謝奮慧,谷海斌,盛建東,王 靚,于 洋, 蔡云飛
(1.新疆農業大學 草業與環境科學學院,新疆 烏魯木齊 830052)
綠洲農田典型鹽堿斑光譜特征與鹽分反演建模
謝奮慧1,谷海斌1,盛建東1,王 靚1,于 洋1, 蔡云飛1
(1.新疆農業大學 草業與環境科學學院,新疆 烏魯木齊 830052)

通過野外測定鹽堿斑光譜反射率,對光譜數據進行去包絡線處理,并分析鹽堿斑光譜特征。結合鹽堿斑表層土壤電導率,進行鹽堿斑電導率和反射光譜相關性分析。結果表明,綠洲農田鹽堿斑光譜反射曲線650~700 nm波段為鹽堿斑電導率最敏感波段,可通過該波段數據與鹽堿斑的電導率建立鹽堿斑電導率光譜預測模型。
綠洲;鹽堿斑;光譜特征;電導率;模型
土壤鹽漬化問題是制約干旱區農業發展的主要障礙,也是影響綠洲農業生態環境穩定的重要因素[1]。新疆是土壤鹽漬化集中分布區之一[2]。在土壤鹽漬化遙感監測研究中,土壤的光譜特征是鹽漬化土壤識別與分類的基礎,其依據是不同鹽漬化土壤的光譜特征具有明顯的差異性[3-5]。因此,探討土壤因子與光譜特征之間的關系已成為土壤遙感監測的一個重要環節。Metternicht、Muller 分析了土壤鹽堿化遙感監測的影響因素[6,7];李娜分析了鹽離子與光譜反射率之間的關系[8];張建明探討了土壤光譜微分變換與土壤鹽分含量相關性較強的波段范圍[9];扶卿華等的研究結果顯示波長451.42~593.79 nm區域的土壤反射率對土壤鹽分含量較為敏感[10];馬諾等分析了土壤光譜曲線與土壤鹽漬化程度之間的關系[11,12]。
目前,大多數研究主要集中在農田土壤的鹽漬化、土壤水分、質地等的光譜特征與遙感監測方面,積累了大量研究成果和參數體系。但是,在綠洲農田中還存在許多“鹽堿斑”現象,這些“鹽堿斑”嚴重影響了作物產量,減少了有效耕地面積。同時,無效的耕作、施肥和灌溉也浪費了大量水資源和養分資源,成為限制農業可持續發展的重要因素。本文以綠洲農田鹽堿斑為研究對象,實地測定鹽堿斑光譜反射率,分析鹽堿斑的敏感波段,反演鹽堿斑土壤電導率模型,為綠洲農田鹽堿斑的遙感動態監測提供數據支持。
研究區瑪納斯縣位于新疆維吾爾自治區中北部,昌吉州的最西部,準噶爾盆地南部,地理坐標為東經85°34'~86°43',北緯43°28'~45°38'。地貌主要分為3大類型:南部山區與丘陵地、中部平原區、北部為古爾班通古特沙漠的一部分。主要河流有瑪納斯河、塔西河兩大水系。
2.1 鹽堿斑光譜測定
2013-09-24~30對研究區5塊典型鹽堿斑進行光譜測定,由鹽斑中心每隔5 m左右依次向鹽斑外圍擴展。使用HR-768型便攜光譜儀,其波長范圍是350~2 500 nm;光譜分辨率為3 nm(350~1 000 nm)和10 nm(1 000~2 500 nm);最小積分時間1 ms。在測定鹽堿斑光譜之前先測定參照板的反射數據,測定時,將參照板調至水平位置,采用4°鏡頭,光譜儀鏡頭與參照板垂直距離控制在20 cm左右,測量期間每5 min作一次白板校正。參照板光譜測定后再測定鹽堿斑的反射強度,將鹽堿斑的反射強度與參照板反射強度相比便得到鹽堿斑的反射光譜。為盡可能消除大氣輻射的影響,所有的反射光譜數據均在野外自然光條件下測得。為減少不同太陽高度角對反射率的影響,反射光譜的測定均在當地天氣晴朗無云、10:00~14:00間進行。為去除隨機噪音干擾,每一樣品采集10條光譜,得到土壤反射亮度平均值作為其最終光譜值。鹽堿斑采樣點如圖1所示。

