土壤盐渍化是干旱半干旱地区土地退化的主要表现形式,土壤盐渍化问题和灌溉引起的土壤次生盐渍化问题成为制约干旱区农业发展的主要障碍,也是影响绿洲生态环境稳定与安全的重要因素。土壤光谱反射率能综合反映土壤理化特征和内在结构,其研究是土壤遥感的物理基础,同时也为土壤特征研究提供新的途径和指标。分析土壤的高光谱特征,阐明土壤属性与其高光谱的关系,成为高光谱遥感技术定量监测和提取土壤信息的重要方法。近年来,国内外应用高光谱技术研究土壤理化参数已经取得了一定的进展,王人潮等指出土壤反射光谱包含有丰富的有机质含量、氧化铁含量等土壤信息,通过分析土壤的光谱反射特征,建立土壤光谱和土壤属性的相关关系,可以获得土壤形成特征的某些信息,为在土壤研究中进一步应用反射光谱提供有益的探索。翁永玲等通过实验室测量土壤高光谱反射率,运用倒数、对数、导数等光谱微分技术对光谱数据处理,分析样品光谱特征,利用多个与土壤盐分相关波段组合估算土壤盐分含量,并指出基于实测高光谱数据土壤盐渍化监测模型,具有明确的物理意义,能避免时间滞后性,在不同尺度土壤盐渍化遥感监测的定性和定量化应用方面具有一定的参考价值。Csillag等通过分析研究并归纳了不同盐分状况类型土壤在 400 -2500nm 范围的光谱诊断性吸收特征,指出盐矿物或盐化土壤的光潜诊断特征会受到大气的影响,反演土壤盐分含量应集中于波谱形状,而不是光谱吸收带参数。Dehaan 等以 Hyperion 高光谱遥感数据为数据源,分析盐渍化土壤的光谱特征,运用多元线性回归等方法实现土壤盐分含量定量反演和盐渍化土壤分类制图,并指出利用高光谱数据反演模型进行土壤盐分含量反演,可以较高的预测精度,并在大范围预测土壤盐分含量上有巨大潜力。
1、 材料与研究方法
1. 1 研究区概况
开都河流域下游绿洲行政隶属于巴音郭楞蒙古自治州,包括焉耆回族自治县与博湖县、和静县与和硕县的部分区域及新疆生产建设兵团第二师 22 团、23 团、24 团、25 团和 223 团,地理位置为 E 85°42' ~88°00',N 41°35' ~ 42°30' 之间。研究区年均降水量在 50. 63 ~ 75. 14mm,年均蒸发量为 1949. 51 ~ 2315.54mm,蒸降比达 33. 92,属干旱和极度干旱地区; 年平均气温为 8. 13 ~ 8. 62℃ 。绿洲位于博尔托乌拉山与库鲁克塔格山之间,地形四周封闭,中间低洼,呈近菱形状,海拔 1047 ~1200m,山前发育着冲积平原,中部为洪积 - 冲积平原; 土壤类型主要有棕漠土、草甸土、沼泽土、灌耕潮土与盐土等[21]。
1. 2 数据来源
数据分为两类: 土壤盐分数据和土壤光谱反射率数据。文中以研究区 1:10 万地形图、研究区 1:20 万遥感影像解译图和 1:50 万土壤类型图为基础地图,采用蛇形取样法对表层土壤进行取样,采样的深度为0 ~ 30cm,分三个层次,依次为 0 ~ 10cm、10 ~ 20cm 和 20 ~ 30cm,样品总数为 398 个。土壤样品自然风干后,去除砾石,动植物残骸等土壤杂质,经碾磨过孔径为 1mm 的土壤筛,将处理过的土样充分混合均匀,按其名称分装在装置袋。按水土比 5:1 配制土壤溶液,以土壤农化分析方法为指导,测定土壤盐分数据,单位为 g/kg。新疆维吾尔自治区土壤盐渍化等级分级标准,计算土壤盐分中 CL-/ SO2 -4毫克当量比值,将研究区盐渍化土壤划分为硫酸盐 - 氯化物型、氯化物 - 硫酸盐型和硫酸盐型三类。
