鐘曉滿

摘 要： 土壤鹽堿化使干旱、半干旱地區(qū)稀缺的土地資源退化，也是亟待解決的生態(tài)環(huán)境大難題。遙感技術(shù)在獲取鹽堿地土壤性質(zhì)、空間分布、鹽堿化程度等信息上具有高效性和即時性。土壤鹽分含量反演比較復(fù)雜，不是一個簡單的線性問題。本文以山東省東營市墾利縣為研究區(qū)，對LandSat遙感影像各波段作相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)土壤鹽分對近紅外波段較敏感，將影像反射率值數(shù)學(xué)變化后，相關(guān)性明顯提高，建立了土壤鹽分含量反演的多元回歸模型，并將之應(yīng)用于影像，提取鹽堿地特征信息，為研究區(qū)鹽堿地監(jiān)測和治理提供參考和幫助。

關(guān)鍵詞： 墾利縣； 土壤鹽堿化； 遙感； 反演

前言

國外利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤鹽堿化始于 20世紀(jì)70年代。近期國內(nèi)諸多學(xué)者對中國鹽堿地進(jìn)行深入研究，彭望琭將地下水埋深、地下水礦化度和地貌等因子，借助地理信息系統(tǒng) （GIS）技術(shù)、遙感數(shù)據(jù)和專家知識樹系統(tǒng)，構(gòu)建土壤鹽堿化數(shù)學(xué)模型；關(guān)云秀對土壤鹽堿化進(jìn)行科學(xué)分類，提供一定參考價值；王明寬結(jié)合Landsat 8影像，建立了土壤鹽分遙感反演的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘回歸、主成分分析、多元線性回歸多種模型，并進(jìn)行比較分析，精度較高。

通過對國內(nèi)外成果總結(jié)比較發(fā)現(xiàn)，研究多拘于關(guān)系定性探討，而基于遙感影像光譜數(shù)據(jù)的分析和定量的機(jī)理研究甚少，精度和科學(xué)性存在不足。

1. 研究區(qū)概況

墾利縣位于山東省東北部，黃河三角洲地區(qū)的黃河最下游入?？谔帲恢脼楸本?7°24′～38°10′，東經(jīng)118°15′～119°19′。東瀕渤海，西北與利津縣隔黃河相望，南接?xùn)|營市東營區(qū)，東北部與東營市河口區(qū)毗鄰。墾利縣屬黃河沖積平原，地形沿黃河走向，自西南向東北傾斜，地面坡度為萬分之一。主要土壤類型有褐土、潮土、鹽土、水稻土和砂姜黑土。

2. 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)預(yù)處理

遙感影像的選取，直接影響分析的效果，為了得到較好的結(jié)果，本文選用最新的LandSat8遙感影像?？紤]到云量、植被、水分等對土壤鹽分反演的影響，選用的墾利縣的數(shù)據(jù)下載自USGS網(wǎng)站，為2015年3月14日的Landsat8衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)云量為7%，符合要求。

2.1.1 輻射定標(biāo)

利用ENVI5.1軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)，ENVI5.1工具箱中查找工具：/Radiometric Correction/Radiometric Calibration；利用此工具，設(shè)置好定標(biāo)參數(shù)（注意參數(shù)設(shè)置要符合FLAASH大氣校正的要求），進(jìn)行輻射定標(biāo)，得到定標(biāo)后的圖像。

2.1.2 大氣校正

雖然對于影像分類、變化檢測的情況不需要進(jìn)行大氣校正，但大氣校正作為光學(xué)遙感信息定量化研究中必不可少的一步，已受到越來越多的重視。近年來，傳統(tǒng)的大氣校正方法也在不斷改進(jìn)，越來越多的大氣校正模型將更多的大氣參數(shù)納入定量分析范圍，以提高大氣校正的精度和適用性。

本文運(yùn)用FLAASH大氣校正法，選擇大氣模型參數(shù)和野外氣溶膠模型，去除大氣對影像干擾，使得地表覆被波譜曲線接近真實(shí)值。

2.1.3 圖像配準(zhǔn)

打開ENVI5.1，在Toolbox中啟動工具：Geometric Correction>Registration>Image Registration Workflow。注意連接點(diǎn)的誤著值要小于1.5，刪除誤差大的點(diǎn)。

2.1.4 圖像裁剪

打開校正后的影像，在ToolBox中找到Regions of Interest/Subset Data from ROIs工具，裁剪影像，方便之后的數(shù)據(jù)處理，結(jié)果為圖1。

