Quantitative retrieval of soil salt content based on measured spectral data

Choosing the Minqin Oasis, located downstream of the Shiyang River in Northwest China, as the study area, we used field-measured hyperspectral data and laboratory-measured soil salt content data to analyze the characteristics of saline soil spectral reflectance and its transformation in the area, and elucidated the relations between the soil spectral reflectance, reflectance transformation, and soil salt content. In addition, we screened sensitive wavebands. Then, a multiple linear regression model was established to predict the soil salt content based on the measured spectral data, and the accuracy of the model was verified using field-measured salinity data. The results showed that the overall shapes of the spectral curves of soils with different degrees of salinity were consistent, and the reflectance in visible and near-infrared bands for salinized soil was higher than that for non-salinized soil. After differential transformation, the correlation coefficient between the spectral reflectance and soil salt content was obviously improved. The first-order differential transformation model based on the logarithm of the reciprocal of saline soil spectral reflectance produced the highest accuracy and stability in the bands at 462 and 636 nm; the determination coefficient was 0.603, and the root mean square error was 5.407. Thus, the proposed model provides a good reference for the quantitative extraction and monitoring of regional soil salinization.     

基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证

为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组,采用多元逐步回归（Multiple stepwise regression, MSR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（Extreme learning machine, ELM）、支持向量机（Support vector machine, SVM）和BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型,探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果,通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明：（1） 研究区主要为非盐化土和轻度盐化土,总样本变异系数为0.67,呈中等变异性;光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重,光谱反射率越高。（2） 海岸波段（b1）、蓝波段（b2）、绿波段（b3）、红波段（b4）和盐分指数（SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5）均通过显著性检验P<0.01,相关系数均达到0.4以上。（3） 所有模型中,基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高,建模集R²为0.705;验证集R²为0.556。（4） 由反演结果可知,2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土,分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%,其次为轻度盐化土,分别占44.31%和35.17%;2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。     

塔里木河流域中游渭干河-库车河绿洲盐渍土水盐信息光谱特征研究

土壤水分、盐分时空变异强,是影响土壤光谱特征的两个重要因素。土壤水分与盐分之间的关系以及土壤水分、盐分与土壤光谱特征间的关系直接关系到利用遥感光谱信息监测土壤盐渍化的精度。该文运用多元统计学及可见光-近红外反射光谱分析方法对2010年10月渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍土水分、盐分数据和盐渍土野外光谱数据进行分析,探讨该绿洲盐渍土表层(0～10cm)水盐信息与野外光谱特征间的关系。结果表明:1)土壤水分和土壤电导率可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.8503,土壤盐分和土壤电导率也可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.842,但土壤水分与盐分之间的显著性较弱,相关系数R=0.74。2)与原始野外光谱相比,包络线消除后光谱波段与土壤水分和土壤电导率之间的Pearson相关性都有不同程度的提高,利用包络线消除法后的波段分别建立盐渍土土壤水分、土壤电导率后向回归预测方程,为动态水盐条件下的盐渍土遥感监测提供了理论依据。     

基于表观电导率与实测光谱的干旱区湿地土壤盐分监测

以新疆艾比湖滨盐渍化土壤为对象,利用磁感应电导仪和光谱仪测得的盐渍土表观电导率和可见光/近红外光谱数据,选取与EM38解译的土壤盐分相关性最好的光谱变换形式和特征波长,分别建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和支持向量回归的土壤盐分监测模型。结果表明：（1）表观电导率两种模式相结合建立的盐分含量解译模型的拟合优度达到0.91,即在该区域内电磁感应技术可用于土壤盐分含量的间接监测。（2）一阶微分处理优于二阶微分,经一阶微分变换后的光谱可以较好地预测土壤盐分含量。（3）3种建模方法中,支持向量回归的建模精度最高,偏最小二乘回归和多元逐步回归次之。干旱区湖滨湿地土壤盐分含量的估测模型宜选取基于平滑后的原始一阶微分光谱数据建立的支持向量回归模型。     

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。     

土壤盐分特征对内陆盐沼盐生植物群落的影响

为研究内陆盐沼植物群落的分布对土壤盐分的响应特征,选取鄂尔多斯盐湖盐沼区作为研究区,筛选了肉质耐盐植物群落,苔草植物群落和禾草植物群落3类典型植物群落,开展了土壤含水量、pH、电导率以及Na_⁺,K_⁺,Mg2_⁺,Ca_{^{2 +}},Cl_^-、SO_4^2-、CO_3^2-和HCO_3^-的测定,分析了区内典型植物群落对土壤水盐因子的响应规律。探讨了3类植物群落之间土壤因子含量的差异性;采用相关性分析和CCA分析,评价了3类植物群落多样性及物种分布随土壤因子的变化规律。结果表明,区内3类植物群落中,土壤盐分含量表现为肉质耐盐植物群落最高,苔草植物群落最低,禾草植物群落居中;植物多样性与土壤中含量最高的Na_⁺和SO_4^2-的相关性最显著;植物分布同时受到土壤盐分、水分和pH的显著影响。研究结果可为鄂尔多斯盐湖区土壤盐渍化改良和植被恢复提供理论支撑。     