土壤样品光谱反射率采集采用美国 ASD Field spec3 便携式地物波谱仪,仪器波长范围为 350 ~2500nm,光谱采样间隔在 350 ~ 1000nm 范围内为 1. 38nm,1000 ~ 2500nm 范围内光谱采样间隔为 2nm,波谱分辨率在 350 ~1400nm 范围内为 3nm,1400 ~2500nm 范围内为 10nm。光谱测量选择晴空,风力小于 3级,云量小于 5%,且太阳辐射强烈,地面能见度不低于 10km,观测时间为北京时间 13:00 ~15:00。光谱测量时,光谱仪探测头垂直于土壤表面,距土样表面约 20cm,视场角为 25°。每个土样观测 10 次,每间隔5min 采集一次暗电流,每间隔 10min 对参考白板进行优化定标。
1. 3 光谱数据预处理
对原始光谱反射率数据进行预处理,消除背景噪声、增强相似光谱之间的差别、突出光谱特征值。文中利用光谱仪自带软件 ASD ViewSpecPro 软件对土壤样品光谱反射率进行均值计算和接连跳跃点修正,在 OriginPro 8 软件下,选取 Savitzky - Golay 平滑法对土壤光谱反射率进行平滑处理。
1. 4 光谱反射率导数微分变换
导数光谱微分处理技术被证实一阶、二阶导数能够部分消除大气效应、太阳高度角、云层覆盖等引起的太阳辐射亮度变化,可以降低因为土壤组成成分含量的变化而引起的光谱特征的影响,有效增强相似光谱之间的差别,得到利用原始光谱反射率难以获取的信息。利用低阶导数微分处理可以去除部分线性或接近线性的背景值干扰,并能保留大部分更为有用的光谱信息。文中选取一阶和二阶导数的微分光谱数据转换技术,其具体计算公式如下:
式中: λi表示每个波段的波长,R 表示反射率,R'λi和 R″λi分别为波长 λi一阶和二阶导数微分光谱,Δλ 表示波长 λi - 1到 λi的间隔,视波段波长而定。
1. 5 相关分析
分别对三种类型盐渍化土壤光谱反射率及反射率一阶和二阶导数微分与土壤盐分数据依次进行相关系数 Pi计算,计算公式如下:
式中: Pi为相关系数,i 为波段号,Rni为第 n 个样品 i 波段的光谱反射率,R珚i为样品在 i 波段光谱反射率均值,Sn为第 n 个样品的盐分含量,S珔 为所有样品盐分含量均值,N 为样品总数。根据相关分析结果,选取相关系数较大的波段,进行多元逐步线性回归分析,建立土壤光谱反射率及一阶和二阶导数微分与土壤盐分之间的回归方程。选取判定系数 R2和均方根误差 RMSE 来评价回归方程对样本的拟合度,计算公式为:
式中: n 为观测的样品总数,J 为选取的波段数,yi为实测土壤盐分含量,^y 为估算土壤盐分含量。
2、 结果与分析
2. 1 光谱曲线特征分析
从土壤光谱反射率的形态特征来看,土壤的光谱反射率曲线总体上变化较为平缓,曲线形态较为相似,且基本平行。土壤光谱反射率在 350 ~ 1000nm 和 1900 ~ 2100nm 区域随波长的增加呈现单调递增;2100 ~ 2500nm 区域,土壤光谱反射率随波长的增加呈现单调递减。
研究区土壤光谱反射率曲线的形状大致可由 300 ~ 600nm、600 ~ 800nm、800 ~ 1000nm、1000 ~1400nm、1400 ~ 1900nm、1900 ~ 2100nm、2100 ~ 2500nm 七个折线段和 560nm、900nm、1400nm、1900nm、2200nm 五个特征吸收点来控制。以 1400nm 为界,土壤光谱反射率在 350 ~ 1400nm 区域基本上可由350nm、600nm、800nm、1000nm、1350nm 五点构成的折线段和 560nm、900nm、1400nm 三点来确定的吸收特征来控制。350 ~600nm 区域的曲线斜率较为陡峭,并在 550nm 附近存在强弱各异的吸收; 600 ~800nm 区域的曲线几乎呈直线型,斜率趋缓,无明显吸收; 800 ~1000nm 区域的光谱曲线斜率平缓,趋于平行,呈"台阶"状; 1000 ~1350nm 区域,曲线斜率趋于平缓,总体呈上升趋势。