岳 輝，朱 蓉，劉 英，魏嘉莉，畢銀麗，姜?jiǎng)P升

（1.西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學(xué)西部礦山生態(tài)環(huán)境修復(fù)研究院，陜西 西安 710054；3.西安科技大學(xué)地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710054；4.神華新疆能源有限責(zé)任公司紅沙泉露天煤礦，新疆 烏魯木齊 838100）

0 引 言

土壤濕度在全球氣候和水分、能量循環(huán)中扮演著非常重要的角色［1］，監(jiān)測(cè)其時(shí)空動(dòng)態(tài)變化對(duì)研究和評(píng)價(jià)地表環(huán)境變化具有重要意義［2］。 土壤濕度監(jiān)測(cè)方法主要有傳統(tǒng)土壤濕度測(cè)量法及遙感反演法。 傳統(tǒng)土壤濕度測(cè)量方法耗時(shí)、耗力且測(cè)量范圍有限，難以被大范圍應(yīng)用。 遙感技術(shù)的發(fā)展克服了傳統(tǒng)土壤濕度測(cè)量的缺陷，能快速、高效、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的獲取大范圍的數(shù)據(jù)，從而被廣泛應(yīng)用于土壤濕度的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。 遙感反演土壤濕度的方法可分為光學(xué)遙感法和微波遙感法2 類(lèi)［3］，光學(xué)遙感涉及基于可見(jiàn)光-近紅外波段組合的植被指數(shù)法、基于熱紅外波段的熱慣量法以及可見(jiàn)光、近紅外、熱紅外組合的光譜特征空間法3 類(lèi)［4］。 微波遙感包括被動(dòng)微波遙感法、主動(dòng)微波遙感法以及主被動(dòng)相結(jié)合的微波遙感法等。

國(guó)外利用遙感技術(shù)反演土壤濕度的研究起步較早，始于20 世紀(jì)60 年代，Price 等［5］提出的表觀熱慣量（Apparent Thermal Inertial，ATI）以能量平衡方程為基礎(chǔ)定量反演裸地或低植被覆蓋區(qū)域的土壤水分，這一方法為可見(jiàn)光、近紅外、熱紅外波段相結(jié)合計(jì)算土壤濕度提供了新的思路。 進(jìn)入80 年代，學(xué)者基于植被信息建立的土壤監(jiān)測(cè)指數(shù)逐漸得到應(yīng)用，JACKSON 等［6］利用NDVI （Normalized Difference Vegetation Index）指數(shù)監(jiān)測(cè)干旱，發(fā)現(xiàn)作物的生長(zhǎng)只有受到水分脅迫的嚴(yán)重阻礙時(shí)才會(huì)影響植被指數(shù)的變化。 NDVI 雖被廣泛用來(lái)表征干旱［7］，但是其對(duì)農(nóng)業(yè)干旱、降水的響應(yīng)存在一定的滯后性，對(duì)土壤濕度的響應(yīng)也存在一定的滯后性［8］。 因此，以NDVI為基礎(chǔ)而發(fā)展起來(lái)的其他植被干旱指數(shù)如比值植被指數(shù)RVI（Ratio Vegetation Index，RVI）［9］、距平植被指數(shù)AVI（Anomalies of Vegetation Index，AVI）［10］、條件植被指數(shù)VCI （Vegetation Condition Index，VCI）［11］以及作物供水指數(shù)VSWI（Vegetation Supply Water Index，VSWI）［12］等均因NDVI 對(duì)干旱及土壤濕度的滯后性而被認(rèn)為不是土壤濕度監(jiān)測(cè)的最佳指數(shù)［13］。 以VCI 指數(shù)為基礎(chǔ)，KONGAN［14］于1995 年建立條件溫度指數(shù)（Temperature Condition Index，TCI），并指出TCI 應(yīng)作為監(jiān)測(cè)干旱和過(guò)度濕潤(rùn)的工具。 21 世紀(jì)以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于特征空間對(duì)土壤濕度指數(shù)進(jìn)行研究，SANDHOLT 等［15］利用NDVI 以及NDVI 對(duì)應(yīng)地表溫度的干濕邊構(gòu)成三角形特征空間，建立溫度植被干旱指數(shù)TVDI（Temperature Vege?tation Drought Index，TVDI），該指數(shù)計(jì)算中NDVI 在低值區(qū)易受到土壤背景因素的影響，而在高值區(qū)對(duì)高覆蓋植被反應(yīng)不夠敏感［16］。 國(guó)內(nèi)學(xué)者王鵬新等［17］通過(guò)NDVI 及其對(duì)應(yīng)的最大最小地表溫度LST（Land Surface Temperature，LST）構(gòu)建三角形特征空間，提出條件植被溫度指數(shù)VTCI（Vegetation Temperature Condition Index，VTCI），并利用該指數(shù)監(jiān)測(cè)陜西關(guān)中平原地區(qū)的干旱狀況，表明VTCI 具有地方專(zhuān)一性和時(shí)域?qū)Ｒ恍缘奶攸c(diǎn)。 GHUALM等［13］根據(jù)遙感影像的光譜反射率在紅光-近紅外波段的二維光譜特征空間呈三角形的分布規(guī)律，提出了垂直干旱指數(shù)PDI（Perpendicular Drought Index，PDI），該指數(shù)適用于裸土區(qū)以及植被生長(zhǎng)季初期［18］。 GHULAM 等［19］在PDI 的基礎(chǔ)上考慮到植被覆蓋度的影響，提出了改進(jìn)型垂直干旱指數(shù)MPDI（Modified Perpendicular Drought Index，MPDI），研究證明MPDI 在高植被覆蓋區(qū)的干旱監(jiān)測(cè)效果明顯優(yōu)于PDI［20］。 劉英提出了不依賴(lài)于土壤背景線的新的土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)SMMI（Soil Moisture Moni?toring Index，SMMI）［21］和考慮到植被覆蓋度影響的改進(jìn)型土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)MSMMI（Modified Soil Moisture Monitoring Index，MSMMI）［22］，并對(duì)比分析PDI、MPDI、SMMI 和MSMMI 監(jiān)測(cè)關(guān)中平原農(nóng)業(yè)區(qū)旱情的有效性，結(jié)果表明4 個(gè)指數(shù)均可作為旱情監(jiān)測(cè)指標(biāo)且SMMI 略?xún)?yōu)于其它3 種指數(shù)，然而SMMI 指數(shù)在低植被覆蓋區(qū)監(jiān)測(cè)結(jié)果較好，MSMMI 在植被覆蓋高的區(qū)域有較好的精度及適用性。 基于SMMI 指數(shù)，劉英等［23］構(gòu)建尺度化土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)（S-SMMI，Scaled Soil Moisture Monitoring Index）并利用該指數(shù)反演神東礦區(qū)及大柳塔礦井的土壤濕度，證明S-SMMI 可以有效反映礦區(qū)開(kāi)采活動(dòng)對(duì)地表土壤水分的影響。

