土壤鹽漬化是干旱半干旱地區土地退化的主要表現形式,土壤鹽漬化問題和灌溉引起的土壤次生鹽漬化問題成為制約干旱區農業發展的主要障礙,也是影響綠洲生態環境穩定與安全的重要因素。土壤光譜反射率能綜合反映土壤理化特征和內在結構,其研究是土壤遙感的物理基礎,同時也為土壤特征研究提供新的途徑和指標。分析土壤的高光譜特征,闡明土壤屬性與其高光譜的關系,成為高光譜遙感技術定量監測和提取土壤信息的重要方法。近年來,國內外應用高光譜技術研究土壤理化參數已經取得了一定的進展,王人潮等指出土壤反射光譜包含有豐富的有機質含量、氧化鐵含量等土壤信息,通過分析土壤的光譜反射特征,建立土壤光譜和土壤屬性的相關關系,可以獲得土壤形成特征的某些信息,為在土壤研究中進一步應用反射光譜提供有益的探索。翁永玲等通過實驗室測量土壤高光譜反射率,運用倒數、對數、導數等光譜微分技術對光譜數據處理,分析樣品光譜特征,利用多個與土壤鹽分相關波段組合估算土壤鹽分含量,并指出基于實測高光譜數據土壤鹽漬化監測模型,具有明確的物理意義,能避免時間滯后性,在不同尺度土壤鹽漬化遙感監測的定性和定量化應用方面具有一定的參考價值。Csillag等通過分析研究并歸納了不同鹽分狀況類型土壤在 400 -2500nm 范圍的光譜診斷性吸收特征,指出鹽礦物或鹽化土壤的光潛診斷特征會受到大氣的影響,反演土壤鹽分含量應集中于波譜形狀,而不是光譜吸收帶參數。Dehaan 等以 Hyperion 高光譜遙感數據為數據源,分析鹽漬化土壤的光譜特征,運用多元線性回歸等方法實現土壤鹽分含量定量反演和鹽漬化土壤分類制圖,并指出利用高光譜數據反演模型進行土壤鹽分含量反演,可以較高的預測精度,并在大范圍預測土壤鹽分含量上有巨大潛力。
1、 材料與研究方法
1. 1 研究區概況
開都河流域下游綠洲行政隸屬于巴音郭楞蒙古自治州,包括焉耆回族自治縣與博湖縣、和靜縣與和碩縣的部分區域及新疆生產建設兵團第二師 22 團、23 團、24 團、25 團和 223 團,地理位置為 E 85°42' ~88°00',N 41°35' ~ 42°30' 之間。研究區年均降水量在 50. 63 ~ 75. 14mm,年均蒸發量為 1949. 51 ~ 2315.54mm,蒸降比達 33. 92,屬干旱和極度干旱地區; 年平均氣溫為 8. 13 ~ 8. 62℃ 。綠洲位于博爾托烏拉山與庫魯克塔格山之間,地形四周封閉,中間低洼,呈近菱形狀,海拔 1047 ~1200m,山前發育著沖積平原,中部為洪積 - 沖積平原; 土壤類型主要有棕漠土、草甸土、沼澤土、灌耕潮土與鹽土等[21]。
1. 2 數據來源
數據分為兩類: 土壤鹽分數據和土壤光譜反射率數據。文中以研究區 1:10 萬地形圖、研究區 1:20 萬遙感影像解譯圖和 1:50 萬土壤類型圖為基礎地圖,采用蛇形取樣法對表層土壤進行取樣,采樣的深度為0 ~ 30cm,分三個層次,依次為 0 ~ 10cm、10 ~ 20cm 和 20 ~ 30cm,樣品總數為 398 個。土壤樣品自然風干后,去除礫石,動植物殘骸等土壤雜質,經碾磨過孔徑為 1mm 的土壤篩,將處理過的土樣充分混合均勻,按其名稱分裝在裝置袋。按水土比 5:1 配制土壤溶液,以土壤農化分析方法為指導,測定土壤鹽分數據,單位為 g/kg。新疆維吾爾自治區土壤鹽漬化等級分級標準,計算土壤鹽分中 CL-/ SO2 -4毫克當量比值,將研究區鹽漬化土壤劃分為硫酸鹽 - 氯化物型、氯化物 - 硫酸鹽型和硫酸鹽型三類。
