不同鹽結皮光譜特征及其鹽漬化信息預測研究

張俊華 孫 媛 賈科利 高曦文 張學藝

(1.寧夏大學環境工程研究院， 銀川 750021； 2.寧夏旱區資源評價與環境調控重點實驗室， 銀川 750021；3.寧夏大學資源環境學院， 銀川 750021； 4.寧夏氣象防災減災重點實驗室， 銀川 750002)

0 引言

鹽結皮(又稱鹽殼)是指在氣候干旱、地勢低洼、地下水位較高的區域，水分強烈蒸發后，鹽分在地表聚集而形成的一個特殊層次[1]。鹽結皮硬度大、抗風蝕能力強，對降低土壤風蝕具有重要作用[2-3]。如何快速、準確地獲取大面積鹽結皮及鹽漬化信息，并由此制定鹽漬化土壤治理、改良等方面的決策，對農業可持續發展具有重要意義。遙感技術具有快速、實時、覆蓋廣等特點，為獲取大面積鹽漬化信息提供了手段。近地面高光譜遙感更是進行鹽結皮及土壤鹽漬化監測的一種較佳手段，利用高光譜技術監測鹽結皮，對鹽漬化土壤的分布、分類和鹽漬化程度進行預測具有重要意義[4]。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區地處寧夏回族自治區銀北地區(106°24′～106°69′E，38°50′～39°04′N)，位于寧夏賀蘭山東麓洪積扇和平原之間，年降水量為150～203 mm，年蒸發量1 755.1 mm以上，地形低洼，排水條件很差，是一個水分與鹽分匯集的地區，形成了大面積鹽漬化土壤。

1.2 光譜數據及指標測定

表1 不同鹽結皮土壤有機質和養分狀況Tab.1 Soil organic matter and nutrients of different soil salt crusts

表2 不同鹽結皮層pH值及ECTab.2 Soil pH value and EC of different soil salt crusts

表3 不同鹽結皮土壤鹽分指標Tab.3 Soil salinity parameters of different soil salt crusts mg/kg

1.3 土壤鹽結皮敏感波段及鹽分指數的計算

對去噪后的光譜數據進行Savitzky-Golay平滑(T1)、平滑后一階微分(T2)、平滑后倒數對數一階微分(T3)、平滑后連續統去除(T4)、平滑后連續統去除一階微分(T5)5種轉換方式[8,11-12]，轉換后與土壤鹽分指標進行相關分析，確定最佳反射率轉換方式，然后用該方式轉換后的反射率來計算光譜鹽分指數，計算方法[13-17]如表4所示。

表中G、R、B和NIR分別指綠光(492～577 nm)、紅光(622～770 nm)、藍光(455～492 nm)和近紅外波段(770～1 050 nm)反射率經最佳方式轉換后的值。L是增強R和G之間差異的校正系數，在分子為負值時L取值2～4，本文中L取值為2[17]。GRNIR為紅光、綠光和近紅外波段的平均值。

表4 鹽分指數計算公式Tab.4 Soil salinity indexes for soil salinity assessments

1.4 鹽分預測模型建立

60個樣本分兩部分，隨機取40個樣本用于建模，20個樣本用于驗證模型檢驗。將9個光譜指數與不同鹽分指數做相關性分析，篩選出相關性最強的指數來建立各鹽分指標的預測模型。利用敏感光譜指數，采用多項式、指數函數、冪函數等方法建模預測土壤pH值、EC和鹽分離子含量，選擇決定系數最大的方程為預測模型。模型的預測能力用驗證樣本的決定系數R2來檢驗，決定系數越大，模型預測能力越強。