學(xué)者以往的研究多集中在裸土區(qū)和不同程度的植被覆蓋區(qū)，根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)建立土壤濕度監(jiān)測(cè)模型，或?qū)δＰ透倪M(jìn)以增強(qiáng)適用性。 針對(duì)礦區(qū)這一特殊的生態(tài)系統(tǒng)，學(xué)者對(duì)礦區(qū)的土壤濕度及其環(huán)境變化進(jìn)行研究，如劉英［24］、趙菲菲［25］、侯莉琴［26］等學(xué)者利用TVDI 監(jiān)測(cè)神東礦區(qū)、伊敏露天煤礦以及山西沁水煤田的土壤濕度，證明該指數(shù)的NDVI 低值區(qū)易受到土壤背景因素的影響；馬保東等［27］使用熱慣量模型ATI 反演神東礦區(qū)土壤濕度并驗(yàn)證該指數(shù)適用于植被稀疏區(qū)域；劉英［21］、王曉雪［28］采用SMMI 指數(shù)反演神東礦區(qū)和遼寧南芬露天礦的土壤濕度驗(yàn)證其低植被區(qū)域的監(jiān)測(cè)結(jié)果較好。 但對(duì)于典型化荒漠礦區(qū)，罕有被證明適用的模型。 紅沙泉露天煤礦地處干旱荒漠化地區(qū)［29］，目前學(xué)者對(duì)紅沙泉礦區(qū)的研究主要集中在采礦引起的粉塵及景觀格局的變化［30-31］，對(duì)土壤濕度的相關(guān)研究較少。 因此選取紅沙泉礦區(qū)為研究區(qū)，建立一種適用于荒漠化露天礦的土壤濕度監(jiān)測(cè)模型。 筆者鑒于以紅沙泉礦區(qū)內(nèi)裸地和裸巖石礫地廣泛分布的地表類(lèi)型特征，考慮到NDVI、RVI、VCI 可有效的反演植被生長(zhǎng)狀態(tài)，而ATI、TCI、PDI 及SMMI 適用于低植被覆蓋或裸土區(qū)，選取上述7 個(gè)指數(shù)反演研究區(qū)的土壤濕度，并基于現(xiàn)場(chǎng)采樣實(shí)測(cè)土壤濕度對(duì)各指數(shù)的反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。 經(jīng)驗(yàn)證單一的土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)不能準(zhǔn)確反映研究區(qū)土壤濕度狀況，因此構(gòu)建一個(gè)新的適用于荒漠化礦區(qū)的土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)。 通過(guò)研究土壤濕度的時(shí)空分布，及時(shí)有效的了解采礦活動(dòng)對(duì)土壤濕度的影響，為合理開(kāi)采露天礦提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

