基于微波遥感的裸露地表土壤盐分含量的反演

摘要：基于Radarsat-2雷达影像数据对裸露地表土壤盐分含量进行反演研究，利用数据模拟分析方法建立土壤盐分含量的反演模型，并对土壤盐分含量的反演值与实测值进行相关分析。结果表明：模拟值与实测值有很好的相关性（r2=0.904 6） ，可以利用Radarsat-2雷达数据进行大面积地表土壤盐分的监测与提取，能取得较好的结果。

关键词：Radarsat-2；后向散射系数；反演；土壤盐分

中图分类号： S151.9+3文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）11-0442-03

收稿日期：2014-12-07

基金项目：国家自然科学基金（编号：51169016）。

作者简介：弓永利（1976—），女，内蒙古呼和浩特人，副教授，高级工程师，主要从事工程测量、遥感、地理信息应用方面的科研和教学工作。E-mail：fllyzz@126.com。 土壤盐渍化（soil salinization）是指随着水分上升到地表并蒸发后，使土壤底层的盐分或者是地下水的盐分在表层土壤积累的过程，是土地退化和土壤荒漠化的主要表现形式。在干旱、半干旱地区，土地逐渐退化主要是由人类不合理的活动和脆弱的生态环境共同导致的，土壤盐渍化已经成为现在世界上土地荒漠化和土地退化的主要类型之一[1-4]。盐碱土不仅会引起土壤板结、肥力下降，加重土壤侵蚀，还会造成资源破坏，引发农业生产损失，从而严重威胁生物圈和生态环境安全[5]。

遥感及其相关技术在获取地表信息方面具有宏观性、实时性、动态性等特点，这使得土壤盐渍化的监测更加宏观、快速、准确、有效，有利于对土地盐碱化发展和演变机理的认识[4，6-7]。因此，对河套平原盐渍化程度进行遥感监测、反演可以作为该地区灌溉制度制定、盐渍化土壤治理方案制定的基础资料。

由于微波遥感技术具有全天时、全天候的工作能力，而且对云雾、雨雪和地物都有一定的穿透能力，可以更好地识别、分析地物，提取所需的信息。土壤盐分含量变化趋势与土壤水分含量有着密不可分的关系，再加上微波遥感对土壤水分十分敏感[8-10]，因此微波遥感技术已经成为当前监测土壤盐分的主要方法。

本研究基于Radarsat-2雷达影像数据的处理，对裸露地表土壤盐分含量进行反演研究，以期利用SPSS软件进行数据模拟分析，建立地表土壤盐分含量后向散射模型，从而为大面积获得地表土壤盐分时空分布信息提供理论依据和技术支撑。

1材料与方法

1.1研究区概况

研究区位于内蒙古自治区巴彦淖尔市杭锦旗境内，地理坐标范围为40°44′～41°01′ N、106°52′～107°13′ E，海拔1 032～1 050 m ，面积约为625 km2。该地区地貌主要由冲击平原、洪积平原、河漫滩3种地形构成，地势从西南到东北逐渐降低，属于河套平原。气候特点为温带大陆性气候，干燥、昼夜温差大，年均气温8.5 ℃，年均降水量138.2 mm左右，无霜期130 d 左右，日照时间较长，年均日照时间3 181 h。地面特征以耕地与盐碱化裸地为主，“种植类型”主要有玉米、葵花、小麦等。

1.2雷达影像数据

采用的雷达数据为2013年3月13日的一景Radarsat-2标准四极化模式雷达数据，此时研究区地表状态为春耕前期时的裸露地表。雷达影像的工作波段为C，中心波长5.7 cm，频率5.3 GHz，极化方式为HH、HV、VH、VV，数据类型为 Single Look Comple（SLC）。

1.3样品数据分析

本试验在视野开阔并无遮挡物的裸露地表取样，所采集土壤样品深度限定在0～10 cm，且采样时间与卫星飞过试验区时间同步。本试验在试验区内共均匀采集60个土壤样品，同时使用GPS获取样点坐标位置信息。然后将所采集样品分别放置铝盒和塑封袋内，对铝盒现场称重，待到实验室用EDTA滴定法获取土壤含盐量，烘干法获得土壤含水量。

1.4雷达影像处理

与可见光、红外等光学遥感相比，Radarsat-2雷达影像数据处理起来比较复杂。对于SLC类型的雷达影像，先对其进行斜距到地距的转换后才能获得真正的地距影像，然后利用ENVI 4.8软件进行辐射定标、几何校正、滤波去噪等处理后得到的影像，才能更好地进行后向散射系数的提取。

利用ARCGIS 9.3软件把GPS 获取采样点的坐标位置制作成矢量文件，再通过ENVI 4.8软件在雷达影像上显示采样点的位置信息，从而获得样点的后向散射系数。由于雷达影像数据存在严重的斑点和噪声，既便是进行滤波处理后，影像还是有很多斑点，这样就给样点后向散射系数的提取造成很大的干扰。为了获取更加准确的样点后向散射系数，本研究将取样点象元周围的象元后向散射系数的平均值作为该中心样点最后的后向散射系数。

