基于遥感技术的土壤质量监测与评估方法研究

2024-02-20王霞

皮革制作与环保科技 2024年1期

王霞

（内蒙古自治区环境监测总站呼和浩特分站，内蒙古呼和浩特 010030）

引言

土壤是地球生态系统的关键组成部分，它承载着植物生长的重要功能，影响着生态环境的稳定性和农业生产的可持续性。然而，随着城市化和农业活动的扩张，土壤质量受到了严重的威胁，包括土壤侵蚀、污染、退化等问题，这对生态系统健康和人类生计产生了深远的影响。为了有效管理和保护土壤资源，土壤质量的监测与评估变得至关重要。传统的土壤监测方法通常依赖于采集土壤样本并进行实验室分析，这种方法费时费力、成本高昂，且通常仅能获得有限的样本数据，难以覆盖大范围的土地。因此，进行基于遥感技术的土壤质量监测与评估方法研究具有十分重要的现实意义。

1 土壤质量指标与监测参数

1.1 常见土壤质量指标

首先是有机质含量，反映了土壤中有机物的含量和质量，对土壤的肥力、结构和生态系统功能具有重要影响。有机质通常来自植物和动物的残体、腐殖质和微生物代谢产物，其含量在不同地理和气候条件下差异较大。其次是pH值，它反映了土壤的酸碱程度，对植物生长、养分吸收和土壤微生物活动等有重要影响。最后是营养元素含量，涉及土壤中各种重要养分的浓度，对于植物生长和生态系统的健康至关重要。常见的土壤营养元素包括氮（N）、磷（P）、钾（K）、硫（S）以及一些微量元素，如铁（Fe）、锌（Zn）、锰（Mn）等。

1.2 土壤监测参数的选取与定义

1.2.1 遥感指标与土壤质量关联

选择合适的遥感指标与土壤质量关联是土壤监测与评估中的关键步骤，因为它可以帮助我们确定哪些遥感数据和指标能够最有效地反映土壤质量的变化和特征。遥感指标与土壤质量的关联通常基于物理、化学和生态学原理，如图1所示。

图1 遥感指标与土壤质量关联图

首先，遥感数据中的植被指数（如归一化植被指数NDVI）与土壤质量密切相关。NDVI通过测量植被对不同光波段的反射来估算植被覆盖度和健康状况。土壤质量通常与植被的生长和覆盖情况有关，因此NDVI可以用来推测土壤质量的变化。高NDVI值通常表示较好的土壤质量，而低NDVI值可能与土壤侵蚀、贫瘠或盐碱化有关。

其次，地表温度是另一个重要的遥感指标，它可以与土壤温度和水分含量相关联。土壤质量的一部分体现在土壤温度和水分含量的变化中。通过红外遥感数据和热红外传感器，可以测量地表温度并了解土壤的热特性。异常的地表温度可能暗示土壤质量问题，如过度耕作、水分不足或土壤污染。

再次，高光谱遥感数据提供了更丰富的土壤质量监测信息。高光谱数据包含多个光谱波段，可以用于检测土壤养分、有机质和矿物质的含量。通过分析高光谱数据，可以推断土壤的化学性质和组成，以便评估其质量和肥力。

最后，雷达遥感数据可用于监测土壤湿度和地表变形，这些信息与土壤质量的一些方面相关。例如，土壤湿度与土壤肥力和植物生长密切相关，而地表变形可能暗示土壤侵蚀或沉降等问题。

1.2.2 监测频率与时空分辨率

监测频率指的是数据采集的时间间隔，而时空分辨率涉及数据在空间上的精细程度和覆盖范围。这两个因素的选择需要根据具体的监测目的和土壤特性来确定。

监测频率是指数据采集的时间间隔，它取决于土壤质量的动态性和监测目标。对于具有快速变化特性的土壤参数，如土壤湿度和植被生长，需要更频繁的监测，通常以天、周或月为单位。这种高频率监测有助于捕捉季节性变化和短期事件。而对于相对稳定的土壤参数，如土壤pH值和有机质含量，监测频率可以较低，可以每季度、半年或一年进行一次。

