黃河三角洲土壤鹽分含量的遙感反演

顧東岳 陳雅婷

摘要：土壤鹽漬化是土地退化的常見(jiàn)問(wèn)題之一，利用遙感技術(shù)快速獲取土壤的鹽分含量及其空間分布是鹽漬土改良和治理的客觀(guān)需要。本文以黃河三角洲的墾利縣為例，基于Landsat8 OLI 數(shù)據(jù)，提取采樣點(diǎn)的土壤光譜信息，發(fā)現(xiàn)反射率與含鹽量的相關(guān)性較小，故采用線(xiàn)性混合像元分解的方法從原始影像的混合光譜中將植被光譜剔除，相關(guān)性有了明顯的提升，之后采用多元逐步回歸方法構(gòu)建土壤鹽分含量的遙感反演模型。研究表明，剔除植被信息后建立的遙感反演模型在精度上有了明顯的提升。

關(guān)鍵詞：土壤；鹽分；線(xiàn)性混合像元分解；遙感；反演

中圖分類(lèi)號(hào)： S156.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI編號(hào)： 10.14025/j.cnki.jlny.2015.12.029

1 前言

黃河三角洲由于海拔低，蒸發(fā)量大，地下水位淺以及受海水侵蝕嚴(yán)重，成為我國(guó)土壤鹽漬化的主要分布區(qū)域之一。土壤鹽漬化引起土壤肥力下降，土壤板結(jié)，農(nóng)作物減產(chǎn)，嚴(yán)重影響了生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。傳統(tǒng)的采用野外調(diào)查，室內(nèi)化驗(yàn)的方法，無(wú)法滿(mǎn)足大區(qū)域土壤鹽分的動(dòng)態(tài)檢測(cè)。而遙感技術(shù)可獲取大面積地物的光譜信息，是測(cè)定土壤鹽分含量的重要手段。因此，本文以黃河三角洲的墾利縣為例，基于陸地衛(wèi)星Landsat8 OLI的影像數(shù)據(jù)，提取對(duì)應(yīng)樣本點(diǎn)的光譜信息，并采用線(xiàn)性混合像元分解的方法剔除植被的信息，從而獲得土壤的光譜信息，進(jìn)而運(yùn)用多元逐步回歸方法建立土壤鹽分反演模型，快速準(zhǔn)確的獲得土壤鹽分的含量及其空間分布，為鹽漬土的改良與治理提供依據(jù)。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

本文以山東省東營(yíng)市的墾利縣為研究區(qū)。墾利縣位于黃河入?？谔?，屬于溫帶半濕潤(rùn)氣候，屬于黃河的沖積平原。地勢(shì)低平，地下水位高，礦化度大。蒸發(fā)量遠(yuǎn)大于降水量，鹽分容易升至地表，導(dǎo)致大面積的土地鹽漬化。

2.2 土壤樣品采集及化學(xué)分析

野外采集土壤樣品的時(shí)間為2014年10月初，本文所用土壤樣品均在墾利縣范圍，多點(diǎn)采樣，使樣點(diǎn)的分布能夠照顧到地塊的各個(gè)方位，將樣品置于同一袋內(nèi)，填寫(xiě)好標(biāo)簽。此次共采集100個(gè)樣本。

將采集土樣自然風(fēng)干、敲碎、過(guò)篩。采用電導(dǎo)法測(cè)定土壤的含鹽量。剔除4個(gè)值異常點(diǎn)后，將采樣點(diǎn)進(jìn)行分組，一組（64個(gè)）用于建立遙感模型，一組（32個(gè)）用于模型驗(yàn)證。

2.3 遙感數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

本文采用的是2014年10月24日的Landsat8 OLI的遙感影像數(shù)據(jù)。利用ENVI5.1，首先參照研究區(qū)對(duì)應(yīng)地形圖對(duì)遙感影像進(jìn)行精校正，之后進(jìn)行輻射定標(biāo)和Flaash大氣矯正，再進(jìn)行影像的投影變換、配準(zhǔn)及裁剪等預(yù)處理，獲得研究區(qū)的影像。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 相關(guān)性分析

在Excel中對(duì)64個(gè)建模點(diǎn)的每個(gè)波段的反射率值與對(duì)應(yīng)點(diǎn)的土壤含鹽量進(jìn)行相關(guān)性分析。發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)較小，不能滿(mǎn)足建模要求。