圖1 鹽堿斑采樣點示意圖
2.2 鹽堿斑電導率測定
土壤樣品在通風的實驗室內自然風干后過1 mm孔徑篩,稱量40 g土壤與200 ml去離子水配制成土水比為1∶5的土壤溶液,采用電導儀(DDSJ-308A)測定土壤電導數據。
2.3 光譜數據處理
將采集的10次鹽斑中心光譜數據進行均值處理,然后運用ENVI軟件中光譜分析工具對所采集的鹽斑光譜數據進行包絡線去除處理,以突出鹽堿斑光譜特性。進行去包絡線歸一化處理后,可有效突出鹽堿斑吸收和反射光譜特征的個性和共性,并將其歸一到一致的光譜背景上,以利于鹽堿斑光譜的比較分析[13-15]。包絡線消除后,歸一化光譜曲線的特點是起始點數值為1,其余的點位于0~1之間[16,17]。
大量研究顯示,除了將土壤電導率與原始光譜反射率、包絡線去除后的反射率進行相關分析外,還可以通過對反射率進行相應的數學變換來確定鹽堿斑土壤電導率的敏感波段[18,19]。而對光譜數據進行一階微分處理可以去除部分線性或接近線性的背景值干擾,突出細微信息差異的變化[20]。野外實測所獲得的光譜數據是離散形式的,所以微分計算就變成了差分計算,采用如下公式近似計算光譜數據的一階微分:
R'(λi)=[R(λi)-R(λi-1)]/Δ λ (1)式中,R'(λi)為光譜數據在波長λi的一階微分;R(λi)為在波長λi的光譜反射率;Δ λ是波長λi與λi-1的間隔。
3.1 鹽堿斑光譜特征分析
對典型鹽堿斑不同采樣部位的原始光譜曲線分析可以看出(圖2),鹽堿斑中心到外圍的土壤光譜曲線總體形態和趨勢是一致的,即光譜反射率在可見光部分不太高,在近紅外、短波紅外波段呈增大趨勢,波段間具有良好的正相關性。在波長1 450 nm、1 940 nm附近有明顯的吸收峰。鹽堿斑中心(A點)光譜曲線的光譜數值最高,結合電導率測量數據及野外調查分析可知,A點土壤表層有白色鹽霜,地表光滑發白,電導率值最高,其土壤光譜反射率大于其他采樣點。而鹽堿斑B點和外圍地表局部有鹽結皮或鹽斑。土壤光譜反射率由于土壤鹽分含量的差異,引起了反射率的變化,隨著鹽分含量的不斷增加,其曲線梯度總體變化有逐漸加大趨勢。
根據圖3可以看出,對5個典型鹽堿斑的中心采樣點光譜曲線進行去包絡線處理后,不同鹽堿斑中心的光譜反射率曲線在形態上很相似,基本平行,中心光譜曲線在350~1 300 nm附近總體上變化比較平緩。鹽堿斑中心的光譜曲線,在靠近460 nm波段的反射率高時,其在靠近1 900 nm波段也具有相對較高的反射率。從350~2 300 nm波段來看,光譜曲線在2 300 nm附近光譜反射率呈現緩慢減小的趨勢。在348~210 9 nm波段之間,分別在1 400 nm、2 000 nm、2 300 nm波長附近有3個水汽吸收帶,表現出強弱各異的吸收。
3.2 鹽堿斑電導率與光譜反射率關系的分析

圖2 鹽堿斑中心到外圍的光譜反射率變化圖

圖3 典型鹽堿斑光譜曲線變化圖
通過對鹽堿斑電導率與鹽堿斑光譜反射率進行相關性分析發現,原始光譜反射率與電導率之間的相關性較低。但是,將原始光譜經過各種數學變換發現,電導率與光譜反射率的一階微分之間相關性較好,呈交替正負相關(圖4)。
3.3 建立鹽堿斑電導率光譜預測模型

圖4 鹽堿斑電導率與一階微分光譜反射率相關系數
根據相關分析的結果,用SPSS軟件進行逐步回歸分析,建立鹽堿斑土壤光譜反射率估算土壤電導率的預測方程(表1)。

表1 不同敏感波段反射率與土壤電導率的預測方程
比較各敏感波段的相關系數,波段650~700 nm相關性最高,選取此波段建立土壤電導率預測模型:

式中,y為電導率(μs/cm); x為土壤在此波段的一階微分光譜反射率,決定系數 R2為 0.853。
3.4 電導率估算精度評價
為了驗證模型的可靠性,依據以上相關分析結果,取研究區未建模土壤樣本數據進行反演精度驗證。如圖5所示,可知R2=0.873 2,相關系數較高,說明利用土壤光譜反射率模型預測土壤電導率可行。