紅沙泉露天礦位于新疆維吾爾自治區(qū)昌吉州奇臺(tái)縣城北直線距離78 km 處（東經(jīng)90.25°～90.42°，北緯44.41°～44.52°）古爾班通古特沙漠北端，區(qū)地勢(shì)呈由東南向西北降低的趨勢(shì)，地貌形態(tài)為殘丘狀的剝蝕平原，海拔高度在657～753 m，相對(duì)高差約在30 m（圖1）。 年均降水量約為106 mm，年蒸發(fā)量為1 200～2 400 mm，年溫差和晝夜溫差比較大。 區(qū)內(nèi)土壤以風(fēng)沙土、棕鈣土為主，另外有少量栗鈣土以及堿土，土壤干旱十分貧瘠。 經(jīng)實(shí)地勘察研究區(qū)植被類(lèi)型有鹽角草、堿蓬、刺旋花、梭梭、紅沙、駱駝刺等。礦區(qū)地表開(kāi)采范圍東西均長(zhǎng)9.4 km，南北均寬7.5 km，面積為70.32 km2；深部開(kāi)采范圍東西均長(zhǎng)8.4 km，南北均寬6.5 km，面積54.7 km2。 紅沙泉露天礦是國(guó)家規(guī)劃的大型煤炭基地內(nèi)的特大型煤礦，最大的開(kāi)采深度為700 m，開(kāi)采境界地質(zhì)資源量3 907.74 Mt，可采原煤量為3 676.28 Mt，露天礦服務(wù)年限大約為334.2 a。 該煤礦于2011 年9 月正式開(kāi)工，采用沿煤層走向拉溝，傾向推進(jìn)的開(kāi)采方式。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

所利用的遙感數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat 系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)。Landsat OLI 影像來(lái)自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（United States Geological Survey，USGS），數(shù)據(jù)獲取日期為2020 年9月18 日。 研究區(qū)位于西北干旱荒漠化地區(qū)，經(jīng)實(shí)地勘察發(fā)現(xiàn)地表類(lèi)型較單一，為精準(zhǔn)探究不同地表覆蓋類(lèi)型下的土壤濕度指數(shù)方法的適用性及精度，在參考《我國(guó)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)修訂研究》和《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》（GB／T21010—2017）的基礎(chǔ)上，將研究區(qū)分為草地（04）、林地（03）、交通運(yùn)輸用地（10）、水域及水利設(shè)施（11）、裸地（1206）、裸巖石礫地（1207）、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地（06）：設(shè)施占用地、露采區(qū)土地、排土場(chǎng)等類(lèi)型。 借助先驗(yàn)知識(shí)、判讀經(jīng)驗(yàn)及野外實(shí)地勘察，結(jié)合Landsat 遙感影像的波譜特性，選擇SWIR1、SWIR2、Red 三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差較大的波段賦予RGB 三通道，并根據(jù)地物的紋理、亮度、幾何形狀，對(duì)研究區(qū)2020 年Landsat 系列遙感影像進(jìn)行人工目視解譯，獲得研究區(qū)的土地利用分類(lèi)數(shù)據(jù)（圖2）。 另外，本研究用來(lái)驗(yàn)證的2020-06-12—2020-06-14 實(shí)測(cè)0 ～10 cm 土壤濕度數(shù)據(jù)為研究團(tuán)隊(duì)于2020 年6 月在紅沙泉礦區(qū)調(diào)研實(shí)測(cè)的土壤濕度結(jié)果。

圖2 基于Landsat 數(shù)據(jù)的目視解譯結(jié)果Fig.2 Visual interpretation results based on Landsat data

2.2 不同土壤濕度指數(shù)

土壤濕度指數(shù)、數(shù)據(jù)源、公式和文獻(xiàn)見(jiàn)表1。 其中NDVI、RVI、VCI 是基于植被指數(shù)法的土壤濕度指數(shù)，TCI 和ATI 基于熱紅外波段的土壤濕度指數(shù)，PDI、SMMI 是基于Red-NIR 特征空間法的土壤濕度指數(shù)。

