阿拉善地区土壤盐渍化的遥感反演及分布特征

土壤盐渍化是威胁干旱区土地的重要环境问题。利用遥感技术对土壤盐渍化进行动态监测,分析土壤盐度水平与空间分布,有利于掌握土壤盐渍化现状,为土地资源可持续利用提供理论依据。现有研究多在田间尺度,随着土壤环境问题涉及的范围越来越大,区域斑块信息的提取已无法满足宏观地模拟和展示整体土壤环境的空间分布。以阿拉善地区为例,结合遥感光谱指数与实测土壤盐分数据,运用偏最小二乘回归（PLSR）方法,构建区域尺度范围的土壤盐渍化反演模型,实现大面积地区土壤盐度的精准模拟和定量监测。结果表明,构建的模型验证精度达到0.8788,达到极显著水平,预测结果与实际情况相符,可以较准确地模拟研究区土壤盐渍化状况。受地形、气候、景观类型、农业活动以及土地管理等因素的综合影响,阿拉善地区约20%的区域土壤呈现出不同程度的盐渍化,其中黑河下游河岸带、雅布赖山西侧及贺兰山西侧冲积扇土壤盐渍化程度最为严重。本研究可为大面积区域土壤盐分状况的快速监测及遥感定量反演提供可行的方法,同时为该区域不同程度盐渍化土壤的治理和土地利用管理提供依据。     

土壤盐渍化遥感应用研究进展

文章从地面数据的调查、盐渍土影象的目视判读特征、光谱特征和土壤盐渍化区域的植被特征以及多光谱、高光谱遥感技术等方面综述国内外应用遥感数据探测土壤盐渍化程度及其制图的研究。利用数字图象并结合野外调查数据进行目视解译和计算机自动解译、图象变换提取盐渍土信息;结合G IS方法在分类中加入非遥感数据来提高分类精度;在研究盐渍土的光谱特征的基础上应用高光谱技术定量或半定量地提取盐渍土信息。这都是制定综合治理措施、决定土地利用方向的关键,也是进行区域土壤盐渍化动态预报的重要依据。     

新疆南疆地区土地利用变化及其生态效应

基于GIS平台,以新疆各县市统计数据为基础,对南疆土地利用变化特征及其生态效应进行分析。分析得出:①近12 a间耕地、园地、林地、水域及建设用地面积增加,而草地和未利用土地面积减少。12 a间土地利用综合动态度为0.88%,园地、建设用地和耕地的年变化率较大;林地、草地、水域和未利用土地的较低。土地利用变化存在明显的区域差异,巴州除未利用土地以外,土地利用类型的变幅均大于全区相应土地利用类型的变幅,和田所有土地利用类型的变幅均小于全区的变幅。②绿洲耕地面积的扩展以牺牲自然荒漠植被为代价,致使绿洲生态问题日益突出,主要表现为植被退化、沙漠化、生境质量下降、土壤盐渍化和水质恶化等。     

中亚土库曼斯坦绿洲土壤盐渍化动态演变评估

针对土库曼斯坦广泛存在的土壤盐渍化问题,选取达绍古兹州典型盐渍地为研究区,利用1990年、2000年和2010年的Landsat TM、ETM遥感影像,获取盐分指数（SI）和反照率（Albedo）构建SI-Albedo特征空间,利用土壤盐渍化遥感监测指数（SMI）,计算并划分研究区盐渍化等级。结果表明：（1）利用SMI指数对区域土壤盐渍化状况进行统计及定量分析,有利于大尺度范围的土壤盐渍化动态监测;（2）1990-2010年间研究区盐渍化程度持续加重,其中,重度盐渍地增加1 103.9 km²,增长了5.28%;中度盐渍地增加1 716.184 km²,增长8.21%;（3）地形及气候等自然因素对研究区土壤盐渍化过程有较大影响,盲目的垦荒、不合理灌溉等人为因素更加剧了研究区盐渍化的形成,使得盐渍化现象更加严重,导致盐渍地面积的不断扩大。     

