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    利用Landsat影像定量評(píng)價(jià)土地鹽漬化的方法探索

    2018-02-02 11:10杜婷焦繼宗頡耀文
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年1期
    關(guān)鍵詞:遙感影像瓜州鹽漬化

    杜婷+焦繼宗+頡耀文

    摘要:以2015年7月甘肅省瓜州-敦煌地區(qū)Landsat影像為研究對(duì)象,先后提取了鹽堿化指數(shù)(Salinization index,SI)、修改后鹽堿化指數(shù)(Modified salinization index,MSI)以及歸一化植被指數(shù)(Normalized difference vegetation index,NDVI)和以二維特征空間構(gòu)建新的鹽漬化遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)(Modified salinization detection index,MSDI),同時(shí)利用同期野外實(shí)際考察測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行適應(yīng)性評(píng)價(jià)和精度驗(yàn)證。結(jié)果表明,指數(shù)SI容易將鹽堿地和裸土地混淆,不能準(zhǔn)確表示鹽漬化程度;MSI在提取鹽漬化方面具明顯優(yōu)勢(shì),但其僅考慮樣本像元內(nèi)以裸土為主的情況,忽略了像元內(nèi)植被光譜信息。最后綜合考慮裸土和植被信息,采用新構(gòu)建的指數(shù)MSDI對(duì)該區(qū)域鹽漬化進(jìn)行定量化提取,結(jié)果表明MSDI指數(shù)對(duì)鹽漬化提取的總體精度為86.36%,能很好反映該地區(qū)鹽漬化程度。

    關(guān)鍵詞:Landsat;遙感影像;鹽漬化;瓜州-敦煌地區(qū)

    中圖分類(lèi)號(hào):S15 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):0439-8114(2018)01-0051-05

    DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.01.013

    Abstract: The Landsat image of Guazhou-Dunhuang area in Gansu province in July 2015 was taken as the research object. salinization index (SI),modified salinization index (MSI),normalized difference vegetation index (NDVI) and a new Salinization detection index(MSDI) constructed by two-dimensional feature space were extracted. At the same time,the adaptive evaluation and precision verification were carried out by using the actual field survey data. The results show that the SI is easy to confuse the saline-alkali soil and the bare land,and cant accurately indicate the degree of salinization;MSI has obvious advantages in salinizations extraction,but MSI only considers the case of bare soil in the sample pixel,ignores the vegetation spectral information. Finally,combined the bare soil and vegetation information,the newly constructed MSDI index was used to extract the salinization quantitatively in this area,the results show that the overall accuracy of MSDI index for salinization is 86.36%, and it is a good reflection of the degree of salinization in the area.

    Key words: Landsat; remote sensing image; salinization; Guazhou-Dunhuang area

    目前全球約有8.31億hm2土壤受到鹽漬化威脅,而且這個(gè)數(shù)字還在不斷上升[1]。土壤鹽漬化是由于一定的氣候、土壤地質(zhì)、水文等自然因素共同作用的結(jié)果[2]。不合理的灌溉技術(shù)及地下水的開(kāi)采等人類(lèi)活動(dòng)會(huì)使得土壤發(fā)生次生鹽漬化,或者加重土壤鹽漬化的程度[3,4]。生態(tài)脆弱的干旱區(qū)的降水較少、蒸發(fā)強(qiáng)度大,相對(duì)于其他區(qū)域,更易發(fā)生土壤鹽漬化,這對(duì)于干旱區(qū)的生態(tài)環(huán)境及綠洲農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展造成了嚴(yán)重的威脅[5,6]。應(yīng)用科學(xué)的手段動(dòng)態(tài)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)鹽漬化變化,對(duì)掌握鹽漬化時(shí)空變異特征及定量化評(píng)價(jià)及生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義。