土壤樣品光譜反射率采集采用美國 ASD Field spec3 便攜式地物波譜儀,儀器波長范圍為 350 ~2500nm,光譜采樣間隔在 350 ~ 1000nm 范圍內為 1. 38nm,1000 ~ 2500nm 范圍內光譜采樣間隔為 2nm,波譜分辨率在 350 ~1400nm 范圍內為 3nm,1400 ~2500nm 范圍內為 10nm。光譜測量選擇晴空,風力小于 3級,云量小于 5%,且太陽輻射強烈,地面能見度不低于 10km,觀測時間為北京時間 13:00 ~15:00。光譜測量時,光譜儀探測頭垂直于土壤表面,距土樣表面約 20cm,視場角為 25°。每個土樣觀測 10 次,每間隔5min 采集一次暗電流,每間隔 10min 對參考白板進行優化定標。
1. 3 光譜數據預處理
對原始光譜反射率數據進行預處理,消除背景噪聲、增強相似光譜之間的差別、突出光譜特征值。文中利用光譜儀自帶軟件 ASD ViewSpecPro 軟件對土壤樣品光譜反射率進行均值計算和接連跳躍點修正,在 OriginPro 8 軟件下,選取 Savitzky - Golay 平滑法對土壤光譜反射率進行平滑處理。
1. 4 光譜反射率導數微分變換
導數光譜微分處理技術被證實一階、二階導數能夠部分消除大氣效應、太陽高度角、云層覆蓋等引起的太陽輻射亮度變化,可以降低因為土壤組成成分含量的變化而引起的光譜特征的影響,有效增強相似光譜之間的差別,得到利用原始光譜反射率難以獲取的信息。利用低階導數微分處理可以去除部分線性或接近線性的背景值干擾,并能保留大部分更為有用的光譜信息。文中選取一階和二階導數的微分光譜數據轉換技術,其具體計算公式如下:
式中: λi表示每個波段的波長,R 表示反射率,R'λi和 R″λi分別為波長 λi一階和二階導數微分光譜,Δλ 表示波長 λi - 1到 λi的間隔,視波段波長而定。
1. 5 相關分析
分別對三種類型鹽漬化土壤光譜反射率及反射率一階和二階導數微分與土壤鹽分數據依次進行相關系數 Pi計算,計算公式如下:
式中: Pi為相關系數,i 為波段號,Rni為第 n 個樣品 i 波段的光譜反射率,R珚i為樣品在 i 波段光譜反射率均值,Sn為第 n 個樣品的鹽分含量,S珔 為所有樣品鹽分含量均值,N 為樣品總數。根據相關分析結果,選取相關系數較大的波段,進行多元逐步線性回歸分析,建立土壤光譜反射率及一階和二階導數微分與土壤鹽分之間的回歸方程。選取判定系數 R2和均方根誤差 RMSE 來評價回歸方程對樣本的擬合度,計算公式為:
式中: n 為觀測的樣品總數,J 為選取的波段數,yi為實測土壤鹽分含量,^y 為估算土壤鹽分含量。
2、 結果與分析
2. 1 光譜曲線特征分析
從土壤光譜反射率的形態特征來看,土壤的光譜反射率曲線總體上變化較為平緩,曲線形態較為相似,且基本平行。土壤光譜反射率在 350 ~ 1000nm 和 1900 ~ 2100nm 區域隨波長的增加呈現單調遞增;2100 ~ 2500nm 區域,土壤光譜反射率隨波長的增加呈現單調遞減。
研究區土壤光譜反射率曲線的形狀大致可由 300 ~ 600nm、600 ~ 800nm、800 ~ 1000nm、1000 ~1400nm、1400 ~ 1900nm、1900 ~ 2100nm、2100 ~ 2500nm 七個折線段和 560nm、900nm、1400nm、1900nm、2200nm 五個特征吸收點來控制。以 1400nm 為界,土壤光譜反射率在 350 ~ 1400nm 區域基本上可由350nm、600nm、800nm、1000nm、1350nm 五點構成的折線段和 560nm、900nm、1400nm 三點來確定的吸收特征來控制。350 ~600nm 區域的曲線斜率較為陡峭,并在 550nm 附近存在強弱各異的吸收; 600 ~800nm 區域的曲線幾乎呈直線型,斜率趨緩,無明顯吸收; 800 ~1000nm 區域的光譜曲線斜率平緩,趨于平行,呈"臺階"狀; 1000 ~1350nm 區域,曲線斜率趨于平緩,總體呈上升趨勢。