绿洲农田典型盐碱斑光谱特征与盐分反演建模

谢奋慧，谷海斌，盛建东，王 靓，于 洋， 蔡云飞

（1.新疆农业大学 草业与环境科学学院，新疆 乌鲁木齐 830052）

绿洲农田典型盐碱斑光谱特征与盐分反演建模

谢奋慧1，谷海斌1，盛建东1，王 靓1，于 洋1， 蔡云飞1

（1.新疆农业大学 草业与环境科学学院，新疆 乌鲁木齐 830052）

通过野外测定盐碱斑光谱反射率，对光谱数据进行去包络线处理，并分析盐碱斑光谱特征。结合盐碱斑表层土壤电导率，进行盐碱斑电导率和反射光谱相关性分析。结果表明，绿洲农田盐碱斑光谱反射曲线650～700 nm波段为盐碱斑电导率最敏感波段，可通过该波段数据与盐碱斑的电导率建立盐碱斑电导率光谱预测模型。

绿洲；盐碱斑；光谱特征；电导率；模型

土壤盐渍化问题是制约干旱区农业发展的主要障碍，也是影响绿洲农业生态环境稳定的重要因素[1]。新疆是土壤盐渍化集中分布区之一[2]。在土壤盐渍化遥感监测研究中，土壤的光谱特征是盐渍化土壤识别与分类的基础，其依据是不同盐渍化土壤的光谱特征具有明显的差异性[3-5]。因此，探讨土壤因子与光谱特征之间的关系已成为土壤遥感监测的一个重要环节。Metternicht、Muller 分析了土壤盐碱化遥感监测的影响因素[6,7]；李娜分析了盐离子与光谱反射率之间的关系[8]；张建明探讨了土壤光谱微分变换与土壤盐分含量相关性较强的波段范围[9]；扶卿华等的研究结果显示波长451．42～593．79 nm区域的土壤反射率对土壤盐分含量较为敏感[10]；马诺等分析了土壤光谱曲线与土壤盐渍化程度之间的关系[11,12]。

目前，大多数研究主要集中在农田土壤的盐渍化、土壤水分、质地等的光谱特征与遥感监测方面，积累了大量研究成果和参数体系。但是，在绿洲农田中还存在许多“盐碱斑”现象，这些“盐碱斑”严重影响了作物产量，减少了有效耕地面积。同时，无效的耕作、施肥和灌溉也浪费了大量水资源和养分资源，成为限制农业可持续发展的重要因素。本文以绿洲农田盐碱斑为研究对象，实地测定盐碱斑光谱反射率，分析盐碱斑的敏感波段，反演盐碱斑土壤电导率模型，为绿洲农田盐碱斑的遥感动态监测提供数据支持。

1 研究区概况

研究区玛纳斯县位于新疆维吾尔自治区中北部，昌吉州的最西部，准噶尔盆地南部，地理坐标为东经85°34'～86°43'，北纬43°28'～45°38'。地貌主要分为3大类型：南部山区与丘陵地、中部平原区、北部为古尔班通古特沙漠的一部分。主要河流有玛纳斯河、塔西河两大水系。

2 研究内容及方法

2.1 盐碱斑光谱测定

2013-09-24～30对研究区5块典型盐碱斑进行光谱测定，由盐斑中心每隔5 m左右依次向盐斑外围扩展。使用HR-768型便携光谱仪，其波长范围是350～2 500 nm；光谱分辨率为3 nm（350～1 000 nm）和10 nm（1 000～2 500 nm）；最小积分时间1 ms。在测定盐碱斑光谱之前先测定参照板的反射数据，测定时，将参照板调至水平位置，采用4°镜头，光谱仪镜头与参照板垂直距离控制在20 cm左右，测量期间每5 min作一次白板校正。参照板光谱测定后再测定盐碱斑的反射强度，将盐碱斑的反射强度与参照板反射强度相比便得到盐碱斑的反射光谱。为尽可能消除大气辐射的影响，所有的反射光谱数据均在野外自然光条件下测得。为减少不同太阳高度角对反射率的影响，反射光谱的测定均在当地天气晴朗无云、10:00～14:00间进行。为去除随机噪音干扰，每一样品采集10条光谱，得到土壤反射亮度平均值作为其最终光谱值。盐碱斑采样点如图1所示。

图1 盐碱斑采样点示意图

2.2 盐碱斑电导率测定

土壤样品在通风的实验室内自然风干后过1 mm孔径筛，称量40 g土壤与200 ml去离子水配制成土水比为1∶5的土壤溶液，采用电导仪（DDSJ-308A）测定土壤电导数据。