    傳統(tǒng)土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)方法主要是通過(guò)野外調(diào)查分析得到的,費(fèi)時(shí)費(fèi)力不利于大面積同步監(jiān)測(cè),且由于地域限制使結(jié)果不具有普遍性[7,8]。遙感具有大范圍同步觀測(cè)、快速高效、宏觀綜合的特點(diǎn),并且隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,其已被廣泛應(yīng)用于土地退化、鹽漬化的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)中[9]。遙感影像的標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成可以很好地對(duì)鹽漬地和植被進(jìn)行區(qū)分[10],但是,由于土壤光譜響應(yīng)特征的綜合性以及“異物同譜”等現(xiàn)象的存在,其準(zhǔn)確程度難以保證。利用標(biāo)準(zhǔn)假彩色對(duì)影像合成后進(jìn)行增強(qiáng)和變換,在遙感圖像處理軟件中對(duì)其進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)可提取土地鹽漬化信息,但是對(duì)于鹽生植被條件下的鹽漬化信息無(wú)法準(zhǔn)確提取[11];利用TM影像的可見(jiàn)光及近紅外波段和TM數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)纓帽變換后的綠度分量和主成分變換后的第三主成分變換進(jìn)行彩色合成,可對(duì)綠洲土壤鹽漬化信息進(jìn)行提取,但是其精度易受土壤表層濕度和植被覆蓋度的影響[12];應(yīng)用中分辨率影像MODIS數(shù)據(jù)和非監(jiān)督分類(lèi)方法中的ISODATA算法對(duì)土壤鹽漬化程度和分布進(jìn)行了定性和定量評(píng)價(jià),但是該算法最優(yōu)參數(shù)的確定需要進(jìn)行大量的試驗(yàn)[13];將Radarsat和TM圖像融合后利用SVM分類(lèi)進(jìn)行鹽漬化信息的監(jiān)測(cè),取得了較好的分類(lèi)精度[14],但是仍然不能避免人為因素對(duì)分類(lèi)過(guò)程的干擾;利用實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合鹽分指數(shù)對(duì)土壤鹽漬化信息進(jìn)行提取[15,16],雖然精度較高,但是野外觀測(cè)需要大量的人力物力,不利于大面積的鹽漬化監(jiān)測(cè);利用高分影像及多尺度分割的方法可精確地對(duì)田間尺度的鹽漬化信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)[17],但數(shù)據(jù)源難以獲取。還有學(xué)者基于不同的特征分量,利用特征空間對(duì)土壤鹽漬化進(jìn)行定量化遙感監(jiān)測(cè)[18,19],但在其他區(qū)域的適用性有待進(jìn)一步研究。總之,上述多種方法表明應(yīng)用遙感技術(shù)對(duì)鹽漬化進(jìn)行定量評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)已取得一定成果,利用其進(jìn)行鹽漬化監(jiān)測(cè)的手段日益成熟和多樣化。但同時(shí)仍然存在許多問(wèn)題,例如利用微波和高光譜遙感的應(yīng)用理論、模型、測(cè)量?jī)x器等方法還不成熟;利用影像處理后分類(lèi)的監(jiān)測(cè)方法需要大量地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練區(qū)選擇[20],且高分辨率、高光譜數(shù)據(jù)獲取成本較高等。因此,有必要嘗試應(yīng)用遙感影像構(gòu)建定量化、便捷、準(zhǔn)確、高效的鹽漬化提取方法。endprint

    甘肅省鹽堿地面積1 414萬(wàn)hm2,其中酒泉市754萬(wàn)hm2,且主要分布在瓜州-敦煌地區(qū)[21]。該地區(qū)屬于典型干旱氣候區(qū),植被覆蓋率低,區(qū)域內(nèi)土壤大部分呈現(xiàn)出沙化和鹽漬化特質(zhì),生態(tài)環(huán)境非常脆弱,是干旱區(qū)土地鹽漬化代表性區(qū)域。選擇該地區(qū)進(jìn)行鹽漬化定量評(píng)價(jià)方法探索,對(duì)于整個(gè)干旱區(qū)鹽漬化監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[22]。因Landsat影像數(shù)據(jù)獲取便捷、成本低,基于前人研究成果,本研究擬探索出利用Landsat影像能夠較為準(zhǔn)確、便捷且高效地進(jìn)行土壤鹽漬化信息提取的有效方法,提高鹽漬化評(píng)價(jià)的水平和效率。