阿拉尔垦区土壤盐渍化遥感监测及时空特征分析

及时准确掌握区域土壤盐渍化信息对盐渍土治理和土地利用可持续发展有着重要意义。以阿拉尔垦区Landsat 7 ETM+/8 OLI影像为数据源,采用盐分指数（Salinity index,SI）和归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）构建遥感盐分监测指数（Salinization detection index,SDI）模型,对阿拉尔垦区土壤盐渍化进行反演,分析近10 a垦区土壤盐渍化空间分布特征。结果表明：SDI模型与土壤实测电导率拟合度R²=0.7579,该模型可反演阿拉尔垦区土壤盐量;2011—2021年非盐渍土和轻度盐渍土面积分别增加318.22 km²和0.80 km²,中度、重度土壤盐渍化面积减少229.87 km²,盐土面积增加68.61 km²;阿拉尔垦区北部和南部地区的土壤盐渍化程度得到明显转好,中部和东部地区土壤盐渍化程度加重,垦区土壤盐渍化总体得到较好改善。SDI模型能较好反演阿拉尔垦区土壤盐渍化时空特征,可为阿拉尔垦区经济与社会发展提供一定的参考依据。     

湖南省衡南县土地利用结构的区域差异分析

根据2005年土地利用详查变更资料数据,采用景观生态学方法对湖南省衡南县土地利用结构的区域差异进行定量分析.结果表明:受区位因素、地形地貌状况、经济发展水平、土地利用政策等自然、社会、经济因素的影响,衡南县土地利用结构的区域差异呈如下规律:靠近衡阳市和衡南县城的区域,土地利用结构的多样性、均匀度指数高,土地利用组合类型数多,远离城区的区域土地利用结构的多样性、均匀度指数低,土地利用组合类型数少;而土地利用结构的集中化、优势度指数变化趋势则刚好与多样性、均匀度指数变化趋势相反.     

干旱区土壤盐渍化灾害预警——以渭-库绿洲为例

针对中国西北干旱区普遍存在的土壤盐渍化,以渭干河-库车河绿洲TM影像数据,建立BP神经网络结合Adaboost算法的土壤盐渍化预警度评价模型。首先,根据研究区实际情况设置该模型的4个预警指标（地下水埋深、海拔、盐分指数、归一化干旱指数）,分别提取其连续表面信息,结合BP神经网络作为弱预测器进行预测,将通过不同训练集得到的弱预测器结果结合成强预测器。在利用该模型训练样本时,依据各评价因子对分类结果的贡献率调整其权重,预测的结果能客观反映每个评价因子对该地区土壤盐渍化的贡献程度。结果表明,研究区警情总体情况较严重,绿洲北部内部耕地周围的荒地以及含水量少的区域,盐渍化危险度较高。     

基于典范对应分析的滨海滩涂围垦区景观格局与土壤盐渍化关系北大核心CSCDCSSCI

以江苏中部如东滩涂围垦区为研究区,利用典范对应分析探讨不同空间尺度景观格局对土壤盐渍化程度的影响和贡献度。结果表明:(1)研究区斑块密度、边缘密度、景观形状指数、聚集度指数、散布与并列指数较高,说明景观破碎化程度较高,景观结构复杂,景观分布受人为干扰的程度较大。(2)土壤中Na+和Cl-分别占阳离子总量和阴离子总量的87.4%和90.1%,土壤盐渍化指标的变异系数为53.49%~129.03%,反映了土壤盐分的非均匀分布。(3)研究区景观格局指数在100 m和200 m缓冲区尺度分别能累积解释土壤盐渍化程度变化的66.6%和80.1%,土壤盐渍化程度与农建地和水浇地面积比例呈正相关关系,与旱地面积比例呈负相关关系。(4)景观水平上的土壤盐渍化程度与最大斑块指数、蔓延度指数呈正相关关系,与斑块密度、边缘密度、景观形状指数、香农多样性指数呈负相关关系;斑块类型水平上,最大斑块面积指数、边缘密度、景观形状指数是影响研究区土壤盐渍化程度的共性指标。研究对于优化滩涂围垦区土地利用格局,降低土壤盐渍化程度具有重要意义。     

