土壤盐渍化信息提取方法综述

2022-04-27袁广祥陈德文徐洋洋孟德政张翼宇王小东

华北水利水电大学学报(自然科学版) 2022年2期

袁广祥, 陈德文，徐洋洋，孟德政，张翼宇，王小东

(1.华北水利水电大学,河南郑州 450046; 2.福建省交通规划设计院有限公司，福建福州 350004)

土壤作为生态系统的一个基本要素，是人类赖以生存的物质基础。土壤盐渍化问题直接关系到农业生产、人类健康和生态安全[1]。盐渍土广泛分布在世界上100多个国家和地区，其面积接近10亿hm2，约占全球陆地总面积的25%[2]。我国盐渍土主要分布在北方干旱、半干旱地区，盐渍土总面积达到3 630万hm2，接近我国可利用土地面积的4.88%，明显高于世界平均水平[3]。

土壤盐渍化程度与作物种子的萌发和幼苗能否正常生长发育密切相关[4]，当土壤中某种盐分的含量超过作物生长所能承受的极限时，将出现农作物大量死亡，土地大面积荒废的现象，对农业的发展产生严重影响[5]。因此，精确提取土壤盐渍化信息、掌握农田盐渍化程度，对于治理盐渍土、防止土壤次生盐渍化具有重要意义。

随着土壤盐渍化研究的不断深入，土壤盐渍化信息提取方法越来越多，主要可以分为：现场观测与样品分析、电导率原位测试、遥感信息技术和联合提取，详见表1。

表1 土壤盐渍化信息提取方法

1 现场观测与样品分析

1.1 现场观测

现场观测是通过选取具有盐渍化表征的试验区进行连续数年的监测和预报，从而提取土壤盐渍化信息的方法[6]。

监测数据包括地下水动态、土壤含盐量和土壤含水量以及土壤蒸散量等参数。在确定土壤盐分迁移弥散系数、田间蒸散量和根吸水率等参数的基础上，通过数值模拟计算出土壤含盐量的分布状况，提取土壤盐渍化信息[7]。现场观测方法是通过建立长期试验观测站，并借助数值模拟技术，进行小尺度区域的观测，可以非常精确地提取土壤盐渍化信息[8-9]，但是该方法耗时费力，效率较低。

1.2 样品分析

土壤盐渍化研究开始之初主要是通过野外小范围的采集土壤样本[10]，获取土壤盐渍化的直观信息。

样品取样的方法有纯随机取样、分层随机取样、整体取样和网格取样等[11]。野外样品采集的布点是整个土壤信息提取过程的重要环节，样点必须比较均匀地分布在全工作区域内，划分出若干较为典型的采样区域须包含各类景观，且具有代表性[12]。通过野外采集土壤样本，然后将样品带回室内测定土壤盐分含量[13]、含水量[14]、电导率[15]等指标，经观测和试验分析，可以精确提取土壤盐渍化信息，但该方法耗时费力、效率较低。如果测点少，难以反映区域尺度的盐渍化土壤分布，适用于小尺度的盐渍化信息提取工作。

2 电导率原位测试

土壤电导率指土壤溶液传导电流的能力[16]，即土壤溶液的导电能力[17]，是反映土壤溶液中含盐量的间接指标[18]。近二、三十年来，随着室外便携式快速测试仪器的开发和使用，在土壤电导率快速测试方面有了较大的进展[19-22]。根据传感器类型，土壤电导率原位测试可分为接触式和非接触式两种。

2.1 接触式原位测试

接触式土壤电导率原位测定曾广泛使用二极法[23]，在交流电条件下，这种方法可以避免电极极化，得到稳定可靠的结果。但在直流电条件下，会发生电极极化[24]，电流随着加压时间而变化，不能取得稳定结果。为了克服直流电电极化问题，发展起来了四电极法[25]。

四电极法通过测量土壤表观电导率来估测土壤含盐量，进而提取土壤盐渍化信息[26-27]。四电极分为探针式和水平式两种，探针式适用于定位监测，水平式适用于土壤盐分的大面积调查[28]。四电极法其优点是测量速度快，移动方便，可根据测量目的不同选择不同形式的电极[29-30]。

