顧東岳 陳雅婷

摘要：土壤鹽漬化是土地退化的常見問題之一，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；線性混合像元分解；遙感；反演

中圖分類號： S156.4 文獻標識碼： A DOI編號： 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重，成為我國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)化驗的方法，無法滿足大區(qū)域土壤鹽分的動態(tài)檢測。而遙感技術(shù)可獲取大面積地物的光譜信息，是測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)，提取對應(yīng)樣本點的光譜信息，并采用線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，進而運用多元逐步回歸方法建立土壤鹽分反演模型，快速準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?，屬于溫帶半濕潤氣候，屬于黃河的沖積平原。地勢低平，地下水位高，礦化度大。蒸發(fā)量遠大于降水量，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間為2014年10月初，本文所用土壤樣品均在墾利縣范圍，多點采樣，使樣點的分布能夠照顧到地塊的各個方位，將樣品置于同一袋內(nèi)，填寫好標簽。此次共采集100個樣本。

將采集土樣自然風(fēng)干、敲碎、過篩。采用電導(dǎo)法測定土壤的含鹽量。剔除4個值異常點后，將采樣點進行分組，一組（64個）用于建立遙感模型，一組（32個）用于模型驗證。

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)對應(yīng)地形圖對遙感影像進行精校正，之后進行輻射定標和Flaash大氣矯正，再進行影像的投影變換、配準及裁剪等預(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64個建模點的每個波段的反射率值與對應(yīng)點的土壤含鹽量進行相關(guān)性分析。發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)較小，不能滿足建模要求。

3.2 線性混合像元分解

本研究采用線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，自下而上計算出Rsb，之后進行波段融合，得到像元分解后的圖像。

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

表1 相關(guān)系數(shù)

對比像元分解之前，相關(guān)性得到大幅度提升，可以用來建立模型。

4 反演模型構(gòu)建與驗證

4.1 模型構(gòu)建

為了進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)，使其能夠達到建立模型的基本要求，現(xiàn)對各波段地表反射率進行線性變換，取對數(shù)，指數(shù)等各種數(shù)學(xué)變換，并進行相關(guān)性分析。把每個波段的地表反射率的值經(jīng)過數(shù)學(xué)變換后的結(jié)果及全鹽含鹽進行整理，然后將整理后的Excel表格導(dǎo)入SPSS進行多元線性逐步回歸分析。最終可建立模型為：

Y =-91.574×X1+129.251×X2-122.980，其中X1（此處X1為LN（（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存在著一定的線性關(guān)系。

4.2 模型驗證

將32個檢測點代入模型2中進行檢驗，結(jié)果顯示：鹽分含量的最小相對誤差為1.32%，最大可達126.57%，預(yù)測值R2為0.63。利用這一建立好的統(tǒng)計模型對土壤鹽分含量進行反演，有一定的效果，對土壤鹽分含量的預(yù)測具有一定的解釋能力。

4.3 反演制圖

經(jīng)過上述步驟，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)計模型。利用ENVI的BandMath工具，將模型應(yīng)用于影像，實現(xiàn)定量反演。將所得的圖像進行處理，將含鹽量劃分為5個等級，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，并對研究區(qū)土壤鹽分進行反演。通過研究得出以下結(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)。但模型精度仍需進一步提高。

參考文獻

[1] 樊彥國，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，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].土壤通報報.2013.44（5）：1097-1099.

作者簡介：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。