3.2 線(xiàn)性混合像元分解

本研究采用線(xiàn)性混合像元分解的方法從原始混合光譜中將植被光譜剔除，進(jìn)而獲取土壤反射率光譜信息。采用的像元二分模型為：

Rb=fs×Rsb +fv×Rvb （1）

式中：Bb為像元光譜信息，Rsb和Rvb分別為土壤和植被在波段b貢獻(xiàn)的光譜信息；fs，fv分別為土壤和植被在像元中的比例（fv+fs=1）。其中：

fv=（NDVI-NDVImin）/（NDVImax-NDVImin） （2）

利用EDVI5.1的bandmath按照上述原理，自下而上計(jì)算出Rsb，之后進(jìn)行波段融合，得到像元分解后的圖像。

對(duì)64的樣本點(diǎn)的反射率進(jìn)行重新提取，并再次進(jìn)行相關(guān)性分析（表1）。

表1 相關(guān)系數(shù)

對(duì)比像元分解之前，相關(guān)性得到大幅度提升，可以用來(lái)建立模型。

4 反演模型構(gòu)建與驗(yàn)證

4.1 模型構(gòu)建

為了進(jìn)一步提高土壤地表反射率與土壤鹽分含量的相關(guān)系數(shù)，使其能夠達(dá)到建立模型的基本要求，現(xiàn)對(duì)各波段地表反射率進(jìn)行線(xiàn)性變換，取對(duì)數(shù)，指數(shù)等各種數(shù)學(xué)變換，并進(jìn)行相關(guān)性分析。把每個(gè)波段的地表反射率的值經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換后的結(jié)果及全鹽含鹽進(jìn)行整理，然后將整理后的Excel表格導(dǎo)入SPSS進(jìn)行多元線(xiàn)性逐步回歸分析。最終可建立模型為：

Y =-91.574×X1+129.251×X2-122.980，其中X1（此處X1為L(zhǎng)N（（b5+b7-b1）/（b5+b7+b1）），X2（此處X1同上，此處X2為（（b5+b7-b1）/（b5+b7+b1））。

模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）及決定系數(shù)（R2）分別為0.842、0.709，擬合優(yōu)度較高。土壤含鹽量與X1，X2存在著一定的線(xiàn)性關(guān)系。

4.2 模型驗(yàn)證

將32個(gè)檢測(cè)點(diǎn)代入模型2中進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：鹽分含量的最小相對(duì)誤差為1.32%，最大可達(dá)126.57%，預(yù)測(cè)值R2為0.63。利用這一建立好的統(tǒng)計(jì)模型對(duì)土壤鹽分含量進(jìn)行反演，有一定的效果，對(duì)土壤鹽分含量的預(yù)測(cè)具有一定的解釋能力。

4.3 反演制圖

經(jīng)過(guò)上述步驟，得到了本研究遙感反演的基礎(chǔ)——土壤地表反射率與土壤鹽分含量的統(tǒng)計(jì)模型。利用ENVI的BandMath工具，將模型應(yīng)用于影像，實(shí)現(xiàn)定量反演。將所得的圖像進(jìn)行處理，將含鹽量劃分為5個(gè)等級(jí)，得到反演結(jié)果圖（圖1）。

5 結(jié)論

以黃河三角洲墾利縣為研究區(qū)域，基于Landsat8 OLI 影像數(shù)據(jù)，通過(guò)像元分解，剔除植被信息，提取土壤光譜信息，采用多元逐步回歸構(gòu)建土壤鹽分含量反演模型，并對(duì)研究區(qū)土壤鹽分進(jìn)行反演。通過(guò)研究得出以下結(jié)論：

直接提取光譜信息，發(fā)現(xiàn)土壤含鹽量與光譜信息的相關(guān)性較低。像元分解后，剔除植被光譜信息，土壤含鹽量與光譜信息的相關(guān)性有了明顯的提高。在多種數(shù)學(xué)變換的基礎(chǔ)上，運(yùn)用逐步回歸方法構(gòu)建遙感反演模型，可為相關(guān)理論研究提供參考，為鹽堿土的治理快速、粗略地提供數(shù)據(jù)。但模型精度仍需進(jìn)一步提高。

參考文獻(xiàn)

[1] 樊彥國(guó)，李潭潭.基于Landsat8的黃河三角洲鹽漬化反演 [J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，47（2）： 119-124.

[2] 陳紅艷，趙庚星.基于改進(jìn)植被指數(shù)的的黃河口區(qū)鹽漬土鹽分遙感反演 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31（5）：107-114.

[3]王娜娜，齊偉.山東濱海鹽土鹽分含量高光譜特性及其反演研究[J].土壤通報(bào)報(bào).2013.44（5）：1097-1099.

作者簡(jiǎn)介：顧東岳，本科學(xué)歷，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，研究方向：土壤遙感。