基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测
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测能力明显高于 0～5 cm。研究结果可以为该地区土壤的盐渍化信息预测及植物格局配置提供科学依据。
关键词：土壤；盐分；光谱分析；土层；高光谱；敏ssn.1002-6819.2019.12.013
中图分类号：S127，TP79
文献标志码：A
文章编号：1002-6819(2019)-12-0106-10
张俊华，贾萍萍，孙 媛，贾科利. 基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测[J]. 农业工程学报，2019，
35(12)：106－115. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.013 Zhang Junhua, Jia Pingping, Sun Yuan, Jia Keli. Prediction of salinity ion content in different soil layers based on hyperspectral data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(12): 106－115. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.013
乘回归建立的预测模型中，0～5 cm 和 0～20 cm 敏感波段对 10 个盐分指标预测平均决定系数分别为 0.820 8 和 0.890 7， 其中 0～5 cm 敏感波段对 SO42-的预测模型决定系数达 0.967 6。采用逐步回归与偏最小二乘回归相比模型引入敏感波段减 少，但 R2 降低。验证结果表明模型对 0～20 cm 土层 SO42-和 CO32-的预测能力不及 0～5 cm；但对其他 8 个盐分离子的预
收稿日期：2019-01-20 修订日期：2019-05-13 基金项目：国家自然科学基金项目（41561078）；宁夏自然科学基金项目 （2018AAC03007） 作者简介：张俊华，博士，研究员，主要从事精准农业与土壤质量提升研究。 Email：zhangjunhua728@ ※通信作者：贾科利，博士，教授，主要从事遥感和地理信息方面的研究。 Email：jiakeli@
第 35 卷 第 12 期
106 2019 年
6月
农业工程学报 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
Vol.35 No.12 Jun. 2019
基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测
张俊华 1,2，贾萍萍 3，孙 媛 3，贾科利 3※
0 引 言 1
土壤盐渍化是干旱－半干旱地区常见的土壤退化过 程之一。其易削弱土地生产力，造成粮食产量下降，威 胁生态安全及社会经济可持续发展[1-2]。因此，及时、快 速、准确获取土壤盐渍化信息并进行预测，对盐渍化土 壤治理与防治具有重要意义。
自 20 世纪 80 年代以来，高光谱技术在土壤盐渍化信 息预测方面得到广泛应用，成为诊断和预测土壤盐渍化信 息的有效手段[3-4]。由于野外土壤盐分组成和表层性状复杂， 有学者在实验室土壤中人为加入纯盐或混合盐分来研究其 光谱特征，以此诊断盐渍化类型或预测可溶性盐分离子浓
电导率（electric conductivity，EC）和可溶性盐分离子相关性最强的反射率转换方式，筛选 0～5 cm 和 0～20 cm 土层盐
分指标敏感波段，然后建立并验证不同土层不同土壤盐分指标的预测模型。结果表明：研究区不同类型、不同盐渍化程
度土壤光谱特征曲线变化趋势相似，盐土光谱反射率最高，轻度硫酸盐型土壤反射率最低。在所有盐分指标中，单波段
数都有所增大。反射率通过不同方式转换后，敏感波段与各盐分的相关性有不同程度的增强，尤其是一阶微分和连续统
去除后一阶微分转换。在 0～5 cm 土层反射率经过平滑后一阶微分转换后与土壤 pH 值、SO42-、K+、Mg2+相关性最强； 反射率经平滑后连续统去除一阶微分转换与土壤 EC、CO32-、HCO3-、Cl-、Na+、Ca2+的相关性最强。0～20 cm 土层中， 平滑后连续统去除一阶微分与土壤 pH 值、Cl-相关性最强，平滑后倒数对数一阶微分与 EC、HCO3-、SO42-、Na+、Ca2+ 的相关性最强，而平滑后一阶微分与 CO32-、K+、Mg2+相关性最强。不同土层相同盐分指标敏感波段不同。利用偏最小二
反射率与 0～5 cm 土壤 SO42-的相关性最强（相关系数为 0.910 4）；反射率与 CO32-、HCO3-、Cl-含量相关性不显著。土壤 单波段反射率与 0～20 cm 土层 SO42-的平均相关系数比 0～5 cm 土层降低了 0.232 2，但 Cl-、K+、HCO3-和 EC 的相关系
（1. 宁夏大学环境工程研究院，银川 750021；2. 宁夏旱区资源评价与环境调控重点实验室，银川 750021； 3. 宁夏大学资源环境学院，银川 750021）
摘 要：为了利用高光谱技术准确预测不同土层土壤盐渍化程度，该研究以宁夏银北地区不同层次土壤为研究对象，以
土壤实测光谱数据和室内盐渍化指标测定数据为基本信息源，系统分析不同类型盐渍化土壤光谱特征，确定与土壤 pH 值、
度。Lv 等[5] 通过室内实验研究指出盐分不同土壤光谱吸收