时空分辨率涉及数据的空间精细程度和覆盖范围。对于大范围土地管理和土壤监测项目，需要较低的时空分辨率，以覆盖广泛的地区。这通常涉及卫星遥感数据，其时空分辨率较低但可覆盖较大面积。而对于更精细的土壤参数监测，如小农田或城市土壤监测，需要较高的时空分辨率，通常使用无人机或地面遥感数据，以提供更详细的信息。时空分辨率的选择应取决于监测目标的空间范围和精确度要求[1]。

2 遥感数据源与获取

2.1 卫星遥感数据

2.1.1 卫星平台与传感器的选择

首先，卫星平台的选择涉及卫星的轨道、高度和覆盖范围。对于全球土壤监测或大范围土地管理项目，通常选择位于靠近地球的低轨道卫星或地球同步轨道卫星。这些卫星能够提供广泛的覆盖范围和较高的分辨率，但需要更频繁的数据采集以覆盖整个地球。对于局部或小范围土壤监测，选择地球同步轨道卫星可能更合适，因为它们能够提供特定地区的高分辨率数据。其次，传感器的选择取决于需要监测的土壤参数和波段要求。不同传感器具有不同的波段和分辨率特性。例如，多光谱传感器可以提供多个波段的数据，用于植被监测和土壤覆盖分类。高光谱传感器提供更详细的光谱信息，有助于土壤成分分析。雷达传感器可以在不同天气条件下获取地表高度和湿度数据，对土壤湿度监测很有帮助。选择传感器还需要考虑其波段与所需土壤参数的关联程度，以确保能够提供准确的监测结果。

2.1.2 数据获取与处理

首先，数据获取是指从卫星传感器获取遥感数据的过程。这通常需要访问卫星数据存档或使用卫星数据提供商的服务。卫星遥感数据的获取可以通过多种方式实现，包括直接下载卫星数据、购买商业卫星数据订阅、与国家或国际遥感数据分发机构合作等。选择合适的获取途径通常取决于项目预算、空间需求和数据类型。

其次，预处理是在获取的遥感数据上执行的一系列初步处理步骤，以准备数据进行后续分析。这包括大气校正、辐射校正和几何校正。大气校正用于消除大气干扰，以获取准确的地表反射率。辐射校正将原始遥感数据转换为辐射亮度，以进行定量分析。几何校正确保图像的地理位置和形状准确。接下来，数据校正是根据传感器的特性进行的一系列校正步骤。这包括去除辐射偏差、减少噪音和修复图像的缺陷[2]。

2.2 无人机遥感

首先，任务规划和准备阶段需要确定监测区域的范围和边界，并选择合适的飞行高度和路径。同时，需要确保无人机和相关传感器设备处于良好的工作状态，还可能涉及地面控制点或GPS基准站的设置以进行数据校正。其次，飞行数据采集是无人机任务的实际执行阶段。在飞行期间，传感器会记录大量的图像或其他数据，覆盖整个监测区域。在此过程中，需要确保无人机以适当的高度、速度和方向运行，以获得所需的数据分辨率和覆盖范围。完成飞行后，数据需要进行处理和校正。这包括大气校正，以消除大气干扰，辐射校正，将原始数据转换为辐射亮度，以及几何校正，以确保图像的地理位置准确。校正是确保数据质量和准确性的关键步骤。完成数据处理后，对数据进行进一步的分析和解释，这可能包括土壤类型分类、植被覆盖分析、土壤湿度估算等。数据分析有助于识别土壤质量问题和趋势，为决策提供支持[3]。