基于典范对应分析的滨海滩涂围垦区景观格局与土壤盐渍化关系

以江苏中部如东滩涂围垦区为研究区,利用典范对应分析探讨不同空间尺度景观格局对土壤盐渍化程度的影响和贡献度。结果表明:(1)研究区斑块密度、边缘密度、景观形状指数、聚集度指数、散布与并列指数较高,说明景观破碎化程度较高,景观结构复杂,景观分布受人为干扰的程度较大。(2)土壤中Na+和Cl-分别占阳离子总量和阴离子总量的87.4%和90.1%,土壤盐渍化指标的变异系数为53.49%~129.03%,反映了土壤盐分的非均匀分布。(3)研究区景观格局指数在100 m和200 m缓冲区尺度分别能累积解释土壤盐渍化程度变化的66.6%和80.1%,土壤盐渍化程度与农建地和水浇地面积比例呈正相关关系,与旱地面积比例呈负相关关系。(4)景观水平上的土壤盐渍化程度与最大斑块指数、蔓延度指数呈正相关关系,与斑块密度、边缘密度、景观形状指数、香农多样性指数呈负相关关系;斑块类型水平上,最大斑块面积指数、边缘密度、景观形状指数是影响研究区土壤盐渍化程度的共性指标。研究对于优化滩涂围垦区土地利用格局,降低土壤盐渍化程度具有重要意义。     

基于地表光谱建模的区域土壤盐渍化遥感监测研究

土壤盐渍化是土地荒漠化和土地退化的主要类型之一,也是世界性资源问题和生态问题,盐渍化土壤主要分布在干旱半干旱地区,而土壤盐渍化的动态监测和预报是目前研究的重要手段。新疆渭干河-库车河三角洲绿洲是我国土壤盐渍化比较严重也比较典型区域之一,以实测获取的绿洲区域范围内不同恶化程度的盐渍化土壤的高光谱反射率及其土壤含盐量为基础数据源,从中优选出对不同盐渍化程度土壤最为敏感的光谱波段,结合Landsat-TM多光谱遥感影像构建于地表光谱建模的最佳土壤盐渍化监测模型,并将此模型实现大尺度范围内的高精度土壤盐分遥感定量反演。结果表明:(1)反射率一阶微分光谱变换方式最好,与土壤含盐量相关性最佳,最大相关系数可达0.987。(2)利用抛物线模型与最佳土壤盐分指数SI3,构建的地表光谱模型效果最为理想(R2=0.885 2)。(3)与单纯以传统多光谱遥感技术构建的土壤盐分监测模型(R2=0.592 5)相比,经尺度转换后的模型,其精度与效果(R2=0.708 4)则更优。为今后可实现高精度干旱区区域大尺度卫星遥感土壤盐渍化监测提供一种科学、有效的途径。     

渭干河绿洲不同土地利用类型土壤盐分的变化特征分析

土壤盐分的动态分析与监测,是实现盐渍化土地科学管理与利用的必要前提。运用GIS技术,结合地统计学方法,分析了渭干河绿洲土壤盐渍化的分布格局,探讨了不同土地利用类型下土壤盐分的变化规律。结果表明：土壤盐分离子含量随土层深度增加而减少,CO^2-₃和HCO₃^-变化不明显,整个剖面表现为：Na⁺+K⁺>Ca²⁺>Mg²⁺,SO^2-₄>Cl^->HCO₃^->CO^2-₃,具有中-强变异性,除了HCO₃^-、CO^2-₃和Ca²⁺外,其他盐分离子变异系数随深度增加而减小。不同土地利用类型的土壤含盐量具有显著差异垂向分布,耕地、荒地和草地、林地分别呈现为平均型、表聚型和底聚型盐分剖面,且各类型表层土壤（0～40 cm）含盐量依次为荒地（38.42 g·kg^-1）>草地（16.30 g·kg^-1） > 耕地（5.37 g·kg^-1） > 林地（4.62 g·kg^-1）。渭干河绿洲土壤属于重盐土类型,自然因素（蒸降比和地下水波动等）是土壤盐渍化的形成条件,而人为干扰（土地利用方式、灌排、施肥等）则促进了土壤盐渍化的发展。     