表1 土壤濕度指數(shù)Table 1 Summary of soil moisture indices

3 結(jié)果分析

3.1 傳統(tǒng)土壤濕度遙感方法的適用性

3.1.1 傳統(tǒng)土壤濕度監(jiān)測(cè)方法反演土壤濕度空間分布特征

1）基于植被指數(shù)法的土壤濕度空間分布特征。NDVI、RVI、VCI 空間分布圖如圖3a—圖3c 所示，NDVI、RVI 和VCI 反映的是研究區(qū)的植被信息，對(duì)比實(shí)測(cè)土壤濕度發(fā)現(xiàn)3 種指數(shù)在西南部植被覆蓋區(qū)域的土壤濕度高于其他非植被區(qū)域，尤其是比東北部的裸巖石礫地高，3 種指數(shù)的整體變化趨勢(shì)為由西南部向東北部降低。 在紅沙泉礦區(qū)范圍內(nèi)，礦區(qū)西部人工林地土壤濕度普遍高于其他地物類(lèi)型。 雖然通過(guò)NDVI、RVI 和VCI 可以有效地反演研究區(qū)的植被生長(zhǎng)狀態(tài)，但這些指數(shù)僅在植被生長(zhǎng)時(shí)期能夠通過(guò)植被的長(zhǎng)勢(shì)來(lái)探究旱情的產(chǎn)生，對(duì)于非植被生長(zhǎng)區(qū)域或者無(wú)植被生長(zhǎng)時(shí)期無(wú)法進(jìn)行持續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。 研究區(qū)覆蓋大范圍的裸巖石礫地和裸地，且研究顯示NDVI 對(duì)干旱和降水的響應(yīng)存在滯后性，進(jìn)而利用其反演的土壤濕度也存在一定的滯后性［13］。因此，根據(jù)NDVI 發(fā)展起來(lái)的其他植被指數(shù)RVI、VCI 均存在對(duì)干旱和土壤濕度變化響應(yīng)的滯后性，被認(rèn)為不適用于單獨(dú)對(duì)土壤濕度進(jìn)行監(jiān)測(cè)［14］。 不同地表類(lèi)型下的NDVI、RVI、VCI 均值如圖3d 所示，可知NDVI、RVI、VCI 均能準(zhǔn)確提取植被信息，3 種指數(shù)在草地與林地的均值較高，其實(shí)測(cè)點(diǎn)的土壤含水率均值為3.748%，在各實(shí)測(cè)地物類(lèi)型下含水量最高。

圖3 NDVI、RVI、VCI 空間分布圖及不同地表類(lèi)型下的均值Fig.3 Spatial distribution and meanchange of NDVI，RVI and VCI and the mean values under different land types

2）基于熱紅外波段的土壤濕度空間分布特征。ATI 與TCI 指數(shù)反演的結(jié)果與土壤濕度成正比［33］，即ATI、TCI 值越大則土壤濕度越大，反之土壤濕度則越小。 ATI 和TCI 指數(shù)法空間結(jié)果分布圖如圖4所示，由圖4a 可知，研究區(qū)整體東北部大面積土壤濕度高于其他區(qū)域，西北部、紅沙泉礦區(qū)東南部及a區(qū)所處林地、草地的土壤濕度較低，西南部植被覆蓋區(qū)域的土壤濕度高于裸地，低于東北部裸巖石礫地。紅沙泉礦區(qū)范圍內(nèi)，中北部土壤濕度高于中南部，露天采坑的土壤濕度較高；b處的裸地土壤濕度比a處林地低，這與實(shí)測(cè)裸地與林地處土壤濕度數(shù)據(jù)一致，位于c處裸巖石礫地實(shí)測(cè)土壤含水量低于植被覆蓋樣點(diǎn)，但從圖4a 及熱慣量模型與土壤濕度的關(guān)系來(lái)看，裸巖石礫地土壤濕度高，這與實(shí)測(cè)結(jié)果相反。

圖4 ATI 和TCI 指數(shù)法空間結(jié)果分布Fig.4 Spatial distribution of thermal inertia method and TCI index method

不同地表類(lèi)型下TCI、ATI 均值如圖5 所示，植被、裸地、裸巖石礫地實(shí)測(cè)土壤含水量均值分別為3.75%、3.64%和3.62%，其中裸巖石礫地的土壤含水量均值最低。 裸地ATI 均值為-0.025，小于草地，由熱慣量法與土壤濕度的正相關(guān)關(guān)系可知，裸地土壤濕度低于草地，與實(shí)測(cè)結(jié)果一致，但裸巖石礫地與草地相比，裸巖石礫地ATI 均值為-0.016，高于草地ATI均值-0.017，且ATI 的空間結(jié)果分布也表明草地土壤濕度低于裸巖石礫地，與實(shí)測(cè)結(jié)果不一致，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)及實(shí)地勘測(cè)，一般情況下露天采坑土壤濕度比較低，但ATI 反演的土壤濕度在整個(gè)研究區(qū)處于最高。 因此，ATI 不適用于本研究區(qū)的土壤濕度反演。

圖5 不同地表類(lèi)型下TCI、ATI 均值Fig.5 Mean value of TCI and ATI under different land surface types