2 結果與分析

2.1 不同類型鹽結皮土壤光譜特征

不同類型鹽結皮土壤光譜特征基本相似(圖1)，450～600 nm反射率逐漸增大，在600 nm附近有明顯的反射峰，而后反射率緩慢降低，但降幅不大。從不同類型鹽結皮光譜曲線看，各類型鹽結皮光譜反射率差異明顯，其中白堿結皮光譜反射率最高，在600 nm附近反射率接近1；馬尿堿結皮次之。黑油堿結皮光譜反射率最低，從可見光到近紅外波段反射率變化不大，在450～1 050 nm反射率較白堿結皮、馬尿堿結皮、瓦堿表皮、光板地和無結皮土壤分別低509.62%～747.18%、240.63%～575.86%、71.46%～138.24%、107.74%～294.19%和11.08%～36.95%(平均分別低604.77%、393.88%、92.21%、182.91%和16.72%)。整體來看，不同結皮層在藍光波段和近紅外波段反射率差異更顯著。

圖1 不同鹽結皮土壤光譜特征曲線Fig.1 Characteristic curves of spectral of different soil salt crusts

2.2 光譜反射率與土壤結皮鹽分指標相關性分析

圖2 不同鹽結皮單波段反射率與土壤鹽分指標的相關系數變化Fig.2 Changes of correlation coefficients of single wavelengths reflectance to soil salinity parameters at different soil salt crusts

指標轉換方式pH值ECCO2-3含量HCO-3含量Cl-含量SO2-4含量Ca2+含量Mg2+含量K+含量Na+含量T10.5637**0.8013**0.23630.1781-0.6144**0.2785-0.204-0.4213-0.35880.8566**T20.7503**-0.8905**0.5674**0.8362**0.8189**0.8599**-0.7839**0.7733**0.7478**0.8956**相關系數T30.7821**-0.867**0.7168**-0.809**-0.7657**-0.8684**0.8150**0.7938**-0.7870**0.8932**T40.7035**0.6934**0.7449**-0.6157**-0.7779**0.8242**0.6439**-0.7393**-0.6408**-0.7862**T50.8627**0.8933**0.8350**0.7727**0.7779**0.8469**0.7922**-0.8257**-0.7856**0.8933**T11039103345010471050104810371039450536T29089951044877898908967104210151047敏感波段/nmT39389149938261050796499593914635T458910331030451104810134615915851026T56509136805841050507935701636913

注：** 表示在1%水平上顯著，下同。

確定與不同鹽分指標相關性最強的反射率最佳轉換方式后，分別在綠光(492～577 nm)、紅光(622～770 nm)、藍光(455～492 nm)和近紅外波段(770～1 050 nm)4個波段內選取該轉換方式下相關性最強的波段(表6)。不同鹽分指標在各波段范圍內敏感波段不盡相同。從10個鹽分指標整體來看，藍光波段450、470、485 nm附近，綠光波段501、530、575 nm附近，紅光波段680 nm附近是鹽分的敏感區域，近紅外波段范圍較廣，各鹽分指標敏感波段較多，但無明顯集中區域。從這些波段就可以準確診斷出不同類型鹽結皮土壤。

表6 不同鹽分指標各區間敏感波段與最佳轉換方式Tab.6 Sensitive wavelengths and the best transformed method of different salinity parameters

2.3 鹽分指數與土壤結皮鹽分指標相關性分析

表7 不同鹽分指數與各鹽分指標的相關系數Tab.7 Correlation coefficients between salinity indexes and salinity parameters

注： *表示在5%水平上顯著，下同。

2.4 鹽分指數對土壤鹽分指標的預測

表8 敏感鹽分指數對鹽漬化土壤鹽分指標的預測方程Tab.8 Predicted equations of salinity index to salinity parameters of soil crust

3 討論

圖3 鹽結皮鹽分指標擬合模型的驗證Fig.3 Model checking of soil salinity parameters of soil crusts

4 結論

(1)研究區不同鹽結皮土壤光譜反射率差異較大，其中白堿結皮光譜反射率在研究波段最高，馬尿堿結皮次之，瓦堿結皮居中，黑油堿結皮最低。通過野外光譜反射率可以將研究區主要鹽結皮類型進行分類。