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。     

阿拉尔垦区土壤盐渍化治理与土地持续利用

塔里木河上游的阿拉尔垦区在开垦前主要发育着不同盐渍化程度的土壤。经过３０多年的改造,垦区土壤盐渍化治理已取得了一些进展,但也还存在许多问题,解决好这些问题将是今后土壤盐渍化治理与实现土地持续利用的重点。     

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。     

干旱区土壤盐渍化遥感监测方法研究

准确提取盐渍化信息对土壤盐渍化监测和研究盐渍化动态变化具有重要意义。先对除去TM6含有6个多光谱波段的TM图像分别做主成分、缨帽变换，然后在对遥感数据和其派生数据分析和实验的基础上，得出TM数据的可见光和近红外波段之一和第三主成分及缨帽变换后的绿度特征做彩色合成能较好的揭示土壤盐渍化信息，TM数据多光谱波段的选取依研究区而定，此方法的效果受土壤含水量的影响。最后对合成图像分类得出了研究区盐渍地的数量和分布情况。     

新疆焉耆县土地盐渍化遥感监测

土地盐渍化不仅会造成地表土壤资源的破坏和农业生产的巨大损失,而且对干旱区绿洲的生态安全也构成了极大威胁,已成为一个全球性的环境(土地)退化问题。研究土地盐渍化动态演化过程及其空间分布特征,有助于了解土地盐渍化变化规律与发展趋势,对于干旱区的粮食生产安全及经济发展无疑具有重要意义。利用遥感和GIS技术,以新疆焉耆县为例,基于土地利用现状图和1976、1994和2009年的MSS、TM、ETM遥感影像,系统分析了区域土地盐渍化的动态演化过程和空间分布特征。研究结果表明,1976-2009年间,尽管焉耆县的土地利用类型未发生显著变化,但土地盐碱化的面积却呈现显著增长趋势,并已达到研究区面积的8.85%;研究时段内,盐碱化持续加重区域的面积比例相对较高,盐碱沼泽和重度盐碱土地在研究区所占面积比例分别增加了2.97%和1.31%,这表明焉耆县土地盐碱化程度发展较快,今后需改善灌溉及排水方式,合理利用地下水。     

基于遥感的渭干河库车河三角洲绿洲土地盐渍化监测及成因分析

选用高分辩率ALOS遥感影像,在实地调查基础上,分析研究区域盐渍地现状及成因。结果表明,该方法对盐渍地的提取精度达到91.356%;盐渍地主要分布在渭干河和库车河的下游,塔里木河北部,渭干河-库车河绿洲西南、南、东和东南部地区;渭库绿洲的盐渍面积较大,其中库车县最多,其次为沙雅县,新和县最小;干旱的气候,丰富的盐分来源...     

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。     

干旱区绿洲土壤盐渍化分析评价

内蒙古阿拉善左旗贺兰山西侧是我国典型的干旱区,土壤盐渍化现象严重.因此,本次研究对该区存在的土壤盐渍化生态环境地质问题进行评价,分析了土壤盐渍化影响因素,提出了盐渍化防治措施.结果表明:(1)研究区内盐渍化土壤占全区面积的32%,且pH值高,碱化度大,具有盐化与碱化同时进行的双重特性;(2)土壤可溶性离子组成以Na+和SO42-、Cl-离子为主,Na2SO4和NaCl是造成该土壤碱化和性质恶化的主要因素;(3)土壤盐分季节变化明显;(4)土壤盐渍化的形成原因主要是残余积盐和灌溉的影响;(5)在改良利用方面,应在综合规划与合理布局的基础上.因地制宜的发展农林牧业,尽快停止使用不符合标准的水进行灌溉,防止生态环境遭受破坏与盐溃化加剧,已垦的盐渍土耕地,尤应重视土壤培肥.     

