祁亞琴，張顯峰，張立福，呂 新，張 澤，陳 劍，李新偉，王 飛，彭 奎

(1.北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院/遙感研究所生態(tài)遙感實(shí)驗(yàn)室，北京　100871；2.石河子大學(xué)/新疆兵團(tuán)綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆石河子　832003；=3.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所高光譜研究室，北京　100094)

0　引 言

【研究意義】研究和獲取農(nóng)田土壤含水量、主要養(yǎng)分含量信息狀況的空間分布差異，能夠更加全面、準(zhǔn)確地識(shí)別與評(píng)價(jià)田間土壤特性的時(shí)空變異狀況[1]。較以往農(nóng)田單位面積內(nèi)物資投入量基本相同、區(qū)域內(nèi)水肥利用率低、養(yǎng)分供給不平衡、粗放管理缺乏針對(duì)性的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[2]來(lái)說(shuō)，有利于調(diào)整農(nóng)用物資的投入量，科學(xué)水肥精量管理，是未來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理的前提,也是農(nóng)業(yè)資源可持續(xù)利用的基礎(chǔ)[3]。目前新疆兵團(tuán)各師團(tuán)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)連隊(duì)土壤具有養(yǎng)分空間分布差異性等特點(diǎn)[4]，因此，在大型農(nóng)場(chǎng)開展有關(guān)農(nóng)田土壤養(yǎng)分分區(qū)管理的相關(guān)研究，做到精確管理、因土施肥、為今后大尺度農(nóng)田推廣土壤養(yǎng)分快速獲取、精量施肥提供科學(xué)依據(jù)[5]，為探索適合新疆及兵團(tuán)特色精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供理論參考[6]，合理優(yōu)化肥料使用，減少農(nóng)田污染，降低生產(chǎn)成本，增加農(nóng)民收入，達(dá)到增加經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的目的?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】20世紀(jì)60年代，法國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家(Matheron G)提出了地統(tǒng)計(jì)學(xué)(Geostatistics)，也稱地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)，是門新的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支[7]。它是以區(qū)域化變量為核心理論基礎(chǔ)，以空間相關(guān)和變異函數(shù)為基本工具的一種數(shù)學(xué)地質(zhì)方法[8]，是以空間數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性、空間依賴性和相關(guān)性、空間格局與變異有關(guān)的研究，可應(yīng)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論與方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)無(wú)偏內(nèi)插估計(jì)或模擬這些數(shù)據(jù)的離散性和波動(dòng)性[9]。近30 a來(lái)，地統(tǒng)計(jì)學(xué)在氣象、地質(zhì)、海洋、森林、農(nóng)業(yè)、土壤、生態(tài)和環(huán)境治理等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用[10]?，F(xiàn)代GIS技術(shù)，以空間數(shù)據(jù)庫(kù)為核心，以地理研究和預(yù)測(cè)為目的、以地理模型為手段、具有強(qiáng)大的區(qū)域空間分析能力[11]，將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和空間要索有機(jī)結(jié)合在一起?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】克里格(Kriging)插值方法是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)空間變異性研究常用的方法之一，從數(shù)學(xué)角度來(lái)說(shuō),是一種求最優(yōu)線性無(wú)偏內(nèi)插估計(jì)量的方法[12]，是根據(jù)某區(qū)域內(nèi)外若干樣品的特征數(shù)值，對(duì)該區(qū)域作出的線性無(wú)偏和最小估計(jì)方差的方法?？臻g插值研究的本質(zhì)是通過(guò)空間建模擬合生成充分逼近要素空間分布特征的函數(shù)方程,而插值模型的精度關(guān)鍵取決于模型對(duì)土壤屬性空間相關(guān)性與空間變異性的反應(yīng)程度[13]。不同的插值模型精度也不同,就Kriging插值而言,算法不同精度也不同,且樣本的地理位置、取樣密度、容量及樣點(diǎn)空間分布等因素都會(huì)對(duì)插值精度產(chǎn)生極顯著的影響[14]。土壤有關(guān)水分、有機(jī)質(zhì)、主要養(yǎng)分含量等都存在明顯的空間差異性,且受地形、土壤質(zhì)地、人為活動(dòng)等隨機(jī)性因素與植被等結(jié)構(gòu)性因素的共同影響[15]。土壤養(yǎng)分空間差異信息可為農(nóng)田土壤肥力狀況評(píng)價(jià)和變量分區(qū)管理提供基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)[16]。【擬解決的關(guān)鍵問題】研究利用歸一化光譜指數(shù)NDI估算土壤有機(jī)質(zhì)含量，并對(duì)其空間分布狀況進(jìn)行插值反演填圖，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)田精準(zhǔn)管理和科學(xué)施肥決策的前提[17]，為推動(dòng)新疆及兵團(tuán)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)施提供技術(shù)支持。