在 1400 ~2500nm 區域,土壤光譜反射率曲線基本上可由可由1400nm、1900nm、2100nm、2500nm 四點構成的折線段和1900nm、2200nm 兩個特征吸收來控制。1800 ~1900nm 屬水汽吸收帶,1950nm 處光譜明顯呈"V"字型; 1900 ~2100nm 區域,土壤光譜曲線斜率較為陡峭,呈單調遞增; 2100 ~ 2500nm 區域,土壤光譜曲線總體呈遞減趨勢,在 2200nm 和2300nm 處存在較弱的水汽吸收帶。
2. 2 多元線性回歸分析
在 SPSS19. 0 軟件下分別對三種類型鹽漬化土壤光譜反射率及反射率一階和二階導數微分與土壤鹽分數據依次進行相關系數計算,選取相關系數較大的波段,進行多元逐步線性回歸分析,分別建立土壤光譜反射率及一階和二階導數微分與土壤鹽分之間的回歸方程。
從表 1 可知,對于氯化物 - 硫酸鹽型鹽漬化土壤,利用光譜反射率一階導數微分建立的多元線性回歸方程對土壤鹽分的預測效果優于反射率原型和反射率二階導數,R2為 0. 84,RMSE 為 0. 32; 對于硫酸鹽型鹽漬化土壤,利用光譜反射率一階導數微分建立的多元線性回歸方程對土壤鹽分的預測效果優于反射率原型和反射率二階導數,R2為 0. 85,RMSE 為 0. 31; 對于硫酸鹽 - 氯化物型鹽漬化土壤,利用反射率原型光譜反射率一階導數微分建立的多元線性回歸方程對土壤鹽分的預測效果優于反射率二階導數,R2為0.90,RMSE 為 0. 22; 表明利用光譜反射率一階導數微分變換建立的研究區鹽漬化土壤含量多元線性回歸預測模型的預測效果優于反射率原型和反射率二階導數微分變換。
3、 討論
土壤光譜反射率研究是土壤遙感的物理基礎,也是土壤特征研究的指標之一,探討土壤光譜與土壤鹽分含量間的關系,有助于土壤鹽分的遙感定量反演和預測。由于土壤光譜反射率容易受到太陽輻射亮度變化和大氣水汽的干擾,運用一階和二階導數微分變換對土壤高光譜數據進行處理,可以去除部分線性或接近線性的背景值干擾,保留更為有用的光譜信息; 運用統計相關分析方法探討土壤光譜與土壤鹽分含量間的相關關系,可以降低高光譜數據的維數。因此,充分利用光譜波段組合,運用多元線性回歸方法可以建立效果較好的鹽漬化土壤含鹽量定量反演模型。
由于多元線性回歸模型是一種線性模型,當高光譜數據和土壤鹽分之間存在線性關系不明確或者幾乎無明顯的線性關系時,這種方法則難以做到較好的估算,具有一定的局限性。因此,運用多種光譜微分變換技術對土壤高光譜數據進行處理和探索基于非線性方法的土壤鹽分含量定量估算可能會有更好的適應性。
4、 結論
\\(1\\) 從土壤光譜反射率的形態特征來看,土壤的光譜反射率曲線總體上變化較為平緩,光譜特征形態較為相似,且基本平行。
\\(2\\) 研究區土壤光譜反射率曲線的形狀大致可由 300 ~ 600nm、600 ~ 800nm、800 ~ 1000nm、1000 ~1400nm、1400 ~ 1900nm、1900 ~ 2100nm、2100 ~ 2500nm 七個折線段和 560nm、900nm、1400nm、1900nm、2200nm 五個特征吸收點來控制。
\\(3\\) 利用光譜反射率一階導數微分對研究區鹽漬化土壤含鹽量多元線性回歸預測模型的預測效果均優于利用反射率原型和反射率二階導數微分,其中氯化物 - 硫酸鹽型 R2為 0. 84,RMSE 為 0. 32,硫酸鹽型 R2為 0. 85,RMSE 為 0. 31,硫酸鹽 - 氯化物型 R2為 0. 90,RMSE 為 0. 22。
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