基于高光谱的民勤土壤盐分定量分析

土壤盐渍化是重要的生态环境问题,严重影响着干旱、半干旱区的农牧业及经济发展。高光谱遥感技术能够提供地物的连续光谱信息,易于分析细微差别,在定量研究土壤盐分含量方面具有较大优势。民勤县位于甘肃省石羊河流域下游,水力资源匮乏,盐渍化问题十分严峻。本研究基于实验室光谱数据,通过建立模型定量分析土壤盐分含量。首先对原始数据进行连续统去除（cn）预处理,然后分别建立了土壤盐分含量的高光谱指数模型（NDSI）、偏最小二乘回归模型（PLS）、间隔偏最小二乘法模型（iPLS）和反向间隔偏最小二乘法模型（BiPLS）,考察各种模型对土壤盐分的预测能力。对比分析发现,使用全部波段信息建模的PLS模型优于仅使用两个波段信息的NDSI模型,而iPLS和BiPLS模型通过选择特征波段进行建模,结果均好于全谱PLS模型。其中,BiPLS模型波段选择的能力优于iPLS模型,得出的模型结果最好,预测相对偏差RPD达到2.02,决定系数R²和模拟值与预测值线性回归的斜率分别为0.76和0.92,模型可以近似地预测土壤盐分含量。结果说明特征波段选择方法能够从大量数据中提取有效信息,简化模型,并获取比NDSI模型和全谱PLS模型更优的预测结果。这些研究对于使用高光谱数据定量分析土壤盐渍化有一定的意义。     

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。     

洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型

尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草(Carex meyeriana)的高光谱植被指数,建立水上鲜/干生物量高光谱估算模型,并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据,采用高光谱可见光—近红外波段及其微分光谱波段(350~1 050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数,分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型,并对比分析了反射率光谱植被指数(FNDVI、FRVI、FDVI)模型和微分光谱植被指数(FDNDVI、FDRVI、FDDVI)模型的反演精度。结果显示,微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好;微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好,尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好,精度分别达74.9%、71.4%,其均方根误差分别为0.074 4和0.026 2,通过了p<0.01极显著验证。这表明,采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。     

高光谱指数法用于确定多枝柽柳(Tamarix ramosissima)蒸腾速率

蒸腾速率(Tr)是植物生理生态学研究中表征蒸腾耗水的常用指标,研究植物的蒸腾耗水有助于了解当地生态系统稳定性和水资源的可持续利用,但在遥感应用尤其在干旱区遥感应用中很少被使用。本文以古尔班通古特沙漠南缘的主要建群种多枝柽柳(Tamarix ramosissima)作为研究对象,应用高光谱指数法对其Tr日变化过程进行研究,寻找和确定最佳的Tr光谱指数。选择的6个光谱指数判定系数R2介于0.06~0.73,其中简单比值(SR)光谱指数有最高的判定系数(R2=0.73)、较低的均方根误差(RMSE=0.24)和较为简单的形式,光谱范围处于近红外波段(1 645~1 655nm)/(1 775~1 785nm)。SR作为Tr最佳光谱指数,对植被水分关系变化敏感,能够较好地记录和监测Tr日变化过程,有益于揭示光谱指数物理和生理机制。     

基于改进植被指数土壤水分遥感反演

以渭-库绿洲为例,基于Landsat8 OLI遥感数据,考虑到短波红外特征与土壤水分有很好的关联,将短波红外波段引入可见光-近红外波段构成的传统植被指数中,旨在建立新的植被指数监测土壤水分。基于改进前后共8种植被指数,通过灰色关联分析（GRA）筛选出3种高关联度植被指数,再用偏最小二乘回归（PLSR）进行建模,然后用该模型对研究区土壤水分反演,并对其空间分布格局进一步分析。结果显示：（1）在传统植被指数的基础上引入信息量较大的短波红外,可大幅度降低植被指数间的VIF,消除其多重共线性。（2）通过GRA分析可知,改进后的植被指数与土壤水分之间的关联度均要高于传统植被指数。（3）通过GRA分析筛选出3种高关联度植被指数建立得到精度较高,稳定性较好的PLSR模型,并反演研究区土壤水分分布状况,土壤水分总体上至西向东,由北到南降低,然而土壤水分最小值主要分布在绿洲—荒漠交错带,使得交错带成为“生态裂谷”。研究表明：将短波红外波段引入到可见光-近红外植被指数中,建立的新植被指数可获得较好的土壤水分空间分布反演结果。     