3 土壤质量评估方法

3.1 遥感数据与土壤监测参数的关联建模

首先，数据采集是关联建模的基础。这包括获取高质量的遥感数据和实地土壤监测数据。遥感数据可以来自卫星、无人机或地面遥感设备，而实地土壤监测数据可以包括土壤样本分析、土壤水分测量和其他土壤参数的实测数据。其次，数据预处理是关联建模的关键步骤之一。这包括对遥感数据和实地数据进行清洗、校正和匹配，以确保数据的一致性和可比性。预处理还包括数据的空间和时间对齐，以便进行有效的模型建立。第三，特征提取是建模的关键部分。这涉及从遥感数据中提取与土壤特性相关的特征。常用的特征包括光谱特征、纹理特征、植被指数等。特征提取的目标是捕捉与土壤参数变化相关的信息。第四，建立关联模型是关联建模的核心任务，可以采用不同的方法，包括统计回归、机器学习、深度学习等。在模型建立过程中，遥感数据作为自变量，实地土壤监测参数作为因变量，通过训练模型来建立它们之间的关系。模型的选择和评估是关联建模的重要环节，需要考虑模型的拟合度和预测性能。最后，模型的验证和应用是关联建模的最后步骤。模型需要在独立数据集上进行验证，以评估其泛化能力和准确性。一旦模型通过验证，可以将其应用于遥感数据，以推测或估算大范围土壤质量参数。这为土壤质量评估提供了一种高效的方法，尤其对于大范围的土地管理和监测具有重要意义[4]。

3.2 土壤质量评估模型的构建

构建土壤质量评估模型的目标是建立土壤参数和环境因素之间的定量关系，以便更好地理解土壤的变化和趋势及其构建过程。

首先，模型的选择是关键。通常，土壤质量评估模型可以分为经验模型、统计模型和过程模型。经验模型基于经验法则和专家知识，统计模型使用统计方法来建立土壤参数之间的关系，而过程模型则基于物理和生化过程来模拟土壤变化。选择模型需要考虑可用数据、研究目标和模型的适用性。其次，数据的准备和预处理是模型构建的重要步骤。这包括收集和整理土壤样本数据、环境因素数据和地理信息数据。数据的质量和一致性对于模型的准确性至关重要。在预处理阶段，需要处理缺失值、异常值和数据分布，以确保数据的可用性和适应性。第三，特征工程是模型构建的关键环节。特征工程包括选择和提取与土壤质量相关的特征变量，这些特征可以是土壤物理、化学和生物属性，也可以包括地理位置、气象因素等。特征的选择和转换需要根据土壤参数的特性和模型的需求进行。第四，模型的训练和验证是模型构建的核心步骤。在训练阶段，使用已知的数据集来训练模型，以建立土壤参数和特征之间的关联。在验证阶段，使用独立的数据集来评估模型的性能，包括模型的拟合度、预测准确性和泛化能力。最后，模型的应用和解释是模型构建的最终目标。构建的土壤质量评估模型可以用于推测或估算未知地点或未来时间点的土壤参数。

3.3 数据验证与模型优化

数据验证与模型优化是土壤质量评估方法中的重要环节，它们能够确保土壤质量评估模型的可靠性和准确性。

首先，数据验证是确保模型性能的关键步骤之一。在数据验证过程中，需要将已建立的土壤质量评估模型应用于独立的、未曾用于模型构建的数据集。可以分为两种常见的验证方法：一是训练集和测试集的划分，模型在训练集上进行训练，然后在独立的测试集上进行验证；二是交叉验证，将数据集划分成多个子集，交替使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，以多次验证模型性能。

其次，模型性能评估需要考虑不同的指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等。这些指标可以帮助评估模型的拟合度和预测准确性。根据不同的评估目标，选择合适的性能指标进行模型评估。

最后，模型优化是在数据验证的基础上进行的，旨在提高模型的性能。模型优化可以包括以下几个方面的工作：调整模型超参数，如学习率、树的深度、正则化项等，以获得更好的拟合效果；增加更多的训练数据，以改善模型的泛化能力；使用更复杂的模型，如深度神经网络或集成模型，以处理复杂的土壤质量评估问题；特征选择和特征工程，能够进一步提高模型的性能。模型优化是一个迭代的过程，需要反复测试和调整，直到达到满意的性能水平[5]。