The Pingluo area, as an experimental study area in Yinchuan, has been subjected to major environmental degradation due to soil salinization problems. Soil salinization is one of the main problems of land degradation in arid and semiarid regions. In the present study, remote sensing was integrated with mathematical modeling to evaluate soil salinization adequately. To detect soil salinization, soil water content and electrical conductivity of soil samples were analyzed. The reflectance of soil samples was measured using a spectrometer (SR-3500) with 1024 bands. Indices of soil salinity, vegetation and drought were analyzed using Landsat images over the study area. Based on Landsat images, physicochemical analysis, reflectance of sensitive bands for soil salinization and environmental indices, canopy response salinity index (CRSI), perpendicular drought index (PDI) and enhanced normalized difference vegetation index (ENDVI), a new model was established for simulation and prediction of soil salinization in the study area. Correlation analyses and multiple regression methods were used to construct an accurate model. The results showed that green, blue and near-infrared light was significantly correlated with soil salinity and that the spectral parameters improved this correlation significantly. Therefore, the model was more effective when combining spectral parameters with sensitive bands with modeling. After mathematical transformation of soil reflectance, the correlations of bands sensitive to soil salinization were 0.739 and 0.7 for electrical conductivity and water content, respectively. After transformation of vegetation reflectance, the correlation coefficient of soil salinity became 0.577. After inversion of the model based on soil hyperspectral and water content, the significance became 0.871 and 0.726, respectively, which can be used to predict soil salinity and water content. The spectral soil salinity model had a coefficient of 0.739 for soil salinity prediction. Among the salinity indices, the CRSI was selected as the most significant, with R2 of 0.571, whereas the R2 for PDI reached only 0.484. Among the vegetation indices, the ENDVI had the highest response to soil salinity, with R2 of 0.577. After scale conversion, the correlation percentages between CRSI and measured soil salinity and between ENDVI and measured soil salinity increased to 16.2% and 8.5%, respectively. Following the correlation between PDI and soil water content, the percentage of correlation increased to 11.6%. The integration of hyperspectral remote sensing, ground methods and an inversion method for salinity is a very important and effective technique for rapid and nondestructive monitoring of soil salinization.
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1.
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。 相似文献
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基于地表光谱建模的区域土壤盐渍化遥感监测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《干旱区地理》2016,(1)
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。 相似文献
3.
以环境小卫星高光谱影像为主要数据源,在野外实测样本的支持下进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应敏感波段,利用曲线回归分析方法,建立基于高光谱影像的新疆渭干河-库车河绿洲土壤含盐量定量反演模型.结果表明:研究区土壤含盐量的影像响应波段基本位于近红外波段,其中以780～924 nm波长范围最佳,相关系数R≈0.8;反射率对数的倒数一阶微分土壤含盐量预测模型精度最高,回归方程为Y=-4.152-27.735X+769.813X2,模型及其检验的决定系数都在0.88以上,均方根误差约为3.该模型的建立可为区域盐渍化土壤信息的提取及监测提供参考. 相似文献
4.
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,CO2-3和HCO3-变化不明显,整个剖面表现为：Na++K+>Ca2+>Mg2+,SO2-4>Cl->HCO3->CO2-3,具有中-强变异性,除了HCO3-、CO2-3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。 相似文献
5.
基于高光谱的民勤土壤盐分定量分析 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
6.
新疆铁干里克绿洲水文过程对土壤盐渍化的影响 总被引：10，自引：1，他引：9
在对塔里木河下游绿洲地表灌溉水和地下水水质特征及土壤盐分实测分析的基础上,探讨了地表水、地下水过程及其对土壤盐渍化的影响。结果显示：塔里木河下游绿洲灌区地表水矿化度与土壤表层0～50cm盐分含量呈显著正相关,与50～100cm土层含盐量相关性不显著;地下水埋深与土壤盐分含量密切相关,0～50cm表层土壤盐分含量随地下水埋深的增加而下降,其中0～20cm下降幅度最大。当地下水埋深较浅时,绿洲内土壤含盐量高,呈T型分布,盐分表聚性强,土壤盐分含量随土壤深度的增加呈下降趋势;当地下水埋深较深时,绿洲内土壤盐份呈菱形分布,中层土壤盐分高,且地下水矿化度和土壤盐分分布转折点均为6.0m。据此推断,6m是地下水盐分积聚和表层土壤盐分积累停止的临界地下水埋深。 相似文献
7.
