第六章土壤遥感
基于遥感的土壤质量评估研究
基于遥感的土壤质量评估研究一、引言土壤是农业生产的基础，也是生态系统的重要组成部分。
了解土壤质量对于合理利用土地资源、保障粮食安全和生态平衡具有至关重要的意义。
传统的土壤质量评估方法往往依赖于实地采样和实验室分析，不仅费时费力，而且难以获取大面积、连续的土壤信息。
随着遥感技术的迅速发展，为土壤质量评估提供了新的思路和方法。
二、遥感技术在土壤质量评估中的应用原理遥感技术通过传感器接收来自地表的电磁波辐射信息，这些信息包含了土壤的物理、化学和生物特性等相关特征。
不同类型的土壤在光谱特征上存在差异，例如土壤的颜色、质地、水分含量和有机质含量等都会影响其反射和吸收电磁波的能力。
通过对这些光谱特征的分析和处理，可以获取有关土壤质量的相关信息。
例如，近红外波段对于土壤中的有机质含量较为敏感，而可见光波段则可以反映土壤的颜色和质地等特征。
此外，多光谱、高光谱和微波遥感等技术的应用，进一步提高了对土壤特性的探测能力和精度。
三、基于遥感的土壤质量评估指标（一）土壤物理性质1、土壤质地通过遥感图像的纹理和粗糙度等特征，可以对土壤质地进行初步判断。
粗质地的土壤通常具有较为粗糙的纹理，而细质地的土壤则相对平滑。
2、土壤水分微波遥感可以穿透土壤一定深度，通过对微波信号的反射和散射分析，能够有效地监测土壤水分含量的变化。
（二）土壤化学性质1、有机质含量利用近红外光谱可以建立有机质含量与光谱反射率之间的关系模型，从而实现对大面积土壤有机质含量的估算。
2、土壤养分如氮、磷、钾等养分的含量也可以通过遥感技术结合相关的数学模型进行评估。
（三）土壤生物性质虽然直接通过遥感技术评估土壤生物性质具有一定的难度，但可以通过间接的方式，例如与植被生长状况的关联来反映土壤的生物活性。
四、数据获取与处理方法（一）遥感数据获取常用的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 等）、航空遥感影像以及无人机遥感数据等。
不同的数据源具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，需要根据研究的目的和尺度进行选择。
论述遥感技术在土壤墒情监测中的应用
NOAA/AVHRR 遥感数据
NOAA气象卫星是近极地、与太阳 同步的卫星，高度为833km～ 870km，轨道倾角98.7°，成 像周期12小时。NOAA 系列极轨 气象卫星携带的改进甚高分辨率辐 射计（AVHRR）具有5 个通道， 其中可见光通道（0.58-0.68 μm）和近红外通道（0.7251.00 μm）处于能较好地反映植 被光谱特性的波段范围上（见右表
引言
遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点。特别是可见光、近红 外和热红外波段能够较为精确地提取一些地表特征参数和热信息，解 决了常规方法存在的问题，打开了土壤墒情监测的全新图景。 随着遥感技术的发展，可以采用遥感信息源结合地面实测数据的方法 来解决上述问题。遥感图像是一幅反映地物目标电磁辐射特性的能量 分布图，它真实、客观、连续地记录了地表物体总体与个体的信息特 征。长久以来，国内外大都利用NOAA／AvHRR气象卫星从事土壤 墒情的信息提取，现在，随着更先进的新一代传感器EOS／MODIS 的升空，将MODIS数据用于土壤墒情信息提取已经成为当前研究的 热点。
土壤墒情监测
土壤墒情监测是水循环规律研究、农牧业灌溉、水资源合理利用、及 抗旱救灾基本信息收集的基础工作。 土壤墒情监测规范包括墒情和旱情检测要素、墒情检测站网及站网的 布设、墒情和旱情监测点和代表区域的查勘、土壤含水量的测定方法 、土壤测报制度与报送方法。 土壤墒情监测要素是同气象条件、土壤、土壤的水分状态，作物种类 及其生长发育状况密切相关的，因此可以认为气象条件、土壤的物理 特性、土壤的水分状态，作物种类及生长发育状况是土壤墒情监测的 四大要素。
引言
干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算每年因干旱造成的全球经济 损失高达60—80亿美元，远远超过了其它气象灾害。我国自然灾害 中70％为气象灾害，而干旱灾害又占气象灾害的50％左右。日益严 重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点 。而用遥感监测干旱，一直是科学界公认的难题。常规的监测方法有 土钻取土称重和中子仪法，这些方法不仅测点少，代表性差，无法实 现大面积、动态监测，而且费时、费力。对其进行综述，寻找合适的 模型方法对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取积极有 效的防、抗旱措施，科学指挥农业生产，具有积极意义。