新疆渭干河流域土壤盐渍化时空变化及成因分析

以1985 年渭干河流域土壤普查数据、1998 年Landsat TM影像和2008 年CBERS影像为数据源, 通过人机交互解译方式获取3 个时期土壤盐渍化分布状况, 然后采用GIS空间分析方法对23 年来土壤盐渍化时空变化特征进行分析。结果表明:①1985-2008 年, 总趋势是随着流域灌区和耕地面积的扩大, 盐渍化耕地也随之增加, 土壤盐渍化耕地面积由13.32×10⁴hm²增至13.78×10⁴hm²。②流域土壤盐渍化现象普遍, 主要分布在绿洲的下部边缘地带, 河流中下游、地势平缓低洼等区域, 盐渍化耕地在绿洲内部呈条形状分布, 在绿洲外围呈片状分布。③河道、渠系和水库渗漏、耕作制度不合理、土地不平整和气候变化等多种因素导致渭干河流域土壤盐渍化扩大, 但在局部地区由于生态恢复和改良利用措施, 使得土壤盐渍化面积也有缩减。     

基于MODIS数据新疆土壤干旱特征分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着新疆的农业生产。利用中分辨率成像光谱仪MODIS影像MOD11A2数据和MOD13A2数据,数字高程模型(DEM)对Ts进行了纠正,提取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)构建NDVI-Ts特征空间,并依据特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为监测土壤湿度指标,反演了新疆2013年5、6、7三个月每16 d的土壤湿度。较好地反映地表图层土壤湿度,分析了新疆土壤湿度的时空分布特征,新疆北部地区土壤湿度高于南部,西部的土壤湿度高于东部,且土壤湿度由西北向东南逐步减小,依次表现为湿润>正常>轻旱>中旱>重旱>极旱;由5月到7月土壤湿度不断增大,这与新疆降水量分布和实地土壤含水率十分吻合,监测结果可信,能够为决策部门防旱抗旱提供有力的信息支持。     

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。     

基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究

以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径.     

近25 a来塔里木盆地灌区土壤盐渍化时空变化特点与改良治理对策

依据科学和可操作性原则,建立研究区土壤盐渍化等级分类体系和解译标志.通过对三期塔里木灌区土壤盐渍化信息数据的对比研究,结果表明了该区土壤盐渍化是自然和人为因素共同作用的产物,人类活动促进了盐渍化的发展;塔里木灌区土壤盐渍化主要分布于盆地的北部和西部,危害重点地区是喀什、叶尔羌河流域等地.并由老灌区向新灌区、中重度向轻度...     

干旱区盐渍地遥感动态监测及其驱动力研究——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化作为主要的土地退化形式之一,已成为一个全球性问题.盐渍地的时空动态变化特征分析研究,是发展研究盐渍地动态监测与预报技术的重要基础工作之一,对于及时掌握盐渍化程度与分布,合理制定土地利用政策与生态改良措施,实现区域可持续发展等方面具有重要作用.针对目前塔里木盆地北缘地区广泛存在的土壤盐渍化问题,基于GIS和遥感变化检测方法,对渭-库绿洲1989、2001、2007年三个时期的盐渍地时空动态变化特征及其驱动力进行了分析.研究结果表明:1989-2007年间重度盐渍地的变化程度剧烈,呈剧烈增加态势;中轻度盐渍地面积减少,主要向重度盐渍地和非盐渍地转化;非盐渍地有所减少,主要向中轻度盐渍地和重度盐渍地转化;绿洲内部盐渍化程度有所降低,而绿洲外围盐渍化程度加剧;盐渍地重心具有向绿洲外围东南方向转移的趋势;通过分析盐渍地时空动态变化特征,表明盐渍地时空变化是一个极其复杂的过程,同时受到自然和人文两大系统的驱动,人为不合理的灌溉是促使土壤盐渍化的主要驱动力.研究为盐渍地时空动态分析与评价提供了普适性较强的实现方法,为构建盐渍地定量监测模型提供了一定科学依据.     

新疆石河子农区土壤含盐量定量反演及其空间格局分析

盐渍化严重威胁着土地持续耕作和粮食生产安全,土壤含盐量的快速反演和及时监测,对新疆石河子农区农业可持续发展有着重大意义。以Landsat-8 OLI遥感影像与野外采样测定的72个样点土壤含盐量为数据基础,引入土壤亮度指数、土壤湿度指数、土壤盐盖度指数和土壤辐射水平指数等构建的特征遥感指数定量反演新疆石河子农垦区土壤含盐量,并对其空间布局进行了分析。研究表明：① 利用遥感影像像元特征遥感指数值反演地面对应土壤含盐量的精度较好,反演方法可行,反演精度为66%;② 反演得到土壤含盐量空间分布图在空间上等级明显,层次分明,呈现出“一带一区”的格局,“一带”是玛纳斯流域形成的盐渍化程度较高的条带,“一区”是内在土质形成的严重盐渍化区域;③ 在新疆石河子农区中,35.40%的棉田适合耕作,64.60%的棉田耕地需要进行改良,农区土壤盐渍化治理仍十分紧迫。     

新疆准噶尔盆地未开垦盐碱土盐分与盐生植被多样性分析

以新疆准噶尔盆地未开垦盐碱土为研究对象,测量土壤含盐量、pH、电导率、八大离子等指标,采用多元统计、主成分分析法(PCA)对采样区盐碱土分布特征与盐生植被多样性进行研究.结果表明:(1)研究区以硫酸盐-氯化物盐土、硫酸盐盐土为主.中、重度硫酸盐-氯化物盐土、硫酸盐盐土以链状或条带状集中分布在昌吉回族自治州、博尔塔拉蒙古...     