近几年来，室外便携式土壤电导率测量方法取得较大进展[31-32]，该方法简便、快速，可进行较大规模的盐渍化信息提取工作。然而，与室内样品分析测量的数据相比，差别有多大及数据质量如何尚未得到系统的评价，还需进一步探索研究[33]。

2.2 非接触式原位测试

非接触式土壤电导率原位测试是利用电磁感应原理[34]快速测定土壤表征电导率的方法，可通过建立预测模型间接获取土壤含盐量，可在田间尺度上快速进行土壤盐渍化信息提取，且提取精度较高[35]。

20世纪70年代末，在土壤盐分监测研究中首次利用了电磁感应技术，获得了高精度、大区域的土壤盐分含量数据以及盐分的空间变化规律[36]。随着研究的不断深入，许多学者将电磁感应仪EM38与野外采样相结合，建立了适合当地的土壤含盐量的预测模型，获得的研究区土壤盐分数据具有较高的可信度[37]。

EM38方法预测精度高且可快速获取大量的土壤盐分预测数据，适用于大规模的盐渍化信息提取工作，更重要的是可以在不破坏土壤的情况下获取土壤剖面1.5 m深度的土壤盐分含量[38-39]。现在采用EM38测定土壤盐分含量已成为国内外土壤盐渍化信息提取研究中的一项重要方法，具有良好的应用前景。

3 遥感信息技术

遥感信息技术主要包括航天、航空、多光谱和高光谱等多种技术手段，因其具有高效、快速、覆盖范围广等特点而得到广泛应用，有效弥补了传统提取方法的不足，已成为土壤盐渍化信息提取的重要手段，主要有以下几种方法。

3.1 监督分类

监督分类又称训练分类，是指在人为干预下选取训练样本，依据训练样本的亮度特征建立“判别函数”进行分类[40]。该方法主要通过相关预处理、训练样本的提取、参数设置等步骤，提取遥感图像的光谱信息和不同窗口的纹理信息进行图像分类[41]。常用的监督分类算法有：最大似然法、支持向量机(SVM)和BP神经网络[42-43]，其中应用较广的是支持向量机分类算法。

支持向量机算法提出于1995年[44]，其本质是将分类问题转化为凸二次规划问题。该方法以统计学习理论为基础，把非线性可分样本数据映射到高维线性空间中，创建一个最优分类超平面，引入了核函数，综合经验风险和置信范围，找出判决函数，使其期望风险上界达到最小[45]。在土壤盐渍化信息提取中，支持向量机分类因其易用、稳定和具有相对较高的精度而得到广泛应用[46]。如依力亚斯江·努尔麦麦提[47]基于盐渍化分类系统，通过SVM工具确定最佳参数，从而进行样本集训练，得到分类器模型，获得了土壤盐渍化分类信息。

由于仅依赖于单一参数的选择，支持向量机方法在针对不同地物分类时难以调适至最佳分类效果，提取精度有待进一步提高[48-49]。

3.2 多光谱指数

遥感光谱与土壤表层属性关系极为密切，利用多光谱指数能够有效表征土壤盐渍化[50]。已有许多学者建立了多光谱指数与土壤盐渍化的直接或间接关系，主要分为盐分指数和植被指数，如归一化盐分指数NDSI[51]、盐分指数S2[52]、盐分指数SI-T[53]、归一化植被指数NDVI[54-55]、增强性植被指数EVI[56]等。上述指数在不同的地貌特征、植被类型、气候、人文因素等方面表现出一定的差异性，不同区域的光谱指数与土壤盐渍化信息之间的关系并不完全一致[57-58]。

随着多光谱指数研究的不断发展，已有学者借助多种已有的或者构建新的盐分或植被指数提取土壤盐渍化信息[59-60]。但是，由于多光谱遥感的光谱分辨率较低，该方法难以区分轻度盐渍化与非盐渍化的土壤，提取精度有待进一步提高。

3.3 决策树分类

决策树分类是以实例为基础的归纳学习算法[61]，是一种对遥感图像分层次处理的方法。根据地面实际数据及目标物有关知识[62-63]，通过确定各类属性(包括相关的环境特性，如几何、纹理以及数字地形模型等背景信息)的重要程度，提取必要的属性，以获取盐渍化信息。