1　材料與方法

1.1材 料

土壤有機(jī)質(zhì)含量的高光譜反射率分析建模與小面積反演填圖試驗(yàn)，于2014～2015年在新疆農(nóng)墾科學(xué)院試驗(yàn)地(45°20′N，86°40′E)進(jìn)行，試驗(yàn)面積為1 hm2。試驗(yàn)地前茬為小麥，供試土壤為灰色壤土(pH值8.46～8.72，有機(jī)質(zhì)含量13.8～21.6 g/kg、堿解氮66～144 mg/kg，有效磷 14.2～36.6 mg/kg，速效鉀 110～218 mg/kg)。

土壤養(yǎng)分信息空間分布獲取與大尺度分區(qū)管理應(yīng)用試驗(yàn)在新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)(簡(jiǎn)稱兵團(tuán))第七師125團(tuán)墾區(qū)試驗(yàn)地(44°36′～44°54′N，84°20′～84°40′E)進(jìn)行，試驗(yàn)區(qū)面積9 600 hm2，區(qū)內(nèi)種植作物以棉花為主，土壤類型為灰漠土、砂土和鹽土。

1.2方 法

1.2.1土壤光譜測(cè)試

研究采用美國(guó)ASD公司 Field Spec Pro VNIR 2500型光譜輻射儀測(cè)定，光譜范圍350～2 500 nm，波長(zhǎng)精度為lnm；測(cè)定速度固定掃描時(shí)間為0.1秒，視場(chǎng)角設(shè)定為25°，光譜測(cè)定時(shí)間為晴日中午12:00～14:00；選擇GPS定位取樣所對(duì)應(yīng)的土壤樣本點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，探測(cè)器頭部垂直向下距被測(cè)土壤表面部約100 cm，每個(gè)處理測(cè)定10～15條曲線(取其平均值作為該測(cè)試點(diǎn)的光譜反射值)；每次測(cè)量前、后應(yīng)進(jìn)行白板校正。

1.2.2土壤室內(nèi)測(cè)定

土壤理化指標(biāo)的測(cè)定采用《土壤農(nóng)業(yè)化學(xué)分析方法》[18-19]。

1.2.3土壤樣本的采集

采用GPS定位進(jìn)行采樣，供試土樣主要來(lái)源于新疆農(nóng)墾科學(xué)院5個(gè)試驗(yàn)區(qū)共100個(gè)土樣(在土壤光譜測(cè)試對(duì)應(yīng)點(diǎn)取樣)以及兵團(tuán)第七師125團(tuán)的500個(gè)土壤樣品。所有土壤樣品采樣深度均為0～20 cm，樣品經(jīng)風(fēng)干、研磨并通過(guò)1 mm孔篩，裝入容器待用于土壤的實(shí)驗(yàn)室理化性狀分析及光譜測(cè)定。圖1，圖2

圖1小試驗(yàn)區(qū)土壤采樣點(diǎn)分布
Fig.1Experimental distribution of soil sample points

圖2125團(tuán)土壤采樣點(diǎn)分布
Fig.2125 farm distribution of soil samples

1.2.4高光譜分析技術(shù)

1.2.4.1高光譜參數(shù)提取

為便于研究目標(biāo)物吸收反射光譜特征，以解釋目標(biāo)物光譜的物理、生物化學(xué)、土壤和植物生理學(xué)機(jī)理，提取目標(biāo)物光譜的一些參數(shù)來(lái)鑒別、模擬、反演其它生物物理和化學(xué)參數(shù)。常見的高光譜參數(shù)有各類高光譜數(shù)據(jù)的變換形式：如對(duì)數(shù)變換、微分變換構(gòu)建的光譜參數(shù)、光譜吸收指數(shù)及各類高光譜指數(shù)等[14]。

1.2.4.2高光譜土壤指數(shù)

光譜指數(shù)DI (Spectral indices)可用來(lái)估測(cè)地物的一系列生物物理和生物化學(xué)參數(shù)，如土壤質(zhì)地、全氮、pH值、有機(jī)質(zhì)含量、氧化鐵含量等[20]；在高光譜遙感數(shù)據(jù)中，由于光譜的近似連續(xù)性，可構(gòu)建高光譜指數(shù)，例如某一波長(zhǎng)λ0的歸一化光譜指數(shù) NDI[21]可表示為：

(1)