TCI 值越接近于1，表明研究區(qū)的土壤濕度越大；由圖4b 可知，西南部稀疏植被覆蓋區(qū)的土壤濕度低于西北部裸地，a區(qū)的林地的土壤濕度較高，b區(qū)的裸地的土壤濕度較高，高于西南部植被區(qū)域土壤濕度，這與實(shí)測(cè)樣點(diǎn)在植被覆蓋類(lèi)型下的土壤濕度高于裸地相反；在紅沙泉礦區(qū)范圍內(nèi)，TCI 指數(shù)反演的土壤濕度在露天采坑、排土場(chǎng)（紅沙泉礦區(qū)北部）的土壤濕度高于中部裸地。 由圖5 可知，草地區(qū)TCI 均值為0.302，低于其他地表類(lèi)型。 由于TCI的原理為當(dāng)?shù)乇頊囟壬邥r(shí)，植物葉片氣孔關(guān)閉可以降低蒸騰作用所造成的水分減少，進(jìn)而造成地表潛熱通量的降低，經(jīng)實(shí)地勘察，研究區(qū)的主要植被類(lèi)型為梭梭、豬毛菜以及鹽堿草等莖葉較細(xì)的低矮植被，由于這些植被耐旱性較好，所以地表溫度的變化對(duì)植被本身的蒸騰作用可能不會(huì)產(chǎn)生明顯的影響。 因此，TCI 對(duì)草地植被區(qū)土壤濕度反演效果不佳。

3）基于Red-NIR 特征空間法的土壤濕度空間分布特征。 根據(jù)SMMI、PDI 的原理可知，其與土壤濕度呈負(fù)相關(guān)性［32］，即干旱指數(shù)值越小，土壤濕度越大，反之亦然。 由圖6 可知，SMMI 的取值范圍為［0.007，0.547］，影像值越接近于0.547 表明研究區(qū)土壤濕度越低。 研究區(qū)東北部SMMI 值較小，土壤濕度較大且分布范圍較廣；位于西北部的裸地值較大，土壤濕度低，位于西南部稀疏植被覆蓋區(qū)土壤濕度高于裸地但低于裸巖石礫地，紅沙泉礦區(qū)內(nèi)南部的土壤濕度低于中部裸巖石礫地。 從影像反映的結(jié)果來(lái)看，位于a處的林地的土壤濕度高于其周?chē)莸丶拔挥赽處的裸地，位于b處的裸地SMMI 值低于a處的林地，這與裸地和林地的實(shí)測(cè)土壤濕度數(shù)據(jù)的關(guān)系一致。

圖6 SMMI、PDI 空間結(jié)果分布Fig.6 Spatial distribution of SMMI and PDI

PDI 監(jiān)測(cè)結(jié)果表明西北部裸地土壤濕度較低，低于西南部以及南部的植被覆蓋區(qū)，東北部土壤濕度在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)處于較高水平；c處裸巖石礫地的土壤濕度高于a處林地及b處裸地，這與林地、裸地、裸巖石礫地的實(shí)測(cè)土壤濕度關(guān)系不一致。 紅沙泉礦區(qū)內(nèi)采礦區(qū)域附近的林地土壤濕度較高，采礦周?chē)磐翀?chǎng)的土壤濕度較低，南部區(qū)域PDI 值高，土壤濕度較低。

不同地表類(lèi)型下的SMMI、PDI 均值如圖7 所示，分析可知，露采區(qū)的SMMI、PDI 均值均表現(xiàn)為最低值，裸巖石礫地均值分別為0.198、0.266，草地均值分別為0.211、0.282，裸地均值分別為0.256、0.344。 由圖8 可知，裸地實(shí)測(cè)土壤濕度和裸巖石礫地土壤濕度均較高。 結(jié)合圖8，SMMI、PDI 可以正確反映研究區(qū)植被、裸地的土壤濕度，但不能準(zhǔn)確反映裸巖石礫地區(qū)土壤濕度，由于研究區(qū)內(nèi)裸巖石礫覆蓋范圍較大，因此，上述4 種指數(shù)不能作為單一指數(shù)因子監(jiān)測(cè)研究區(qū)土壤濕度。

圖7 不同地表類(lèi)型下SMMI、PDI 均值Fig.7 Mean values of SMMI、PDI under different land surface types

圖8 實(shí)測(cè)樣點(diǎn)的土壤濕度均值Fig.8 Mean value of soil moisture at the measured sample points