土壤遥感
2、发生、发展和演化：
是在地形、母质、气候、时间、植被等自然因子及人 为因素综合影响下发生、发展和演化的。
二、土壤遥感
1、概念： 通过遥感影像的解译，识别和划分出土壤类型，制作图 壤土，分析土壤的分布规律。
GO GO 加油！！！
2、目的：
改良土壤，合理利用土壤。 3、由于土壤性状主要表现在剖面上，而不是表现在土壤表 面，因此仅靠土壤表面电磁波谱的辐射特性，不能直接来判 别土壤类型，所以要依靠间接地解译标志来对土壤进行综合 分析
4、间接地解译标志
间接地解译标志（P148）
目标地物与其相关指示特征； 地物及环境的关系； 目标地物与成像时间的关系
利用遥感技术进行农田土壤质量监测与评估
标题：利用遥感技术进行农田土壤质量监测与评估引言：农田土壤质量是农作物生长和农业生产的重要基础。
传统的土壤监测方法耗时耗力且成本较高，无法满足大面积土壤质量监测的需求。
而利用遥感技术可以通过获取遥感影像和地面观测数据，结合地理信息系统（GIS）和遥感图像处理技术，实现对农田土壤质量的监测和评估。
本文将深入探讨利用遥感技术进行农田土壤质量监测与评估的方法、优势、挑战以及未来发展前景。
一、利用遥感技术进行农田土壤质量监测与评估的方法1. 遥感影像获取：利用卫星、航空摄影等遥感平台获取高分辨率的遥感影像，覆盖目标农田区域。
遥感影像可以提供大范围、连续的土地表面信息，为土壤质量监测提供数据基础。
2. 地面观测数据采集：结合遥感影像，进行地面观测数据的采集。
例如，通过采样和实地测试获取土壤质地、质量指标（如有机质含量、氮磷钾含量等）以及水分状况等数据。
3. 土壤质量指标提取：利用遥感图像处理技术，结合地面观测数据，提取土壤质量指标。
常见的方法包括植被指数计算、光谱反演模型等。
通过这些指标，可以定量评估土壤质量的空间分布和变化趋势。
4. 土壤质量评估模型建立：基于土壤质量指标和地理信息系统（GIS）平台，建立土壤质量评估模型。
利用统计分析和机器学习方法，将土壤质量指标与其他环境因素进行关联，预测和评估农田土壤质量状况。
二、利用遥感技术进行农田土壤质量监测与评估的优势1. 非接触性和广覆盖：遥感技术可以远距离获取土地表面信息，无需直接接触土壤。
同时，遥感影像具有较大的覆盖范围，能够实现大面积土壤质量监测。
2. 高时空分辨率：遥感影像提供了高时空分辨率的数据，能够捕捉到土壤质量的空间和时间变化。
这有助于及时发现土壤质量问题，并采取相应的管理措施。
3. 综合评估：利用遥感技术结合地面观测数据，可以综合考虑多个土壤质量指标，建立综合评估模型，更全面地评估农田土壤质量。
4. 实时监测：遥感技术可以实时获取数据，实现对土壤质量的动态监测。
第六章 土壤——自然地理学课件PPT
第二节 土壤物质组成
土壤是个多相分散体系，由无机和有机的 固体、液体和气体物质组成 。
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一、矿物质
土壤矿物的类型
▪ 原生矿物 ▪ 次生矿物
土壤矿物的分布规律
▪ 干冷气候条件下，土壤中含有较多的原生矿物； 湿热气候条件下，土壤中含较多的氧化铁、氧化 铝和氧化钛等较为稳定的矿物；
▪ 热带亚热带地区，次生粘土矿物以水铝石、高岭 石等为主；干旱寒冷地区，次生粘土矿物以伊利 石、蒙脱石、蛭石为主。
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2. 土壤水分的有效性
土壤水分的有效性指土壤水分能够被植 物吸收利用的难易程度，不能被植物吸 收利用的称无效水，能被植物吸收利用 的称为有效水。
▪ 土壤有效水分的下限为萎蔫系数 ▪ 旱地土壤有效水分的上限为田间持水量 ▪ 旱地土壤最大有效水分量 = 田间持水量 -
萎蔫系数
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土壤水吸 力
土 壤 颗 粒
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膜状水
▪ 土粒吸足了吸湿水后，还有剩 余的吸引力，可吸引一部分液 态水成水膜状附着在土粒表面， 这种水分称为膜状水。
▪ 植物可以利用此水。但由于这种水的移动非常缓慢 （0.2—0.4mm/d），不能及时供给植物生长需要，植 物可利用的数量很少。
– 土壤膜状水达到最大值时的土壤含水量称为土壤最大 分子持水量
▪ 中子土壤水分仪
• 通过测定反映慢中子云的密度与水分子间的函数关系,可以确定土 壤含水量。
• 不破坏土壤，可测量土壤深达30米的剖面含水量，但是不能用于 表层土
• 缺点：垂直分辨率较差，表层测量困难，且辐射危害健康
▪ 张力计式土壤水分传感器