式中R1、R2分別表示1，2兩個(gè)波段的光譜反射率。

1.3數(shù)據(jù)處理

使用ESRI公司開發(fā)的ArcGIS9.3軟件普通Kriging插值方法，進(jìn)行土壤特征參量的空間分布填圖。

2　結(jié)果與分析

2.1土壤有機(jī)質(zhì)含量的Kriging插值反演填圖

對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間進(jìn)行空間變異分析，得出基于高光譜定量估算模型模擬土壤有機(jī)質(zhì)含量，具有良好的相關(guān)性，相對(duì)誤差為14.93%，預(yù)測(cè)精度為85.06%。研究表明，將土壤有機(jī)質(zhì)含量的光譜預(yù)測(cè)值(基于歸一化光譜指數(shù)NDI[495,485]預(yù)測(cè))與實(shí)驗(yàn)室化學(xué)測(cè)定的實(shí)測(cè)值進(jìn)行Kriging插值填圖進(jìn)行比較，可以進(jìn)一步分析土壤有機(jī)質(zhì)含量的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值在空間分布上的差異。結(jié)果顯示，從插值后的空間分布情況來(lái)看，土壤有機(jī)質(zhì)含量的光譜預(yù)測(cè)值均與實(shí)測(cè)值之間具有較好的相似性，預(yù)測(cè)效果較好。圖3

圖3土壤有機(jī)質(zhì)含量光譜預(yù)測(cè)值(左)與實(shí)測(cè)值(右)Kriging插值填圖(g/kg)
Fig.3Spectral prediction of soil organic matter content (left) and measured values (right) Kriging interpolation mapping(g/kg)

2.2土壤有機(jī)質(zhì)含量信息空間分布狀況的大尺度獲取及分區(qū)管理應(yīng)用

在實(shí)地反復(fù)驗(yàn)證研究的基礎(chǔ)上，綜合考慮作物生長(zhǎng)狀況及地形等條件，選擇了兵團(tuán)第七師125團(tuán)農(nóng)田作為大尺度下，土壤有機(jī)質(zhì)含量信息空間分布狀況研究的對(duì)象。從農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)含量信息的光譜預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值時(shí)空變異特征對(duì)比分析入手，研究在大規(guī)模經(jīng)營(yíng)的農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行土壤主要養(yǎng)分信息(TN、TP、TK)遙感監(jiān)測(cè)及分區(qū)管理的可能性。

研究表明，通過(guò)大范圍的監(jiān)測(cè)農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)含量，并進(jìn)行土壤養(yǎng)分信息的光譜預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的空間分布反演填圖效果比對(duì)，結(jié)果顯示，土壤有機(jī)質(zhì)含量的光譜預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)效果，由填圖顏色和區(qū)域?qū)Ρ瓤梢钥闯?，各養(yǎng)分含量的光譜預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間均具有較高程度的相似性，預(yù)測(cè)結(jié)果總體基本吻合，只有局部較小區(qū)域略有不同，如土壤有機(jī)質(zhì)含量的預(yù)測(cè)值比實(shí)測(cè)值略偏小。圖4

圖4土壤有機(jī)質(zhì)含量光譜預(yù)測(cè)值(左)與實(shí)測(cè)值(右)空間分布填圖
Fig.4Spectral prediction of soil organic matter content (left) and measured (right) spatial distribution mapping (g/kg)

3　討 論

3.1從插值后的空間分布情況來(lái)看，土壤有機(jī)質(zhì)含量的光譜預(yù)測(cè)值均與實(shí)測(cè)值之間具有較好的相似性；

3.2由填圖效果和區(qū)域?qū)Ρ瓤梢钥闯觯寥捞卣鲄⒘康念A(yù)測(cè)結(jié)果總體基本吻合，只有局部較小區(qū)域略有不同,如大尺度預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)含量的預(yù)測(cè)值比實(shí)測(cè)值略偏小；

3.3為提高土壤特征預(yù)測(cè)信息的準(zhǔn)確性、有效性和穩(wěn)定性，應(yīng)采用多種方法來(lái)評(píng)估和驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的精度，有利于光譜定量模型不斷修正和完善，提高其預(yù)測(cè)能力。

4　結(jié) 論

研究表明，利用地統(tǒng)分析中的普通克里格Kriging方法插值填圖反演土壤有機(jī)質(zhì)含量特征信息，為今后預(yù)測(cè)農(nóng)田土壤主要養(yǎng)分(全氮、全磷、全鉀)含量的空間區(qū)域變異分布奠定了基礎(chǔ)，使土壤特征信息的光譜預(yù)測(cè)更具空間性、直觀性和科學(xué)性，并為今后農(nóng)田土壤養(yǎng)分狀況快速監(jiān)測(cè)與精量管理提供了可能，為發(fā)展新疆及兵團(tuán)未來(lái)特色精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供技術(shù)支持。

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