2结果与分析

2.1模型的建立

SPSS是一种非常经典、强大的统计分析软件，它有比较成熟的理论基础，可以确定变量之间的定量关系，并可以进行相应的预测，且能反映出统计变量之间的统计变化规律。在获取四极化地表后向散射系数和实验室数据等基础数据后，通过SPSS软件“控制变量”的思想，逐步加入和剔除变量，观察变量加入前后模型的变化，确定该变量对本研究结果是否有积极影响，来探究各变量之间的关系。最后利用SPSS软件进行数据模拟回归分析，建立回归模型，并根据已有实测数据和图像数据来估计模型的各个参数。

选取HH、HV、VH、VV、HH2、HV2、VH2、VV2以及含水量为自变量，采用向前和向后的建模方法，对变量进行加入和剔除，从而建立线性回归模型。选取45个样点数据进行软件模型模拟，通过向前和向后方法的模型分析，最终建立以HH、VV、HH2、HV2、VH2、VV2以及含水量为自变量的土壤含盐量反演公式。具体模型如下：

Y=1.362+1.128×a-0.48×b×10.557×c-0.981×d+ 0.747 ×e-2.906×f+1.925×g。 （1）

式中：Y为土壤含盐量；a为考虑入射角影响的HH极化的后向散射系数；b为考虑入射角影响的VV极化的后向散射系数；c为考虑入射角影响的HH极化的后向散射系数的平方值除以100；d为考虑入射角影响的HV极化的后向散射系数的平方值除以100；e为考虑入射角影响的VH极化的后向散射系数的平方值除以100；f为考虑入射角影响的VV极化的后向散射系数的平方值除以100；g为土壤含水量。

2.2模型验证

为了进一步验证模型的正确性，使用公式（1）对其余的15个样点进行验证，通过软件Envi4.8中Band Math 波段运算功能进行土壤盐分含量的计算，结果如表1所示。同时，对反演值与实测值进行相关性分析，结果如图1所示。

在表1中，26号、44号样本的反演结果为负值，则表明反演出错，其余反演结果误差的绝对值最大为9号样本，值为0.296 g/kg，最小的为5号样本，值为0.012 g/kg。误差的绝对值<0.1 g/kg的有8个，≥0.1 g/kg的有7个，≥0.2 g/kg的仅有3个。表明模型计算的土壤盐分含量与实测值的误差较小。利用该模型对所有野外观测数据进行模拟，样本实测值与反演值的统计结果如表3所示。

从表2可以看出，土壤盐分含量的实测值与反演值之间最大值、最小值之差分别约为0.25、0.33 g/kg。为了研究不同盐渍化程度的地表后向散射响应特征，根据采样点表层的不同土壤盐分含量分成4组，即非盐渍地、轻度盐渍地、中度盐渍地和重度盐渍地[11]，具体情况如表3所示。

利用ENVI4.8软件和模型公式反演整个研究区域地表的土壤盐分，最终获得该研究区域土壤盐分的空间分布图，然后利用表4的分类方法进行统计，结果如图2所示。

3结论

本研究基于Radarsat-2雷达影像数据和实测数据，利用SPSS软件进行数据模拟分析，建立地表土壤盐分含量的反演模型，反演获得的土壤盐分含量与实测值之间最大值、最小值、之差均为0.25、0.33g/kg，且相关系数达到了0.9046。

这表明此模型在不考虑其他更多地表因素情况下，可以获得较好的反演结果。因此，Radarsat-2雷达微波遥感可以利用该模型进行大面积的裸露地表土壤盐分含量监测，并且有较好的应用前景。

参考文献：

[1]刘兴土. 松嫩平原退化土地整治与农业发展[M]. 北京：科学出版社，2001.

[2]李凤全，吴樟荣. 半干旱地区土地盐碱化预警研究——以吉林省西部土地盐碱化预警为例[J]. 水土保持通报，2002，22（1）：57-59.

[3]韦建波. RADARSAT-2数据在干旱区盐渍地信息提取中的应用[D]. 乌鲁木齐：新疆大学，2009：1-67.

[4]董新光，周金龙，陈跃滨. 干旱内陆区水盐监测与模型研究及其应用[M]. 北京：科学出版社，2007：1-27.

[5]Dehaan R L，Taylor G R. Field-derived spectra of salinized soils and vegetation as indicators of irrigation-induced soil satinization[J]. Remote Sensing of Environment，2002（80）：406-418

[6]关元秀，刘高焕. 区域土壤盐渍化遥感监测研究综述[J]. 遥感技术与应用，2001，1（1）：40-44.

[7]徐东瑞，高广惠. 盐渍化土壤遥感动态监测及人工调控模式——以河北省沧州市为例 [J]. 华北农业学报，1995，10：175-180.

[8]余凡，赵英时. 合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法[J]. 武汉大学学报：信息科学版，2010，35（3）：317-321.

[9]陈晶，贾毅，余凡. 双极化雷达反演裸露地表土壤水分[J]. 农业工程学报，2013，29（10）：109-115.

[10]郑磊，王耀强，郭晓静，等. 四极化Radarsat-2数据对裸露地表土壤水分的反演[J]. 江苏农业科学，2014，42（5）：250-252.

[11]李和平. 新疆干旱土纲基层分类探讨[J]. 干旱区研究，2001（2）：56-60.黄艳，徐祥明，冷雄，等. 赣南不同植被覆盖下红壤有机碳剖面分布特征[J]. 江苏农业科学，2015，43（11：445-447.