于高光谱反射率数据分析的结果一致;基于TM影像2、3、4波段的SOM指数模型最优,预测精度高、稳定性好,可以用于揭示黑土典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持。     

那曲东部土壤水分MODIS遥感反演研究

利用那曲东部2014年8月至2015年7月土壤水分观测资料与同期MODIS数据建立了研究区土壤水分遥感监测模型。表观热惯量法(ATI)反演土壤水分结果不理想,基于MODIS 8天合成数据以及晴空数据拟合结果的决定系数分别为0.4503和0.3753,晴空条件下ATI方法监测效果较差。基于单窗方法建立的四种模型中,三次多项式模型拟合效果较好,决定系数为0.5475,分析认为排除冬季数据后建模效果更好。结论:基于单窗方法的三次多项式模型能较好的反演研究区土壤水分,不足之处为对天气要求较高,若无晴空遥感数据,将影响土壤水分监测工作的开展。     

我国土壤水分遥感监测中热惯量模式的研究现状与进展

简要介绍了土壤水分热红外遥感监测的热惯量模主国外在这一方面所取得的主要成果,阐述了我国利用热惯量模式监测土壤水分的应用性试验的现状,以及在模式研究方面所取得的进展。     

基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究

土壤水分对土壤光谱反射率有显著影响,而以往有机质遥感反演制图中却很少将水分作为预测建模的变量。为了使遥感制图更加符合野外实际环境,提高有机质预测制图精度,在充分考虑土壤样点空间自相关、异相关与野外复杂环境特点的基础上,通过地统计获得研究区水分的空间分布数据,结合遥感反射率,建立多因子预测模型,得到了吉林省黑土区土壤有机质空间分布图。结果表明,有机质遥感制图中,水分因素的加入,使模型的建立更加符合野外实际情况,显著提高了有机质预测制图的精度。     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

我国用NOAA/AVHRR资料进行干旱遥感监测的方法综述

遥感技术监测土壤水分和干旱具有其它监测手段不可替代的优势。我国自80年代以来，在有无植被覆盖方面使用热惯量方法和植被指数进行了各种尝试和探索。总结出了多种遥感监测干旱的方法，在不同区域的监测中取得了较好的效果；并介绍了干旱遥感监测的发展趋势。     

基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究

遥感数据已经在数字土壤制图中得到广泛应用,并且可以一定程度上提高土壤属性预测的精度。本文以榆阳区的黄土丘陵和风沙滩地两种地貌区为例,利用不同分辨率的专题制图仪(thematic mapper,TM)、先进宽视场传感器(advanced wide field sensor,AWIFS)和中等分辨率成像仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的遥感影像数据(分辨率分别为30 m、56 m和250 m)和基于高级热量散射和反射辐射仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM)的地形衍生数据,结合其他影响土壤有机质分布的辅助因子,用随机森林算法(random forest,RF)对表层土壤有机质进行模拟预测,并通过实测数据的百分比抽样对预测结果进行了验证。结果表明,在榆阳区的黄土丘陵区,基于TM数据的土壤有机质预测结果较好;在风沙滩地区,基于AWIFS数据的土壤有机质预测结果较好。基于RF的土壤有机质预测在榆阳区的黄土丘陵区结果较好,三个分辨率下的平均绝对误差在1.27~1.57 g kg-1之间,在风沙滩地区预测精度较低,平均绝对误差在1.46~2.08 g kg-1之间。高程、地理位置和植被是影响黄土丘陵区土壤有机质预测的主要因素,在风沙滩地区,植被、高程和离水源地的距离是影响有机质预测的主要因素。可见,在地貌相对简单的地区进行土壤有机质含量的预测时可以使用较低分辨率的数据代替较高分辨率的数据,同时,RF算法在复杂地貌区的土壤有机质预测更有效。     

土壤水分遥感监测的研究进展

土壤水分是土壤的重要组成部分,在地—气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了到目前为止出现的几种主要的土壤水分遥感监测方法,如热惯量法、作物缺水指数法、归一化植被指数法、植被指数距平法、植被供水指数法、植被状态指数法、温度状态指数法、温度植被干旱指数法、高光谱法、微波遥感法,并分析了各种方法的原理和特点,最后展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。     

Multispectral and Microwave Remote Sensing Models to Survey Soil Moisture and Salinity

Soil moisture stress and salinity are considered as a major form of land degradation in rain‐fed agricultural regions. The study has been carried out for four distinct periods such as 2001, 2005, 2010, and 2015 that was selected according to the climatic variations that occurred more than a decade. The multispectral remote sensing‐based empirical models were employed on Enhanced Thematic Mapper Plus and Operational Land Imager imageries to estimate the rate of soil moisture stress and salinity from 2001–2015. The rate of soil moisture stress has been magnified to 143%, and salinity was increased by 70% particularly from 2005–2010 when the drought period occurred. The reliability of identifying the saline‐affected soils from the multispectral remote sensing models was significantly affected (R ² = 0.39) because of the extensive distribution of Nerium oleander plants and water logging state in the study region. The modified microwave water cloud model revealed the three‐layer information such as N. oleander , soil, and vegetation such that an imaginary part of the dielectric constant derived from simplified Hallikainen empirical model has got good correlation (R ² = 0.73) with ground electrical conductivity measurements. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.