綜上所述，ATI、SMMI、PDI 能夠正確反映研究區(qū)內(nèi)的植被和裸地土壤濕度，但反演的裸巖石礫地土壤濕度較高，這與實(shí)測(cè)土壤濕度在裸巖石礫地較低相矛盾，因此上述指數(shù)均不能單獨(dú)用來(lái)反演整個(gè)研究區(qū)土壤濕度；NDVI、RVI 及VCI 對(duì)旱情響應(yīng)具有一定的滯后性且不能正確反映無(wú)植被覆蓋區(qū)土壤濕度，也不能作為單一因子直接用來(lái)反演研究區(qū)的土壤濕度；TCI 反演的露天采坑和排土場(chǎng)的土壤濕度較高，且某些植被覆蓋區(qū)土壤濕度低于裸巖石礫地，與實(shí)測(cè)結(jié)果相悖，因此也不能用來(lái)反演研究區(qū)土壤濕度。

3.1.2 不同指數(shù)與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)性

由表2 可知，PDI（P＜0.01）、SMMI（P＜0.01）與實(shí)測(cè)土壤濕度呈負(fù)相關(guān)，SMMI 的相關(guān)性最高（r＝-0.463）；NDVI、RVI、VCI、TCI 和ATI 與實(shí)測(cè)土壤濕度呈正相關(guān)，其中，NDVI、VCI 與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)系數(shù)分別為0.445（P＜0.01）和0.432（P＜0.01），其余相關(guān)性均未通過(guò)95%的顯著性檢驗(yàn)；在植被覆蓋區(qū)域，VCI、NDVI 與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.749（P＜0.01）和0.751（P＜0.01）；在裸地覆蓋區(qū)域，PDI、SMMI 與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)性分別為-0.577（P＜0.01）、-0.583（P＜0.01）。 從各土壤濕度指數(shù)反演的土壤濕度空間分布與實(shí)測(cè)土壤濕度的對(duì)比可知，單一土壤濕度指數(shù)無(wú)法正確反演整個(gè)研究區(qū)的土壤濕度狀況，需考慮結(jié)合各指數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)和研究區(qū)實(shí)際情況，建立新的土壤濕度指數(shù)來(lái)反演研究區(qū)土壤濕度。

表2 各指數(shù)在不同地物覆蓋類(lèi)型下與土壤濕度的相關(guān)性驗(yàn)證Table 2 Validation of correlation between soil moisture and indices under different land cover types

3.2 荒漠化礦區(qū)土壤濕度遙感反演

3.2.1 新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)NMSMI 的構(gòu)建

構(gòu)建的綜合多指數(shù)模型是反演特殊地表類(lèi)型土壤濕度及其土壤干旱狀況的新途徑之一［34］。 考慮構(gòu)建土壤濕度綜合指數(shù)——新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)NMSMI 來(lái)反演研究區(qū)土壤濕度。 PDI、SMMI及ATI 反演的土壤濕度空間分布一致，能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)出植被、裸地區(qū)域的土壤濕度，且研究表明，SMMI不依賴(lài)于土壤線［21］，因此，筆者將SMMI 作為構(gòu)建新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)的因子之一。 根據(jù)影像目視解譯可知，研究區(qū)內(nèi)覆有稀疏植被存在且面積較大，驗(yàn)證植被生長(zhǎng)狀態(tài)好壞的因子之一是植被在生長(zhǎng)過(guò)程中根系含水量的高低，而根系含水量的高低與植被生長(zhǎng)環(huán)境下的土壤濕度有關(guān)。 因此，考慮將通過(guò)表征稀疏植被生長(zhǎng)狀態(tài)的NDVI 作為構(gòu)建新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)的因子之一。

1）裸巖石礫地指數(shù)的建立。 由3.1.2 節(jié)可知，單一土壤濕度指數(shù)不能正確反映裸巖石礫地、露天采坑及排土場(chǎng)的土壤濕度，根據(jù)Landsat 8 OLI 不同地物的波譜反射率特征，露天采坑與裸巖石礫地在短波2 波段的波譜反射率（2.11 ～2.29 μm）高于短波1 波段（1.57～1.65 μm），而其他地物在短波2 波段的波譜反射率低于短波1（圖9）。 根據(jù)這一特性，提出新裸巖石礫地指數(shù)（New Gravel Land Index，NGLI），計(jì)算公式如下：

圖9 Landsat 8 OLI 光譜反射曲線Fig.9 Spectral reflectance curve of Landsat 8 OLI

NGLI＝（RSWIR2-RSWIR1）／（RSWIR2+RSWIR1） （1）

其中，RSWIR1、RSWIR2分別為短波紅外1 波段（SWIR1＝1.609 μm） 和短波紅外2 波段（SWIR2＝2.201 μm）地物的光譜反射率。 NGLI 的取值范圍為［-1，1］，裸巖石礫地和露天采坑的NGLI 大于0，水體NGLI 接近于0，其他地物類(lèi)型NGLI 小于0。