新疆巴音郭楞蒙古自治州生态敏感性分析

生态环境敏感性分析对于生态环境功能得到保护和恢复,资源得到高效利用,生态安全得到保障,区域可持续发展能力得到增强具有重要作用。本文根据巴音郭楞蒙古自治州自然地理特征,采用GIS分析和专家集成方法,分别进行了巴州土壤侵蚀敏感性、土地沙漠化敏感性、土壤盐渍化敏感性和生物多样性及生境敏感性评价,最后展开生态环境敏感性综合研究。结果表明:巴州生态环境敏感性共分为极敏感、高度敏感、敏感、轻度敏感以及不敏感5个等级。生态环境极敏感区面积为2.7×10⁴ km²,占全州面积5.7%;高度敏感区为12.7×10⁴ km²,占26.4%;敏感区面积为14.8×10⁴ km²,占30.8%;轻度敏感地区为7.9×10⁴ km²,占16.4%;不敏感区面积为10.0×10⁴ km²,占20.7%。     

北疆农区土壤盐渍化遥感监测及其时空特征分析

基于MODIS数据,利用归一化植被指数和盐分指数的二维特征空间关系建立土壤盐渍化遥感监测模型,对北疆农区2000年以来的土壤盐渍化状况及其空间动态变化进行了监测分析,并探讨了典型区土壤盐渍化的主要驱动因素。结果表明：① 土壤盐渍化遥感监测指数可以从宏观上定量刻画北疆农区的土壤含盐量;② 北疆农区土壤盐渍化空间特征呈现出总体上逆转、局部严重发展的态势;③ 土壤盐渍化等级在不同时间段的发展或逆转的方向主要由中度向重度及重度向盐土间的相互转化,其中重度盐渍化农用地的转化幅度最大;④ 不同土壤盐渍化等级中盐土的形成与农区降水量和干燥程度具有较好的相关性,未盐渍化（正常）和中度盐渍化与农区有效灌溉面积和农作物播种面积分别呈相关系数较高的正相关和负相关。     

基于PSO-PNN模型的喀什噶尔绿洲耕地盐渍化分析

盐渍化是构成绿洲农业低产的主要原因之一,也是农业开发和可持续发展的重要限制因素。为提高盐渍化耕地生产力,促进绿洲农业的可持续发展,以喀什噶尔绿洲耕地为研究对象,利用Landsat 8 OLI遥感影像数据提取遥感指数20个,利用土地利用数据计算研究区耕地开垦年限,用线性拟合的方法将用植被光合作用模型（VPM）模拟的植被净初级生产力（NPP）数据进行降尺度,将遥感指数同土壤采样及实测数据进行相关分析,得到优选的遥感特征变量,再用粒子群优化算法（PSO）优化的概率神经网络（PNN）模型进行盐渍化程度分类,得到研究区耕地盐渍化等级分布情况,后与研究区耕地开垦年限和NPP进行叠加分析。结果表明：（1） 选取增强型植被指数（EVI）、盐分指数2（SI₂）、湿度指数（WI）、MSAVI-WI-SI特征空间（MWSI）、波段6（B6,2.11~2.29 μm）5个遥感参量通过PSO-PNN模型进行盐渍化程度反演准确率约为80%。（2） 耕地开垦年限越大的区域盐渍化程度越低。新开垦的耕地主要分布在研究区东部,而研究区西部大都为开垦年限在45 a以上的老绿洲农业区。（3） 耕地盐渍化严重降低了耕地农作物生产力。研究区耕地NPP较高的区域大都分布在西部,较低的区域大都分布在东部,与盐渍化程度等级分布大致相反。上述研究方法与结果可为后续使用遥感参量进行盐渍化反演的研究提供参考,对干旱半干旱区的盐渍化耕地改良具有一定的参考意义。     