在 1400 ~2500nm 区域,土壤光谱反射率曲线基本上可由可由1400nm、1900nm、2100nm、2500nm 四点构成的折线段和1900nm、2200nm 两个特征吸收来控制。1800 ~1900nm 属水汽吸收带,1950nm 处光谱明显呈"V"字型; 1900 ~2100nm 区域,土壤光谱曲线斜率较为陡峭,呈单调递增; 2100 ~ 2500nm 区域,土壤光谱曲线总体呈递减趋势,在 2200nm 和2300nm 处存在较弱的水汽吸收带。
2. 2 多元线性回归分析
在 SPSS19. 0 软件下分别对三种类型盐渍化土壤光谱反射率及反射率一阶和二阶导数微分与土壤盐分数据依次进行相关系数计算,选取相关系数较大的波段,进行多元逐步线性回归分析,分别建立土壤光谱反射率及一阶和二阶导数微分与土壤盐分之间的回归方程。
从表 1 可知,对于氯化物 - 硫酸盐型盐渍化土壤,利用光谱反射率一阶导数微分建立的多元线性回归方程对土壤盐分的预测效果优于反射率原型和反射率二阶导数,R2为 0. 84,RMSE 为 0. 32; 对于硫酸盐型盐渍化土壤,利用光谱反射率一阶导数微分建立的多元线性回归方程对土壤盐分的预测效果优于反射率原型和反射率二阶导数,R2为 0. 85,RMSE 为 0. 31; 对于硫酸盐 - 氯化物型盐渍化土壤,利用反射率原型光谱反射率一阶导数微分建立的多元线性回归方程对土壤盐分的预测效果优于反射率二阶导数,R2为0.90,RMSE 为 0. 22; 表明利用光谱反射率一阶导数微分变换建立的研究区盐渍化土壤含量多元线性回归预测模型的预测效果优于反射率原型和反射率二阶导数微分变换。
3、 讨论
土壤光谱反射率研究是土壤遥感的物理基础,也是土壤特征研究的指标之一,探讨土壤光谱与土壤盐分含量间的关系,有助于土壤盐分的遥感定量反演和预测。由于土壤光谱反射率容易受到太阳辐射亮度变化和大气水汽的干扰,运用一阶和二阶导数微分变换对土壤高光谱数据进行处理,可以去除部分线性或接近线性的背景值干扰,保留更为有用的光谱信息; 运用统计相关分析方法探讨土壤光谱与土壤盐分含量间的相关关系,可以降低高光谱数据的维数。因此,充分利用光谱波段组合,运用多元线性回归方法可以建立效果较好的盐渍化土壤含盐量定量反演模型。
由于多元线性回归模型是一种线性模型,当高光谱数据和土壤盐分之间存在线性关系不明确或者几乎无明显的线性关系时,这种方法则难以做到较好的估算,具有一定的局限性。因此,运用多种光谱微分变换技术对土壤高光谱数据进行处理和探索基于非线性方法的土壤盐分含量定量估算可能会有更好的适应性。
4、 结论
(1) 从土壤光谱反射率的形态特征来看,土壤的光谱反射率曲线总体上变化较为平缓,光谱特征形态较为相似,且基本平行。
(2) 研究区土壤光谱反射率曲线的形状大致可由 300 ~ 600nm、600 ~ 800nm、800 ~ 1000nm、1000 ~1400nm、1400 ~ 1900nm、1900 ~ 2100nm、2100 ~ 2500nm 七个折线段和 560nm、900nm、1400nm、1900nm、2200nm 五个特征吸收点来控制。
(3) 利用光谱反射率一阶导数微分对研究区盐渍化土壤含盐量多元线性回归预测模型的预测效果均优于利用反射率原型和反射率二阶导数微分,其中氯化物 - 硫酸盐型 R2为 0. 84,RMSE 为 0. 32,硫酸盐型 R2为 0. 85,RMSE 为 0. 31,硫酸盐 - 氯化物型 R2为 0. 90,RMSE 为 0. 22。
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