利用NGLI 指數(shù)，結(jié)合2020-06-14 Landsat OLI影像，得到研究區(qū)NGLI 指數(shù)的空間分布圖（圖10），結(jié)合遙感影像目視解譯分類(lèi)圖2 可知，b區(qū)域的露天采坑及c區(qū)域的裸巖石礫地均可正確識(shí)別，且裸巖石礫地、露天采坑的NGLI 值均大于其他地物類(lèi)型。采用2020-06-12—2020-06-14 實(shí)測(cè)土壤濕度0 ～10 cm 數(shù)據(jù)和均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）來(lái)驗(yàn)證NGLI 指數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的偏差（RMSE 反映了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值的程度，RMSE 越小，表示數(shù)據(jù)精度越高）。 選取49 個(gè)樣點(diǎn)之中85%的樣點(diǎn)（42 個(gè)）用來(lái)建立回歸模型量化兩者的相關(guān)性，再利用剩余15%的樣點(diǎn)（7 個(gè)）作為驗(yàn)證點(diǎn)來(lái)驗(yàn)證建立模型的精確性（圖11），由圖11 可知，NGLI 與實(shí)測(cè)土壤濕度之間呈顯著負(fù)相關(guān)（R2＝0.245，P＜0.01），NGLI 越大土壤濕度越小，反之則亦然。 驗(yàn)證點(diǎn)與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.878，并計(jì)算剩余15%的樣點(diǎn)（7 個(gè)）的RMSE，計(jì)算得到驗(yàn)證點(diǎn)的RMSE 為0.009。 NGLI 可以反映研究區(qū)土壤濕度的實(shí)際狀況且能正確識(shí)別裸巖石礫地及露天采坑，因此，考慮將NGLI 作為構(gòu)建新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)的因子之一。

圖10 NGLI 指數(shù)空間分布Fig.10 Spatial distribution of NGLI index

2）新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)的建立。 單一的土壤濕度指數(shù)均不能準(zhǔn)確表征研究區(qū)整體的土壤濕度狀況，例如SMMI 僅能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)植被、裸地區(qū)的土壤濕度狀況；NDVI 僅能表征稀疏植被生長(zhǎng)狀態(tài)，NGLI 僅能準(zhǔn)確反映裸巖石礫地的土壤濕度狀況?？紤]通過(guò)線性加權(quán)法將SMMI、NGLI 和NDVI 組合構(gòu)建成新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)NMSMI 來(lái)反演紅沙泉礦區(qū)土壤濕度。 NMSMI 的構(gòu)建過(guò)程如下：①熵權(quán)法求權(quán)重。 熵權(quán)法中，熵代表系統(tǒng)內(nèi)無(wú)序內(nèi)容的量度，其值越小，表明系統(tǒng)內(nèi)有序的信息量越大，則該指標(biāo)對(duì)于綜合評(píng)價(jià)的影響程度就越大，應(yīng)對(duì)其賦予較大的權(quán)重系數(shù)，反之亦然。 熵權(quán)法能夠避免人為因素的影響，使用計(jì)算過(guò)程程序化、客觀性更強(qiáng)，得出的權(quán)重系數(shù)精度較高、可靠性更強(qiáng)。 于是采用熵權(quán)法對(duì)NMSMI 中各指數(shù)進(jìn)行權(quán)重的確定。 權(quán)重的計(jì)算過(guò)程參見(jiàn)文獻(xiàn)［35］。 ②新型修正土壤濕度指數(shù)NMSMI 的構(gòu)建。 NMSMI 由NDVI、SMMI、NGLI 三種指數(shù)線性加權(quán)組合而成，具體公式如下所示：

NMSMI＝ω1+ω2+ω3（2）

其中，NMSMI 為新型修正土壤濕度指數(shù)，其值越小表明土壤濕度越大，反之則亦然；ω1、ω2、ω3分別為NDVI、SMMI 及NGLI 指數(shù)各自的權(quán)重。