    1 研究區(qū)域概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    瓜州-敦煌地區(qū)位于甘肅省酒泉市、河西走廊最西端,地勢(shì)南高北低,東部和西部分別與玉門(mén)市和新疆的哈密市相鄰,南部與北部分別與阿克塞哈薩克族自治縣及肅北蒙古族自治縣相接,總面積6 118.695 km2。該地區(qū)地處內(nèi)陸、遠(yuǎn)離海洋,屬于典型的干旱氣候區(qū)。瓜州縣和敦煌市的年平均氣溫分別為8.8 ℃和9.6 ℃,最低和最高氣溫相差60 ℃以上;降水主要集中于夏季,年平均降水量分別為53.9、38.4 mm,蒸發(fā)量卻分別達(dá)到1 988.9、2 581.7 mm。該區(qū)域的土壤類(lèi)型為風(fēng)沙土、灌淤土、棕漠土、鹽土等。由于受該區(qū)域的土壤和水文條件影響,天然植被類(lèi)型主要為鹽地沙生灌叢植被如檉柳(Tamarix ramosissima)、禾草鹽化草甸植被如芨芨草(Achnatherum splendens)、雜草類(lèi)鹽化草甸植被如花花柴(Karelina caspica)等。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

    數(shù)據(jù)源為L(zhǎng)andsat OLI遙感影像數(shù)據(jù),影像的獲取時(shí)間為2015年7月。對(duì)于下載的遙感影像數(shù)據(jù),將其導(dǎo)入ENVI軟件中進(jìn)行了幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正等一系列預(yù)處理步驟,以便用于鹽漬化提取指數(shù)的反演。并通過(guò)定點(diǎn)調(diào)查的方式,對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了全面的考察。將實(shí)地調(diào)查獲得的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)與反演得到的鹽漬化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,證明鹽漬化提取方法的可行性及精度。

    1.3 研究方法

    1.3.1 特征變量的選取 植被是反映土壤含鹽量的間接有效指標(biāo)[23],可以利用歸一化植被指數(shù)(Normalized difference vegetation index,NDVI)對(duì)作物種類(lèi)和土壤鹽堿化分布狀況進(jìn)行識(shí)別[24]。通過(guò)對(duì)不同植被覆蓋類(lèi)型的土壤鹽漬化程度的研究表明,NDVI會(huì)隨著土壤含鹽量的增高而降低[25]。但是干旱區(qū)的植被覆蓋度較低,NDVI受土壤的背景影響較大,會(huì)造成一些植被信息的低估[26],因而僅利用NDVI一種指標(biāo)監(jiān)測(cè)鹽漬化的效果不好。因此,選用NDVI作為評(píng)價(jià)鹽漬化的一個(gè)間接的特征變量。

    Khan等[27,28]利用ETM+圖像對(duì)土壤鹽漬化的研究時(shí)發(fā)現(xiàn)影像的第三波段對(duì)于土壤鹽分含量具有明顯的響應(yīng),并且通過(guò)典型地物的波譜特征及波段混合試驗(yàn)分析表明,由遙感圖像的紅波段和藍(lán)波段確定的鹽分指數(shù)(SI)(公式2)可以在一定程度上對(duì)鹽漬化程度進(jìn)行判定,并能有效對(duì)植被生長(zhǎng)茂盛的區(qū)域信息進(jìn)行抑制。

    1.3.2 定量化評(píng)價(jià)鹽漬化方法 利用鹽分指數(shù)可以提取鹽漬化信息,但是,土壤鹽漬化成因復(fù)雜,利用鹽分指數(shù)進(jìn)行鹽漬化信息提取時(shí)僅考慮了樣本像元內(nèi)以裸土為主的光譜信息,而忽略了像元內(nèi)的植被光譜等信息[30]。

    Gillies等[31]和Wan等[32]通過(guò)對(duì)植被指數(shù)(NDVI)和地表溫度(Ts)之間關(guān)系的研究,認(rèn)為兩者之間構(gòu)成的特征空間為三角形的關(guān)系,在植被生長(zhǎng)的某一特定時(shí)期,各種地表類(lèi)型對(duì)應(yīng)的NDVI-Ts關(guān)系都在該三角形的區(qū)域內(nèi)[33]。該特征信息在旱情監(jiān)測(cè)、沙漠化信息監(jiān)測(cè)、鹽漬化信息監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。因此,利用二維特征空間理論,通過(guò)綜合考慮裸土的光譜信息和植被信息,已有研究利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)和鹽分指數(shù)(SI)二維特征空間構(gòu)建了鹽漬化遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)(Salinization detection index,SDI),定量反演鹽漬化土地中的鹽含量[34]。