2.3 光谱数据处理

将采集的10次盐斑中心光谱数据进行均值处理，然后运用ENVI软件中光谱分析工具对所采集的盐斑光谱数据进行包络线去除处理，以突出盐碱斑光谱特性。进行去包络线归一化处理后，可有效突出盐碱斑吸收和反射光谱特征的个性和共性，并将其归一到一致的光谱背景上，以利于盐碱斑光谱的比较分析[13-15]。包络线消除后，归一化光谱曲线的特点是起始点数值为1，其余的点位于0～1之间[16,17]。

大量研究显示，除了将土壤电导率与原始光谱反射率、包络线去除后的反射率进行相关分析外，还可以通过对反射率进行相应的数学变换来确定盐碱斑土壤电导率的敏感波段[18,19]。而对光谱数据进行一阶微分处理可以去除部分线性或接近线性的背景值干扰，突出细微信息差异的变化[20]。野外实测所获得的光谱数据是离散形式的，所以微分计算就变成了差分计算，采用如下公式近似计算光谱数据的一阶微分：

R'（λi）=[R（λi）-R（λi-1）]/Δ λ (1)式中，R'（λi）为光谱数据在波长λi的一阶微分；R（λi）为在波长λi的光谱反射率；Δ λ是波长λi与λi-1的间隔。

3 结果与分析

3.1 盐碱斑光谱特征分析

对典型盐碱斑不同采样部位的原始光谱曲线分析可以看出（图2），盐碱斑中心到外围的土壤光谱曲线总体形态和趋势是一致的，即光谱反射率在可见光部分不太高，在近红外、短波红外波段呈增大趋势，波段间具有良好的正相关性。在波长1 450 nm、1 940 nm附近有明显的吸收峰。盐碱斑中心（A点）光谱曲线的光谱数值最高，结合电导率测量数据及野外调查分析可知，A点土壤表层有白色盐霜，地表光滑发白，电导率值最高，其土壤光谱反射率大于其他采样点。而盐碱斑B点和外围地表局部有盐结皮或盐斑。土壤光谱反射率由于土壤盐分含量的差异，引起了反射率的变化，随着盐分含量的不断增加，其曲线梯度总体变化有逐渐加大趋势。

根据图3可以看出，对5个典型盐碱斑的中心采样点光谱曲线进行去包络线处理后，不同盐碱斑中心的光谱反射率曲线在形态上很相似，基本平行，中心光谱曲线在350～1 300 nm附近总体上变化比较平缓。盐碱斑中心的光谱曲线，在靠近460 nm波段的反射率高时，其在靠近1 900 nm波段也具有相对较高的反射率。从350～2 300 nm波段来看，光谱曲线在2 300 nm附近光谱反射率呈现缓慢减小的趋势。在348～210 9 nm波段之间，分别在1 400 nm、2 000 nm、2 300 nm波长附近有3个水汽吸收带，表现出强弱各异的吸收。

3.2 盐碱斑电导率与光谱反射率关系的分析

图2 盐碱斑中心到外围的光谱反射率变化图

图3 典型盐碱斑光谱曲线变化图

通过对盐碱斑电导率与盐碱斑光谱反射率进行相关性分析发现，原始光谱反射率与电导率之间的相关性较低。但是，将原始光谱经过各种数学变换发现，电导率与光谱反射率的一阶微分之间相关性较好，呈交替正负相关（图4）。

3.3 建立盐碱斑电导率光谱预测模型

图4 盐碱斑电导率与一阶微分光谱反射率相关系数

根据相关分析的结果，用SPSS软件进行逐步回归分析，建立盐碱斑土壤光谱反射率估算土壤电导率的预测方程（表1）。

表1 不同敏感波段反射率与土壤电导率的预测方程

比较各敏感波段的相关系数，波段650～700 nm相关性最高，选取此波段建立土壤电导率预测模型：

式中，y为电导率（μs/cm）； x为土壤在此波段的一阶微分光谱反射率，决定系数 R2为 0．853。

3.4 电导率估算精度评价

为了验证模型的可靠性，依据以上相关分析结果，取研究区未建模土壤样本数据进行反演精度验证。如图5所示，可知R2=0．873 2，相关系数较高，说明利用土壤光谱反射率模型预测土壤电导率可行。

图5 预测模型的检测

4 结 语

盐碱斑的光谱特征受研究区的气候、土壤类型、土壤有机质含量等因素的影响，土壤光谱曲线存在一定的差异。光谱数据在波段选择方面对使用数据的依赖性很强。因此，在分析其光谱特征时，选择合适的波段，便于获得较好的预测精度。土壤光谱和土壤盐分之间如果存在线性关系，则能够很好地进行分析，反之，则难以很好地预测。在后续工作中，不仅需要寻找光谱对于盐碱斑盐分特征最为敏感的波段，而且需要探索土壤盐分定量预测模型，并结合卫星遥感影像，最终建立基于遥感影像的盐碱斑预测模型。

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P237.9

B

1672-4623（2015）02-0153-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.02.054

谢奋慧，硕士，主要从事遥感与地理信息系统方面的研究。

2014-03-25。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41261057）。