基于电磁感应技术的塔里木盆地北缘绿洲土壤盐分空间变异特性 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤盐渍化是影响绿洲农业生产、抑制作物生长的主要生态环境问题。当前,将电磁感应技术与地面实测技术相结合是监测土壤盐渍化分布及其变化的先进方法。本文以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,以电磁感应仪在水平模式下（EMH）和垂直模式下（EMV）所获取的土壤表观电导率数据以及野外实测数据为基础,通过建立EMV和EMH与土壤盐分含量及组成元素的多元线性回归模型,采用泛克里格法（Universal Kriging）对研究区两个关键季节（干季、湿季）的土壤盐分含量及组成的空间变异特征进行了分析。结果表明：研究区干季和湿季表层盐渍土含盐量均与EMV和EMH具有良好的相关性,以EMV+EMH为自变量建立的土壤盐分解译模型的精度较高,且通过0.01水平检验;研究区干、湿两季的表层土壤含盐量数据符合P-P正态分布,空间分布均呈现强相关性;采用能够充分考虑到干旱区表层土壤盐分空间变异的球状套合模型,能够更好地拟合土壤表层含盐量的空间结构;研究采用泛克里格法将解译出的土壤盐分及其主要组成离子（Na+、Cl-）含量进行空间插值分析,其变化趋势与土壤含盐量的变化趋势基本一致,因而采用电磁感应技术可以有效地监测不同季节干旱区绿洲土壤盐分及其组成的空间变化。 相似文献
8.
塔里木河中游典型绿洲盐渍化土壤的反射光谱特征 总被引：2，自引：0，他引：2
研究盐渍化土壤的光谱特性是利用遥感技术实现在区域尺度上进行土壤盐渍化监测和评价的工作基础, 是建立地面数据和遥感数据关系的桥梁。本文以塔里木河中游典型绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象, 采用光谱学技术以及多元统计相结合的方法, 研究干旱区典型绿洲盐渍化土壤的反射光谱特征。首先, 对光谱数据进行预处理(去噪、剔除水分吸收波段), 以便消除仪器本身噪声及外界条件的影响, 并且计算了部分盐渍地样本的光谱吸收特征参数, 说明相同程度的盐渍化土壤具有相似的吸收特征;其次, 研究盐渍化土壤的反射光谱与盐分因子(八大离子、电导率(EC)、含盐量(salt content)、pH、总溶解固体(TDS)等) 之间的关系, 并选择具有代表性的盐分因子与野外实测光谱数据建立定量回归模型, 通过多元线性回归分析得出含盐量、SO42-、TDS、EC与原始光谱数据的相关性分别是0.746、0.908、0.798 和0.933, 达到了理想的效果。本研究对于干旱区典型绿洲盐渍土的光谱特征研究有着重要指示意义, 为发展和完善中国盐渍土理化特征的可见光-近红外反射光谱分析理论奠定科学积累, 并进一步为干旱区土壤盐渍化、沙漠化灾害等环境恶化问题的解决提供新的科学技术手段。 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
10.
基于原位测定的河北坝上地区小尺度土壤盐分空间变异研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用EC-Probe型盐度传感器对河北坝上草地阴坡(长40m、宽30m的矩形样地)10cm和30cm土层进行土壤全盐量原位测定,利用ArcGIS 10.0软件中地统计分析模块对土壤含盐量的空间自相关性进行分析,研究阴坡区域小尺度的含盐量空间分异规律及其影响因素。结果表明,坝上地区坡地土壤10cm层平均含盐量为0.411g/kg,土壤盐分明显存在空间相关性,含盐量与坡度呈负相关关系,并且坡度陡降区域的含盐量明显高于处于相同坡度的含盐量的平均值;30cm层平均含盐量为0.408g/kg,该层空间相关性不强。小尺度条件下坡面上浅层土壤的盐分变异性要比深层土壤大。该研究区没有表现出盐渍化现象,但在道路两侧不同放牧强度影响下含盐量表现出均值与变异系数的突变,提升了盐渍化的风险。在坝上地区土地整体退化的背景下,应合理组织放牧,防止放牧强度过大导致的次生盐渍化风险,并应重视坡度较小及坡度陡降区域盐渍化的预防。 相似文献
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12.
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。 相似文献
13.
土壤盐渍化遥感应用研究进展 总被引：31，自引：4，他引：31
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。 相似文献
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利用ASTER遥感数据反演陆面温度的算法及应用研究 总被引：23，自引：4，他引：19
陆面温度是地气交换过程的一个重要参数,在生态环境研究中应用很广。传统方法只能进行点上的观测和计算,遥感的出现则使得计算区域陆面温度成为可能。ASTER遥感数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率,能够提供比NOAA/AVHRR和Landsat等遥感数据更丰富的陆面信息,有助于提高反演陆面温度的精度。本文以新疆自治区阿瓦提县典型研究区域为例,根据ASTER遥感数据的特点,基于温度/比辐射率分离算法的思想,运用ADE(AlphaDerivedEmissivity)、比值法和MMD(Maximum-MinimumDiffer-ence)三个模块计算陆面温度,并简要分析了模型的主要误差来源。分析结果表明本文所采用的算法是可行的,ASTER遥感数据用于反演陆面温度可以取得比较理想的结果,具有良好的应用前景。 相似文献
15.
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。 相似文献
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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. 相似文献
17.
Remote Sensing Inversion for Simulation of Soil Salinization Based on Hyperspectral Data and Ground Analysis in Yinchuan,China 总被引：2，自引：0，他引：2
Wu Dan Jia Keli Zhang Xiaodong Zhang Junhua Abd El-Hamid Hazem T. 《Natural Resources Research》2021,30(6):4641-4656
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