2.1.5 提取對應(yīng)點(diǎn)的反射率

將傳感器原始記錄信號反演為地面反射率對于遙感定量化應(yīng)用非常重要。經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正，得到能夠反應(yīng)地表反射率的遙感影像，再將此影像進(jìn)行配準(zhǔn)，便可對相應(yīng)點(diǎn)的地表反射率的值進(jìn)行提取。在這里，利用ArcGIS10.2中“多值提取至點(diǎn)”的工具，對地表反射率進(jìn)行提取。注意：提取后的反射率為擴(kuò)大10000倍的結(jié)果。

3. 土壤鹽分含量遙感反演

3.1 土壤鹽分的性狀

土壤鹽分大多是土壤中的易溶性鹽，包括鈉、鎂等陽離子和氯等陰離子。本文的全鹽含量還包括土壤中不溶解的鹽，顧名思義，就是指土壤中全部的鹽含量。含鹽土壤大多呈堿性反應(yīng)，植被稀疏，因?yàn)楫?dāng)土壤中的含鹽量大于0.1%時，一般植物是會受到影響的，甚至是不能夠生長的。

3.2 統(tǒng)計(jì)模型的構(gòu)建與分析

建立模型時輸入的自變量與因變量之間需要達(dá)到一定要求（一般要求相關(guān)系數(shù)要大于0.5），需要提高土壤地表反射率與土壤鹽分含量的相關(guān)性，本文對各波段地表反射率進(jìn)行對數(shù)、指數(shù)數(shù)學(xué)變換。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)，取對數(shù)后，相關(guān)系數(shù)P有了明顯的提高，其中第5波段即近紅外波段（845nm～885nm）的反射率與土壤鹽分含量的相關(guān)系數(shù)P最高。

引入自變量的增多，會導(dǎo)致復(fù)相關(guān)系數(shù)增大，模型解釋比率（校正的R2）也隨之增大。模型2的R2為0.6，擬合優(yōu)度較高。

根據(jù)結(jié)果，可以得出，兩個模型都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，自變量與因變量是顯著相關(guān)的，可以很容易得出逐步回歸分析的回歸議程依次為：

①Y=-0.018×X1-0.382

②Y=-0.029×X1+2.536××X2+2.664

X1為LN（B5），X2為LN（B52）/B52，方程2即為最優(yōu)的回歸方程，從回歸方程中可以看出，土壤含鹽量與X1，X2存在著一定的線性關(guān)系。

4. 模型應(yīng)用于影像

4.1 遙感反演理論

遙感的本質(zhì)是反演，而從反演的數(shù)學(xué)角度來看，反演是在遙感信號或遙感數(shù)據(jù)與地球表面規(guī)律趨勢之間構(gòu)建關(guān)系模型，即反演的對象其實(shí)就是構(gòu)建的關(guān)系模型。目前定量遙感理論研究不足，大都用很少的數(shù)據(jù)信息通過數(shù)學(xué)的方法去模擬或者預(yù)測地表特征或者狀況，這樣可能會與實(shí)際情況不符。

4.2 ENVI實(shí)現(xiàn)定量反演

通過對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，構(gòu)建土壤地表反射率與土壤鹽分含量的統(tǒng)計(jì)模型。借助ENVI軟件，編寫IDL程序運(yùn)算分析，用反演模型對遙感影像進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)土壤中鹽分估測。在BandMath工具，輸入以下公式：

-0.029×a×log（b5）+2.536×（a×log（b5×b5）/（b5×b5））+2.664

將所得的圖像進(jìn)行處理，得到圖2。

從綠—藍(lán)—紅土壤的含鹽量依次遞增，圖中大概可以看出靠近海岸的土壤含鹽量較高。

5結(jié)論與討論

本文在獲取土壤樣品全鹽含量與研究區(qū)遙感影像的基礎(chǔ)上，通過數(shù)學(xué)變換，尤以對數(shù)變換為主，提高了光譜與土壤鹽分含量的相關(guān)性，可以看出LandSat8衛(wèi)星影像的第5波段，即近紅外波段（845nm～885nm）為土壤鹽分含量的敏感波段。并通過多元線性回歸的方法建立了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型，但通過檢驗(yàn)可知，在此模型上進(jìn)行土壤鹽分含量的遙感反演并不是特別理想。

綜上，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型對于土壤鹽分含量的反演不能達(dá)到令人滿意的效果，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以提高鹽分預(yù)測精度。但遙感影像特征與土壤鹽分信息之間關(guān)系復(fù)雜，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也很難定量表達(dá)其關(guān)系，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土壤含鹽量的反演中的研究還有待進(jìn)一步深入。

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