    1.3.3 修訂后的鹽漬化定量評(píng)價(jià)方法 利用SDI對(duì)該區(qū)域的鹽漬化信息進(jìn)行提取的結(jié)果表明,該指數(shù)不能準(zhǔn)確地提取該區(qū)域的鹽漬化信息。因此,將指數(shù)SDI中的特征變量SI修改為MSI。結(jié)合特征空間理論,選擇NDVI和MSI作為特征變量,進(jìn)行鹽漬化評(píng)價(jià)指數(shù)的構(gòu)建。從二者構(gòu)成的散點(diǎn)圖(圖1)可以看出,兩個(gè)變量之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.804。在兩個(gè)變量構(gòu)成的二維特征空間中,A點(diǎn)為理論上植被指數(shù)最大而鹽分含量最小的點(diǎn),是理論上的鹽漬化程度最小點(diǎn)。特征空間中的任意一點(diǎn)距離A點(diǎn)越大,鹽漬化程度越高。因此,新構(gòu)建出修正的鹽漬化評(píng)價(jià)指數(shù)(Modified salinization detection index,MSDI)用于瓜州-敦煌地區(qū)土壤鹽漬化的定量評(píng)價(jià)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 SI和MSI反演結(jié)果

    由表1可以看出,利用鹽分指數(shù)SI進(jìn)行鹽漬化提取時(shí),鹽堿地和裸土地的SI最大值和最小值都比較相近,因此難以將兩者準(zhǔn)確區(qū)分。說(shuō)明鹽分指數(shù)SI容易將裸土地與鹽堿地混淆而造成鹽漬化信息的提取錯(cuò)誤,因此,利用了修訂后的鹽分指數(shù)MSI對(duì)研究區(qū)的鹽漬化信息進(jìn)行提取。

    通過(guò)對(duì)比SI和MSI的反演結(jié)果(圖2)可以看出,在SI的反演結(jié)果中,鹽堿地和裸土地的顏色非常相近,難以對(duì)兩者進(jìn)行區(qū)分;但在MSI的反演結(jié)果中,鹽堿地和裸土地顏色很好區(qū)分,所以,可以很好地將兩者進(jìn)行區(qū)分。由此可知,MSI在提取鹽漬化方面比SI更有優(yōu)勢(shì),并且能夠很好地對(duì)高反射率的裸土地和鹽堿地進(jìn)行區(qū)分。因此,本研究選擇修正的鹽分指數(shù)MSI作為一個(gè)變量用于鹽漬化的定量評(píng)價(jià)中。

    2.2 MSDI反演結(jié)果的分析

    利用遙感影像和新構(gòu)建的鹽漬化評(píng)價(jià)指數(shù)MSDI對(duì)瓜州-敦煌地區(qū)的土壤鹽漬化進(jìn)行反演,得到了該區(qū)域的鹽漬化的空間分布圖(圖3)。由圖3可知,顏色越深的區(qū)域代表MSDI的值越大,鹽漬化程度越高。可以看出在瓜州-敦煌地區(qū)鹽漬化程度總體以輕度為主,鹽漬化程度較高的區(qū)域主要分布于鎖陽(yáng)城北部及敦煌的東湖濕地區(qū),西湖農(nóng)場(chǎng)周邊的鹽漬化程度也較高。根據(jù)野外采集資料及已有研究[35]表明,瓜州-敦煌地區(qū)的鹽堿地主要分布在敦煌盆地中部、安西盆地北部、鎖陽(yáng)城鎮(zhèn)附近,在布隆吉鄉(xiāng)和雙塔鄉(xiāng)附近也有零星分布。通過(guò)反演結(jié)果與野外采集資料的對(duì)比,從整體上來(lái)看,利用MSDI反演的鹽堿地分布情況與鹽堿地的實(shí)際分布情況一致。endprint