圖5 預測模型的檢測
鹽堿斑的光譜特征受研究區的氣候、土壤類型、土壤有機質含量等因素的影響,土壤光譜曲線存在一定的差異。光譜數據在波段選擇方面對使用數據的依賴性很強。因此,在分析其光譜特征時,選擇合適的波段,便于獲得較好的預測精度。土壤光譜和土壤鹽分之間如果存在線性關系,則能夠很好地進行分析,反之,則難以很好地預測。在后續工作中,不僅需要尋找光譜對于鹽堿斑鹽分特征最為敏感的波段,而且需要探索土壤鹽分定量預測模型,并結合衛星遙感影像,最終建立基于遙感影像的鹽堿斑預測模型。
[1] 姜凌,李佩成,胡安焱,等.干旱區綠洲土壤鹽漬化分析評價[J].干旱區地理,2009,32(2):234-239
[2] 羅家雄.新疆墾區鹽堿地改良[M].北京:水利水電出版社,1985
[3] 崔耀平,王讓會,劉彤,等.基于光譜混合分析的干旱荒漠區植被遙感信息提取研究——以古爾班通古特沙漠西緣為例[J].中國沙漠,2010,30(2):334-341
[4] 劉延鋒,勒孟貴,金英春,等.新疆焉耆盆地土壤鹽漬化特征分析[J].水土保持通報,2004,24(1):49 -52
[5] 吳亞坤,楊勁松,李曉明,等.基于光譜指數與EM38的土壤鹽分空間變異性研究[J].光譜學與光譜分析,2009,29(4):1 023-1 027
[6] Metternicht G I,Zinck J A.Remote Sensing of Soil Salinity Potentials and Constrains[J].Remote Sensing of Environment,2003(1) :1-5
[7] Muller E,Decamps H.Modeling Soil Moisture Reflectance[J].Remote Sensing of Environment,2001(2) :173-180
[8] 李娜,吳玲,王紹明,等.瑪納斯河流域土壤鹽漬化現狀及其與光譜關系研究[J].江西農業大學學報,2011,33(6):1 242-1 247
[9] 張建民,齊文文.民勤綠洲土壤鹽分組成與光譜特征[J].生態學雜志,2013,32(10):2 620-2 626
[10] 扶卿華,倪紹祥,王世新,等.土壤鹽分含量的遙感反演研究[J].農業工程學報,2007,23(1):48-54
[11] 馬諾,楊遼,李均力,等.焉耆盆地土壤鹽漬化的光譜特征分析[J].干旱區資源與環境,2008,22(2) :114-117
[12] 李新國,李和平,任云霞,等.開都河流域下游綠洲土壤鹽漬化特征及其光譜分析[J].土壤通報,2012,43(1):166-170
[13] 趙振亮,塔西甫拉提·特依拜,丁建麗,等.新疆典型綠洲土壤電導率和pH值的光譜響應特征[J].中國沙漠,2013,33(5): 1 413-1 419
[14] 夏學齊,季峻峰,陳駿,等.土壤理化參數的反射光譜分析[J].地學前緣,2009,16(4):354-362
[15] 張芳,熊黑鋼,欒福明,等.土壤堿化的實測光譜響應特征[J].紅外與毫米波學報,2011,30(1):55-60
[16] 童慶禧,張兵,鄭蘭芬.高光譜遙感的多學科應用[M].北京:電子工業出版社,2006
[17] 浦瑞良,宮鵬.高光譜遙感及其應用[M].北京:高等教育出版社,2003
[18] 徐元進,胡光道,張振飛,等.包絡線消除法及其在野外光譜分類中的應用[J].地理與地理信息科學,2005,21(6):11-14
[19] 屈永華,段小亮,高鴻永,等.內蒙古河套灌區土壤鹽分光譜定量分析研究[J].光譜學與光譜分析,2009,29(5):1 362-1 366
[20] 孫寧,常慶瑞.青海高寒區土壤光譜特性研究[J].干旱地區農業研究,2011,29(1):80-83
[21] 任少亭,浩折霞,李蒙,等.新疆瑪納斯河流域不同水分含量鹽漬化土壤光譜信息特征研究[J].土壤通報,2013,44(5):1 091-1 095
P237.9
B
1672-4623(2015)02-0153-03
10.3969/j.issn.1672-4623.2015.02.054
謝奮慧,碩士,主要從事遙感與地理信息系統方面的研究。
2014-03-25。
項目來源:國家自然科學基金資助項目(41261057)。