Modeling spatial and temporal change of soil erosion based on multi-temporal remotely sensed data

In order to monitor the pattern, distribution, and trend of land use/cover change (LUCC) and its impacts on soil erosion, it is highly appropriate to adopt Remote Sensing (RS) data and Geographic Information System (GIS) to analyze, assess, simulate, and predict the spatial and temporal evolution dynamics. In this paper, multi-temporal Landsat TM/ETM+ remotely sensed data are used to generate land cover maps by image classification, and the Cellular Automata Markov (CA_Markov) model is employed to simulate the evolution and trend of landscape pattern change. Furthermore, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) is used to evaluate the situation of soil erosion in the case study mining area. The trend of soil erosion is analyzed according to total/average amount of soil erosion, and the rainfall (R), cover management (C), and support practice (P) factors in RUSLE relevant to soil erosion are determined. The change trends of soil erosion and the relationship between land cover types and soil erosion amount are analyzed. The results demonstrate that the CA_Markov model is suitable to simulate and predict LUCC trends with good efficiency and accuracy, and RUSLE can calculate the total soil erosion effectively. In the study area, there was minimal erosion grade and this is expected to continue to decline in the next few years, according to our prediction results.     

基于EOS/MODIS数据的NDVI与EVI比较研究

作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比     

Drought characteristics and its risk assessment across Pakistan北大核心CSCD

Pakistan is in South Asia (60°-80°N, 23°-37°E) with a total area of 88×10⁴ km². The southeastern part of Pakistan is mountainous and hilly with a complex topography and different climate types. In summer, this area is controlled by subtropical high pressure, which results in hot and dry weather with a small amount of precipitation. The average annual rainfall is less than 250 mm, and a quarter of the area receives less than 120 mm. Because of the high summer temperatures, Pakistan has been greatly affected by long-term drought, which has severely restricted its social and economic development. In this study, we used the Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index 3^rd Generation (GIMMS NDVI3g) dataset from 1982 to 2013 to construct the vegetation condition index (VCI). We then used the VCI to analyze the range and frequency of drought in Pakistan for the past 32 years. The drought frequency was used to characterize the risk of drought based on sources from the Pakistan Statistics Bureau and reports in the literature. Information on livestock, soil, crops, and irrigation were used to evaluate the drought vulnerability, exposure, and disaster prevention and mitigation capabilities of Pakistan. Additionally, ERA-Interim data that had been verified by 10 meteorological stations in Pakistan were used for temperature and precipitation reanalysis. The influencing factors of the drought range were determined using partial correlation coefficients, and the partial least squares method was used to identify the dominant influencing factors for the spatial patterns of regional drought risk. The following results were obtained. (1) During the study period, the multiyear average drought range differed for each month. The drought range was larger from January to September than from September to December (area ratio was greater than 40%). The drought range was smaller from May to August (area ratio was less than 30%). The increase in temperature and decrease in precipitation from May to June caused the arid area to increase. (2) In the study area, the drought frequency was low from May to August. The frequency was higher in September for the woodlands and grasslands of the western mountainous areas. The frequency was higher in January and September than in December for the eastern plains. (3) The spatial pattern of drought risk was mainly determined by the drought frequency, crop yield, proportion of large livestock, and water storage capacity of the soil. Among these, the drought frequency had the highest impact on the regional drought risk. The livestock ratio and the water storage capacity of the soil indicated a higher drought risk in the transition zone from mountains to plains in the northern area and the southeastern area covered by natural vegetation. Irrigation reduced the drought risk in the valley area with flat terrain. Additionally, the natural vegetation in the northern mountainous area reduced the drought risk as well. In this study, we analyzed the long-term drought characteristics in Pakistan and evaluated the drought risk due to natural and human factors. This research can provide useful information for drought and disaster risk management in Pakistan. © Science Press (China). All rights reserved.