    2.3 MSDI反演結(jié)果的局部分析

    為了進(jìn)一步判斷鹽漬化評(píng)價(jià)指數(shù)MSDI的適用性,從圖3中選擇3個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行放大顯示,并與影像進(jìn)行對(duì)比分析。發(fā)生鹽漬化土壤的表層會(huì)結(jié)有鹽殼或鹽皮,地表光滑,堅(jiān)實(shí)而發(fā)白,且鹽漬土壤的光譜反射率較強(qiáng),在遙感影像上的色調(diào)比其他土壤都淡,多呈現(xiàn)白色或灰白花斑狀影紋。從MSDI反演結(jié)果與影像的對(duì)比圖(圖4)可以看出,1號(hào)區(qū)域的影像中色調(diào)較淡的區(qū)域在反演結(jié)果中的鹽漬化程度較高,2號(hào)和3號(hào)區(qū)域中影像發(fā)白和色調(diào)較淺的區(qū)域在反演結(jié)果中為鹽漬化土壤。通過(guò)3個(gè)典型區(qū)域的對(duì)比分析并結(jié)合對(duì)Google Earth高清影像的觀察,可以看出MSDI可以很好地評(píng)價(jià)瓜州-敦煌地區(qū)的鹽漬化信息。

    為了進(jìn)一步分析MSDI指數(shù)的適用性,利用野外實(shí)際考察點(diǎn)數(shù)據(jù)并結(jié)合隨機(jī)選點(diǎn)的方式在Google Earth上選取了198個(gè)樣點(diǎn)用于判別MSDI指數(shù)的精度。從表2可以看出,利用指數(shù)MSDI提取土壤鹽漬化的總體精度為86.36%,Kappa系數(shù)為0.708,因此MSDI指數(shù)可以較為準(zhǔn)確地提取鹽漬化土壤。

    通過(guò)上述分析可以看出,經(jīng)過(guò)新構(gòu)建的鹽漬化遙感評(píng)價(jià)指數(shù)MSDI可以準(zhǔn)確地對(duì)該區(qū)域的鹽漬化進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。

    3 結(jié)論

    通過(guò)對(duì)鹽漬化監(jiān)測(cè)指數(shù)的研究應(yīng)用,試圖探索出利用Landsat影像來(lái)建立定量化、便捷、準(zhǔn)確和高效地評(píng)價(jià)鹽漬化的方法,得到以下結(jié)果。

    1)通過(guò)對(duì)鹽分指數(shù)的對(duì)比研究,利用藍(lán)光、綠光、紅光波段構(gòu)建的鹽分指數(shù)MSI能夠有效將高反射率的裸土地與鹽漬化土壤區(qū)分。

    2)選擇的NDVI和MSI作為二維特征變量,根據(jù)其特征空間散點(diǎn)可知兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)為-0.804,因此,新構(gòu)建了修正的鹽漬化評(píng)價(jià)指數(shù)(MSDI)用于瓜州-敦煌地區(qū)的適應(yīng)性檢驗(yàn)。

    3)在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)鹽漬化遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)SDI進(jìn)行修正得到的MSDI進(jìn)行鹽漬化評(píng)價(jià)的方法,指數(shù)簡(jiǎn)單、影像數(shù)據(jù)易獲取,經(jīng)過(guò)驗(yàn)證表明提取結(jié)果也較為準(zhǔn)確?;贚andsat影像,利用MSDI進(jìn)行提取鹽漬化信息的方法可以簡(jiǎn)單、快速、有效且準(zhǔn)確地對(duì)鹽漬化進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。該方法的應(yīng)用對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中土壤鹽漬化的長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)及定量觀測(cè)和評(píng)價(jià)具有積極作用。

    4)雖然由SDI指數(shù)改進(jìn)得到的MSDI指數(shù)可以對(duì)瓜州-敦煌地區(qū)的鹽漬化進(jìn)行較為準(zhǔn)確的定量化評(píng)價(jià),但在其他干旱半干旱區(qū)的適用性還需要進(jìn)一步研究和驗(yàn)證。鹽漬化的形成原因十分復(fù)雜,土壤水分、植被類(lèi)型、地貌形態(tài)等因素都可能會(huì)對(duì)土壤的光譜特征造成影響,導(dǎo)致提取信息的不準(zhǔn)確,因此在將來(lái)的研究中需要考慮如何消除這些因素對(duì)鹽漬化信息提取的影響,進(jìn)一步提高鹽漬化信息的提取準(zhǔn)確性。

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