干旱区典型绿洲土地利用／覆被变化及其对土壤盐渍化的效应研究-以新疆沙雅县为例

本研究选用了1989年、1998年以及2009年Landsat TM／ETM＋影像,利用3S技术,深入剖析了盐渍地的分布与变化状况,结合研究区20年水盐动态变化,分析了盐渍土土壤的含水量、含盐量、pH值、TDS以及7大化学成分的分布现状,并基于土地利用／覆被变化的研究,研究了土地利用／覆被变化与土壤盐渍化效应的影响。分析结果表明：①20年间,研究区土地利用／覆被类型有很大的变化,综合土地利用动态度仅为0．476％,中轻度盐渍地和重度盐渍地恶化速率呈现先增加后减少的趋势,盐渍化进程有所遏制,但依然无法扭转逐步恶化的趋势。②研究区土壤呈碱性,土壤盐渍化的危害主要是NaCl,其次是MgCl2以及Na2SO4;各采样点不同深度的含水量大小存在明显差异,但变化趋势基本相似,其中表层土壤的含水量与其他深度土层含水量的区别显著;不同深度的土层,盐渍土的类型也有着较大的差异性。③20年间,耕地转化为中轻度盐渍地和重度盐渍地的面积分别占原耕地面积的3．484％和0．418％,水体、沙漠、其他与中轻度盐渍地、重度盐渍地的相互转化均非常微弱,中轻度盐渍地与重度盐渍地之间的相互转化频繁。     

基于MSAVI-WI特征空间的新疆渭干河-库车河流域绿洲土壤盐渍化研究

土壤盐渍化是造成干旱区土地荒漠化及生态恶化的重要原因,及时获取大尺度高精度土壤盐渍信息是防治工作的基础。选取新疆塔里木盆地北缘渭干河—库车河流域三角洲绿洲为研究区,利用Lansat-TM数据与野外实测数据分析盐渍化土壤与修改型土壤调整植被指数(MSAVI)、湿度指数(WI)之间的关系,在此基础上提出了MSAVI-WI特征空间概念,构建了土壤盐渍化遥感监测指数模型(MWI)。结果表明:MWI与土壤表层含盐量相关性较高,其相关性为0.844,精度高于土壤盐渍监测常用的盐分指数与实测数据的相关性。MWI能较好的反映盐渍化土壤地表植被及土壤水分的组合变化,具有明确的生物物理意义,并且特征参量简单,理论上易于理解,实践上易于实现,MWI模型的构建有利于干旱区大尺度土壤盐渍化定量监测与评价工作的开展。     

基于机器学习和多光谱遥感的银川平原土壤盐分预测

快速获取区域土壤盐渍化程度信息,对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区,以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数,建立支持向量机(SVM),BP神经网络(BPNN)和贝叶斯神经网络(BNN)3种土壤盐分预测模型,选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：(1)0～20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组的BNN模型效果最佳,决定系数(R²)为0.618,均方根误差(RMSE)为2.986;20～40 cm土壤盐分预测模型中基于盐分指数变量组的BNN模型效果最佳,R²为0.651,RMSE为1.947;综合对比下,BNN模型的预测效果最好,可用于研究区土壤盐渍化预测。(2)银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主,0～20 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的11.59%,20～40 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的7.04%,20～40 cm土壤盐渍化程度较0～20 cm土壤盐渍化轻。     

基于土地退化的甘肃省生态脆弱性评价研究

生态脆弱性评价是区域生态综合评价的重要内容和生态规划的重要依据。采用甘肃省最主要和普遍的土地退化指标:土地沙漠化、土壤侵蚀（水蚀）、土壤盐渍化3项指标,以县为单元,对全省进行生态脆弱性综合评价。省内土地沙漠化和土壤盐渍化主要发生在河西地区,土壤侵蚀（水蚀）主要发生在中东部和南部地区。生态脆弱性综合评价结果为:全省发生土地退化的81个县(市、区),强度脆弱2个,高度脆弱4个,中度脆弱26个,轻度脆弱30个,微度脆弱19个。生态脆弱性呈现由南到北增加的趋势。