土壤光谱特征分析及盐渍化信息提取——以新疆渭干河/库车河绿洲为例

土壤盐渍化严重制约土地生产力,实时监测土壤盐渍化有利于农业正常生产。选择新疆渭干河—库车河绿洲的光谱反射率数据,研究不同程度盐渍化土壤的光谱特征;并对绿洲所在的库车县的环境与灾害监测预报小卫星的高光谱数据进行盐渍化信息提取。提取步骤为：首先对土壤光谱反射率数据进行14种形式的变换,再与土壤含盐量进行相关分析、逐步回归分析,建立估算不同盐渍化程度的土壤含盐量方程,用均方根误差验证方程的精度;其次,建立植被和土壤波谱库;最后,在波谱库的数据基础上,使用波谱角分类法（SAM）对环境与灾害监测预报小卫星的高光谱数据进行分类。用同步实测数据对分类效果进行精度评价,效果较好,这一结果为今后该区域的高光谱应用奠定了基础,对区域农民耕作方式提出了警示,为区域可持续发展实践提供了参考。     

黑河下游土壤盐分分布特征

采用黑河下游面域土壤信息调研数据,结合层次聚类和地统计分析等方法,探讨黑河下游土壤盐分在水平方向和垂直方向上的变异特征,揭示黑河下游土壤盐渍化的程度和状态。结果表明：研究区土壤盐分表聚特征明显。土壤盐分及离子组分含量存在很强的变异性,变异系数0.42~1.99。黑河下游土壤盐渍化类型主要为氯化物-硫酸盐型,土壤盐渍化程度较为严重,盐土占比高达42.87%。从土壤盐分在水平方向上的变异特征来看,表土层土壤全盐在一定的区域范围内具有空间结构特征,符合球状模型分布,空间分布表现为斑块状格局。从土壤盐分在垂直方向上的变异特征来看,研究区土壤盐分剖面类型可分为表聚型、均匀型、振荡型和底聚型。     

天山南麓山前平原土壤盐分空间异质性对植物群落组成及结构的影响

将轮台天山南麓山前平原中下部自北至南分为4个地貌带:洪水剥蚀带、溢出带、三角洲带及两河交汇区带。并以土壤电导作为积盐程度的指标,分析了天山南麓山前平原4个地貌带土壤盐的分布特征:溢出带和三角洲带土壤盐分含量高,两端洪水剥蚀带和两河交汇区带盐分含量低。物种多样性及物种组成分析结果表明,自北至南物种多样性及物种数量都在下降,洪水剥蚀带主要为柽柳群落、琵琶柴群落,溢出带主要为柽柳群落、盐节木群落、盐角草群落,三角洲带及两河交汇区均为柽柳群落。通过相关性分析,土壤盐分与群落物种多样性相关性不显著。但是,土壤盐渍化的变化明显影响到植物群落物种组成的变化、群落类型的空间分布和演替。     

塔里木河下游表层土壤盐分空间变异和格局分析

土壤盐化是造成塔里木河下游天然植被退化的主要因素之一,应用地统计学方法,分析了塔里木河下游表层土壤盐分的空间异质性特征。结果表明,研究区土壤含盐量普遍较高,表层土壤盐分呈现强变异性和具有较强的空间自相关格局,主要受结构性因子影响。空间插值结果表明,表层土壤盐分整体上呈现出条带状的分布格局,局部地区表现出斑块状的空间变异特征。从河流纵向看,表层土壤盐分“两头高,中间低”;从河流横向看,离河道越远,盐分越低,地下水埋深逐渐加深,物种数和植被盖度分别表现出与之相应的递减趋势。     

干旱内流区尾闾绿洲土壤积盐的动态特征

运用遥感与GIS技术,结合地统计学方法研究了三工河流域下游阜北绿洲近23 a来表层土壤(0～20 cm)盐分动态特征及其主导因素。结果表明:①研究区景观类型间相互转换频繁,区域绿洲化进程的同时,荒漠化也在加重,并且绿洲化进程强于荒漠化; ②通过对1982年和2005年土壤盐分的理论模型拟合,符合指数模型,并且,F检验达到极显著水平; ③Kriging插值及其与同期的绿洲景观类型图进行叠加运算表明,在自然和人为作用下,区域土壤盐化程度加重,高盐区面积增加,低盐区面积减少,土壤盐分在20 g·kg-1以上的分布面积增加了15.36%,而在5～10 g·kg-1范围减少43.85%; ④水库输水灌溉是引发区域地下水位抬升的直接因素,间接导致土壤盐渍化程度的加重。     