特征不同，相同浓度不同盐分的土壤吸收规律也不同。 Howari 等[6]在实验室测定了定量 NaCl、NaHCO3、Na2SO4 和 CaSO4·H2O 的土壤光谱，发现可以诊断出不同盐分类型 的盐结皮。Jin 等[7]研究也表明根据光谱特征可以准确、快 速地区分出不同类型和不同浓度盐分土壤。王海江等[8]研究
关键词：土壤；盐分；光谱分析；土层；高光谱；敏ssn.1002-6819.2019.12.013
中图分类号：S127，TP79
文献标志码：A
文章编号：1002-6819(2019)-12-0106-10
张俊华，贾萍萍，孙 媛，贾科利. 基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测[J]. 农业工程学报，2019，
35(12)：106－115. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.013 Zhang Junhua, Jia Pingping, Sun Yuan, Jia Keli. Prediction of salinity ion content in different soil layers based on hyperspectral data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(12): 106－115. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.013
乘回归建立的预测模型中，0～5 cm 和 0～20 cm 敏感波段对 10 个盐分指标预测平均决定系数分别为 0.820 8 和 0.890 7， 其中 0～5 cm 敏感波段对 SO42-的预测模型决定系数达 0.967 6。采用逐步回归与偏最小二乘回归相比模型引入敏感波段减 少，但 R2 降低。验证结果表明模型对 0～20 cm 土层 SO42-和 CO32-的预测能力不及 0～5 cm；但对其他 8 个盐分离子的预
收稿日期：2019-01-20 修订日期：2019-05-13 基金项目：国家自然科学基金项目（41561078）；宁夏自然科学基金项目 （2018AAC03007） 作者简介：张俊华，博士，研究员，主要从事精准农业与土壤质量提升研究。 Email：zhangjunhua728@ ※通信作者：贾科利，博士，教授，主要从事遥感和地理信息方面的研究。 Email：jiakeli@
第 35 卷 第 12 期
106 2019 年
6月
农业工程学报 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
Vol.35 No.12 Jun. 2019
基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测
张俊华 1,2，贾萍萍 3，孙 媛 3，贾科利 3※
0 引 言 1
土壤盐渍化是干旱－半干旱地区常见的土壤退化过 程之一。其易削弱土地生产力，造成粮食产量下降，威 胁生态安全及社会经济可持续发展[1-2]。因此，及时、快 速、准确获取土壤盐渍化信息并进行预测，对盐渍化土 壤治理与防治具有重要意义。
自 20 世纪 80 年代以来，高光谱技术在土壤盐渍化信 息预测方面得到广泛应用，成为诊断和预测土壤盐渍化信 息的有效手段[3-4]。由于野外土壤盐分组成和表层性状复杂， 有学者在实验室土壤中人为加入纯盐或混合盐分来研究其 光谱特征，以此诊断盐渍化类型或预测可溶性盐分离子浓
电导率（electric conductivity，EC）和可溶性盐分离子相关性最强的反射率转换方式，筛选 0～5 cm 和 0～20 cm 土层盐
分指标敏感波段，然后建立并验证不同土层不同土壤盐分指标的预测模型。结果表明：研究区不同类型、不同盐渍化程
度土壤光谱特征曲线变化趋势相似，盐土光谱反射率最高，轻度硫酸盐型土壤反射率最低。在所有盐分指标中，单波段
数都有所增大。反射率通过不同方式转换后，敏感波段与各盐分的相关性有不同程度的增强，尤其是一阶微分和连续统
去除后一阶微分转换。在 0～5 cm 土层反射率经过平滑后一阶微分转换后与土壤 pH 值、SO42-、K+、Mg2+相关性最强； 反射率经平滑后连续统去除一阶微分转换与土壤 EC、CO32-、HCO3-、Cl-、Na+、Ca2+的相关性最强。0～20 cm 土层中， 平滑后连续统去除一阶微分与土壤 pH 值、Cl-相关性最强，平滑后倒数对数一阶微分与 EC、HCO3-、SO42-、Na+、Ca2+ 的相关性最强，而平滑后一阶微分与 CO32-、K+、Mg2+相关性最强。不同土层相同盐分指标敏感波段不同。利用偏最小二
反射率与 0～5 cm 土壤 SO42-的相关性最强（相关系数为 0.910 4）；反射率与 CO32-、HCO3-、Cl-含量相关性不显著。土壤 单波段反射率与 0～20 cm 土层 SO42-的平均相关系数比 0～5 cm 土层降低了 0.232 2，但 Cl-、K+、HCO3-和 EC 的相关系
（1. 宁夏大学环境工程研究院，银川 750021；2. 宁夏旱区资源评价与环境调控重点实验室，银川 750021； 3. 宁夏大学资源环境学院，银川 750021）
摘 要：为了利用高光谱技术准确预测不同土层土壤盐渍化程度，该研究以宁夏银北地区不同层次土壤为研究对象，以
土壤实测光谱数据和室内盐渍化指标测定数据为基本信息源，系统分析不同类型盐渍化土壤光谱特征，确定与土壤 pH 值、
度。Lv 等[5] 通过室内实验研究指出盐分不同土壤光谱吸收
特征不同，相同浓度不同盐分的土壤吸收规律也不同。 Howari 等[6]在实验室测定了定量 NaCl、NaHCO3、Na2SO4 和 CaSO4·H2O 的土壤光谱，发现可以诊断出不同盐分类型 的盐结皮。Jin 等[7]研究也表明根据光谱特征可以准确、快 速地区分出不同类型和不同浓度盐分土壤。王海江等[8]研究