决策树分类的主要思路是从影像中逐步分离每一种地物作为一个图层，从而避免影响其他地物提取[64]。通过整合各种有效的特征量，逐一提取每一个地物，可提高盐渍化信息提取的准确性。因此，合理选取特征量和确定相应阈值是利用决策树分类法提取盐渍化信息的关键[65]。

目前，已有学者通过分析区域主要地物的光谱特征，建立了提取盐渍化信息的决策树模型，分类结果与实际统计结果相近，具有较高精度[66]。决策树分类法具有分类结构简单、分类精度高、易于操作等优点。然而，由于不同研究区的灌溉方式、植被类型及气候条件等不同，决策树模型是否具有通用性，还有待进一步研究[67]。

3.4 高光谱

高光谱遥感是利用电磁波波段获取光谱图像的技术[68]，它融合了光谱技术和成像技术，可实时地获取研究对象的影像和每个单元的光谱分布[69]。高光谱遥感技术能够利用非常高的光谱分辨率来探测土壤成分的光谱特征，土壤盐分情况可以直接反映在光谱曲线上[70]。通过高光谱影像，分析不同类型盐渍化土壤的光谱特征，结合室内样品数据，可以建立土壤盐渍化信息提取模型[71]。

由于高光谱数据具有较高的光谱分辨率，可以准确反映土壤的光谱特征。因此，近年来国内外利用高光谱方法在土壤盐渍化信息提取方面做了许多探索，已取得一些进展[72-74]，高光谱方法已成为盐渍化信息提取研究中的热点，具有很好的发展前景。

3.5 微波雷达

土壤盐分的变化会对土壤介电常数产生影响，进而影响土壤表面后向散射系数，这是微波雷达进行土壤盐渍化信息提取的物理基础[75-76]。微波雷达一般指合成孔径雷达(SAR)遥感，能够主动发射电磁波，在不依赖太阳光照及气候条件下实现全天时、全天候对地观测，在某些情况下，能起到其他遥感手段起不到的作用。

20世纪90年代以来，随着一系列星载合成孔径雷达的发射升空，雷达遥感迎来了应用的高潮[77]。目前，利用多光谱遥感和高光谱遥感进行土壤盐渍化信息提取多以定性提取为主，而微波雷达可以实现定量提取盐渍化信息[78]。相关研究表明，以土壤盐分雷达监测数据为依据，建立含水、含盐土壤的混合介电模型进行土壤盐渍化信息提取，具有良好的精度和适用性[79-80]。

目前，利用雷达影像进行盐渍化提取的研究成果较少，微波雷达可以实现定量提取盐渍化信息，使其成为土壤盐渍化信息提取的新兴而有潜力的方法，具有良好的应用前景。

4 联合提取

联合提取方法是将多个单一方法结合起来提取盐渍化信息。单一的盐渍化信息提取方法有各自突出的优点和特点，但任何一种方法都存在着不足和局限性。对于盐渍化信息提取研究来说，不仅需要了解盐渍化的空间分布，更重要的是要了解盐渍化的程度，这个目标仅依靠单一的方法是很难达到的[81]。

目前，已有一些学者尝试联合多种技术进行盐渍化信息提取，并取得了较好的研究成果[82]。联合提取方法主要分为以下几种：现场观测和样品分析结合遥感影像提取土壤盐渍化信息[83]；样品分析与土壤高光谱指数、EM38数据相结合共同提取土壤盐渍化信息[84]；基于光学与微波融合遥感数据，采用支持向量机(SVM)分类方法进行盐渍化信息提取，并运用决策树提高土壤盐渍化信息提取的精度[85]。

综上所述，单一的盐渍化信息提取方法有其适用范围和局限性，而联合提取方法则可以克服单一方法的不足，提取较为准确的土壤盐渍化信息。因此，相对于单一提取方法，联合提取方法具有更好的应用前景。探索更为高效、经济、精确的联合提取方法是未来盐渍化信息提取研究的重要发展方向。