不同环境背景下的艾比湖区域土壤水盐差异性特征研究

由于不同的环境背景下环境机制不同,所以导致了水盐（主要指水分、盐分）空间变异存在很大差异,在此背景下分析艾比湖地区含水量与含盐量空间变异,有助于更加合理的了解土壤含水量与含盐量一体化规律。以艾比湖为中心把艾比湖区域分为三个靶区：绿洲、荒漠、湖区,运用统计学方法,分析三个区域的土壤水分、盐分差异性特征。结果表明：绿洲、荒漠、湖区这三个区域表层土壤盐分积聚严重,其含盐量大小依次为：荒漠→绿洲→湖区,而含水量却相反;绿洲、荒漠和湖区土壤含盐量的变异系数均在85%～150%之间,属高强度变异,含水量变异系数均介于55%～75%之间,属中强度变异。说明荒漠区域盐分含量的水平分布不均匀,空间异质性较强;而水分含量的水平相对较为均匀,空间异质性较弱。绿洲、荒漠、湖区土壤层10～20 cm与20～40 cm土壤层含盐量的存在显著性相关性（p<0.01）,即绿洲的相关系数0.913,荒漠的相关系数0.966,湖区的相关系数0.941,绿洲与湖区土壤表层与亚层含水量存在显著性相关性（p<0.01）相关系数分别为0.851 和0.908。说明绿洲与湖区土壤层0～10 cm与10～20 cm土壤含水量存在水分转移现象,荒漠区域这种现象不明显,可能与沙漠炎热地表环境和土壤性质等因素有关。研究结果揭示了艾比湖地区不同环境背景下秋季的土壤含水量与含盐量分布特征,为艾比湖地区农作物灌溉管理及土壤盐渍化治理提供了科学依据。     

民勤绿洲不同土地利用类型下土壤水盐的空间分布特征分析

以石羊河流域下游——民勤绿洲为研究区域,通过野外采样、实地调查和实验分析,对不同土地利用类型下(耕地、林地、草地、湿地、盐碱地、撂荒地和荒漠)土壤的水盐特征进行研究,结果表明研究区土壤含水率整体偏低,范围为5.35%～20.58%,土壤含盐量的平均值为47.02 g·kg^-1,盐渍化程度严重。土壤含水率和含盐量表现为中等变异性,说明其易受到气候、地形、水文地质以及人为活动的影响。不同土地利用类型下土壤水盐的垂直分布差异显著,土壤含水率在垂直方向上的变化特征较为复杂,但含盐量在垂直方向上主要表现为"表聚型"和"振荡型"。民勤绿洲各土层土壤水盐的水平分布均呈条带状分布,土壤含水率整体表现出西高东低,南高北低,而土壤含盐量则表现出相反的趋势。     

鄂尔多斯盐沼湿地土壤盐分特征对植物群落的影响

为研究内陆盐沼植物群落的分布对土壤盐分的响应特征,选取鄂尔多斯盐湖盐沼区作为研究区,筛选了肉质耐盐植物群落、苔草植物群落和禾草植物群落3类典型植物群落,开展了土壤含水量、pH、电导率以及Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、Cl^-、SO₄^2-、CO₃^2-和HCO₃^-测定,分析了区内典型植物群落对土壤水盐因子的响应规律。探讨了3类植物群落之间土壤因子含量的差异性;采用相关性分析和CCA分析,评价了3类植物群落多样性及物种分布随土壤因子的变化规律。结果表明,区内3类植物群落中,土壤盐分含量表现为肉质耐盐植物群落最高,苔草植物群落最低,禾草植物群落居中;植物多样性与土壤中含量最高的Na⁺和SO₄^2-的相关性最显著;植物分布同时受到土壤盐分、水分和pH的显著影响。研究结果可为鄂尔多斯盐湖区土壤盐...     

基于冠层反射和植被指数的华东地区叶面指数反演

1 IntroductionLeaf A rea Index (LA I), defined as half the all-sided leaf or needle surface per unit groundsurface (Chen and Black,1992),is an im portantparam eter to quantify leaf density and m onitorvegetation change.A tthe sam e tim e,LA I is also an i…