3.2.2 NMSMI 的驗(yàn)證

利用2020-06-12—2020-06-14 實(shí)測(cè)0～10 cm土壤濕度來(lái)驗(yàn)證NMSMI 指數(shù)的精度。 選取49 個(gè)樣點(diǎn)之中85%的樣點(diǎn)（42 個(gè)）用來(lái)建立回歸模型量化兩者的相關(guān)性，再利用剩余15%的樣點(diǎn)（7 個(gè)）作為驗(yàn)證點(diǎn)來(lái)驗(yàn)證建立模型的精確性（圖12），由圖12可知，NMSMI 與實(shí)測(cè)土壤濕度呈負(fù)相關(guān)，隨著土壤濕度的增加，NMSMI 呈明顯減小趨勢(shì)，兩者的相關(guān)系數(shù)R2＝0.517，且通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)，驗(yàn)證點(diǎn)與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.891，并計(jì)算剩余15%的樣點(diǎn)（7 個(gè)）的RMSE，計(jì)算得到驗(yàn)證點(diǎn)的RMSE 為0.004，說(shuō)明NMSMI 與實(shí)測(cè)1 ～10 cm 土壤濕度具有較好的相關(guān)性。 由圖13 可知，NMSMI 反演的紅沙泉礦區(qū)東北部的土壤濕度低于西南部，這與研究區(qū)地物類(lèi)型有關(guān)，東北部地物類(lèi)型主要以裸巖石礫地及裸地為主，而西南部地物類(lèi)型主要以稀疏植被覆蓋為主；且由于紅沙泉礦井及其他周邊礦井采礦活動(dòng)的影響，采礦及周?chē)貐^(qū)NMSMI 值較高，土壤濕度較低。 經(jīng)過(guò)與實(shí)測(cè)土壤濕度的對(duì)比及實(shí)地勘察表明，NMSMI 指數(shù)可以用來(lái)準(zhǔn)確反演研究區(qū)的土壤濕度。

圖12 NMSMI 與實(shí)測(cè)土壤濕度的相關(guān)性結(jié)果Fig.12 Correlation between NMSMI and soil moisture

圖13 NMSMI 指數(shù)的空間分布Fig.13 Spatial distribution of NMSMI index

4 討 論

研究選取了基于植被信息的歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)RVI、條件植被指數(shù)VCI，基于熱紅外波段的表觀熱慣量ATI 和條件溫度指數(shù)TCI以及基于反射率特征空間的垂直干旱指數(shù)PDI、土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)SMMI 反演荒漠化礦區(qū)的土壤濕度，經(jīng)實(shí)測(cè)土壤濕度數(shù)據(jù)驗(yàn)證得到，上述模型的反演結(jié)果與實(shí)測(cè)樣點(diǎn)的土壤濕度不符：ATI、SMMI、PDI反演的裸巖石礫地土壤濕度偏高，NDVI、RVI 及VCI具有滯后性且不能正確反映無(wú)植被覆蓋區(qū)土壤濕度，TCI 反演的露天采坑和排土場(chǎng)的土壤濕度偏高，且植被覆蓋區(qū)與裸巖石礫地與實(shí)測(cè)結(jié)果相悖。 因此傳統(tǒng)的土壤濕度指數(shù)不能單獨(dú)作為研究區(qū)土壤濕度的指數(shù)因子。

筆者基于SMMI、NGLI 和NDVI 通過(guò)線性加權(quán)提出適用于紅沙泉礦區(qū)的新型修正土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)NMSMI，該指數(shù)能正確反映裸巖石礫地、露天采坑區(qū)域的土壤濕度，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)土壤監(jiān)測(cè)指數(shù)的不足。 盡管新型修正土壤濕度指數(shù)（NMSMI）在紅沙泉礦區(qū)土壤濕度監(jiān)測(cè)得到了較好的驗(yàn)證，但該指數(shù)并未在其他地區(qū)展開(kāi)驗(yàn)證及應(yīng)用，后續(xù)研究可以基于將該指標(biāo)應(yīng)用于其他地區(qū)，探尋該指數(shù)的對(duì)不同地區(qū)不同地物類(lèi)型的土壤濕度進(jìn)行反演并與已有的研究做對(duì)比，以提高NMSMI 指標(biāo)的適用性。 另外，進(jìn)一步研究可采用高分辨率影像監(jiān)測(cè)土壤濕度，以獲取更精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)結(jié)果。

5 結(jié) 論

1）基于Landsat 數(shù)據(jù)在研究區(qū)地物的光譜反射特性，發(fā)現(xiàn)裸巖石礫地和露天采坑在短波2 的波譜反射率高于短波1 波段，而其它地物類(lèi)型在這兩個(gè)波段剛好相反，基于此提出了裸巖石礫地指數(shù)（NG?LI）；經(jīng)驗(yàn)證NGLI 與實(shí)測(cè)土壤濕度呈顯著負(fù)相關(guān)性（R2＝0.245，P＜0.01），驗(yàn)證點(diǎn)的均方根誤差RMSE 為0.009，NGLI 可以反映研究區(qū)土壤濕度的實(shí)際狀況且能正確識(shí)別裸巖石礫地及露天采坑。

2）基于NDVI、NGLI、SMMI 指數(shù)利用線性加權(quán)法構(gòu)建適用于紅沙泉礦區(qū)的新型修正土壤濕度指數(shù)NMSMI；與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，NMSMI 與實(shí)測(cè)土壤濕度呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到R2＝0.517 且通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)，驗(yàn)證點(diǎn)的均方根誤差RMSE 為0.004，且NMSMI 的反演結(jié)果在空間分布上與實(shí)測(cè)土壤濕度相符。