• 通过安装在土壤中的张力计，测量土壤水的吸力，然后依据土壤 水分特征曲线来换算成土壤含水量 20
土壤水分的遥感监测
土壤水分的遥感监测摘要：针对日益严重的全球干旱问题，本文从水分监测领域出发进行研究。
从国内外各种研究方法的比较及传统方法和遥感监测方法的比较中突出遥感监测的优越性。
从遥感监测的各种方法分述，对比出气各自适用的范围和优缺点。
联系实际和GIS技术的发展，提出该技术的进步空间。
一、研究土壤水分监测的意义近百年来全球变化最突出的特征就是气候的显著变暖，这种气候变化会使有些地区极端天气与气候事件如干旱、洪涝、沙尘暴等的频率与强度加强增加。
中国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北地区，特别是西北变暖的强度高于全国平均值，使得夏季干旱化和暖冬比较突出。
新世纪以来尤为明显：2000年多省干旱面积大，达4054万公顷，受灾面积6.09亿亩，成灾面积4.02亿亩。
建国以来可能是最为严重的干旱。
2003年江南和华南、西南部分地区江南和华南、西南部分地区发生严重伏秋连旱，其中湖南、江西、浙江、福建、广东等省部分地区发生了伏秋冬连旱，旱情严重。
2004年我国南方遭受53年来罕见干旱，造成经济损失40多亿元，720多万人出现了饮水困难。
2005年华南南部、云南严重秋冬春连旱，云南发生近50年来少见严重初春旱。
2006年重庆旱灾达百年一遇，全市伏旱日数普遍在53天以上，12区县超过58天。
直接经济损失71.55亿元，农作物受旱面积1979.34万亩，815万人饮水困难。
2007年全国22个省全国耕地受旱面积2.24亿亩，897万人、752万头牲畜发生临时性饮水困难。
中央财政先后下达特大抗旱补助费2.23亿元。
2008年云南连续近三个月干旱，云南省农作物受灾面积现达1500多万亩。
仅昆明山区就有近1.9万公顷农作物受旱，13多万人饮水困难。
2009年华北、黄淮等15个省市连续3个多月，华北、黄淮、西北、江淮等地15个省、市未见有效降水。
冬小麦告急，大小牲畜告急，农民生产生活告急。
不仅工业生产用水告急，城市用水告急，生态也在告急。
遥感 土壤调查
1 数据准备1.1 调查方法在全省范围内系统地开展土壤现状调查，范围覆盖省内全部陆地，针对不同土壤类型和土地利用类型进行全面、系统的土壤环境质量现状调查。
根据全省不同土地利用类型和土壤类型，在1∶50 000的数字地图上统一划分网格，网格中心点即为调查采样点位，其中耕地网格8km×8km，林、草地网格16km×16km，未利用土地网格40km×40km，再结合水系、高程等图层进行布点优化，全省共有1 525 个质量调查采样点。
根据“七五”土壤背景值调查资料，按国家的53 个典型剖面和14 个主剖面的点位坐标，在保证调查可比性的基础上分层采样，调查共设67 个采样点。
根据《全国土壤污染状况调查点位布设技术规定》有关要求，将有可能受到污染场地作为土壤污染调查的重点区域。
共设置的污染场地及自然保护区等11 种类型866 个土壤采样点，分土壤、地下水、地表水、植物样品采样。
此次调查包括重金属、农药残留、有机污染物等指标及土壤理化性质，同时，根据各地土地利用情况及可能产生的土壤污染类型，有针对性地增测特征污染指标。
共获取13万个监测数据，与采样记录等基本信息一起建立安徽省土壤污染状况调查数据库。
1.2 数据类型基础地理数据：1∶250 000 及1∶50 000 基础地理数据（包括行政区划、水系、高程、道路等图层）。
调查数据：包括全省土壤调查质量采样点、背景采样点和重点污染区域采样点3 部分的空间和属性数据。
其他数据：“七五”土壤环境背景值、重点区域范围等。
2 数据提取流程整个数据提取流程包括前期准备及数据录入、一次数据提取、二次数据提取和制图4 个部分（图1）。
一次提取和二次提取在实现方法上基本相同，但实现目的和提取程度不同，前者是在数据审核过程中通过对部分数据的提取来判断野外采集数据及录入数据的准确性，保证建立土壤污染状况调查数据库的准确可靠；后者是对建立好的数据库按属性值、空间范围及利用配准后的“七五”土壤环境背景图对数据进行全面提取。
六讲土地遥感
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（4）土地利用程度综合指数
土地利用程度主要反应了人类对土地利用旳广度和深度， 其基本思想是把研究区旳多种土地利用类型按照利用程度 分为不同等级，经过每级土地利用类型在研究区中所占旳 百分比乘以其分级指数进行加权求和，最终得到研究区旳 土地利用度。
(2)土地合理利用旳空间配置。划分出：利用合理、不需要进行调整旳土地(涉 及农、林、牧等)，和目前旳利用不合理需要作进一步调整旳土地(即土地利用现 状与土地质量特点不协调部分)。
评价指标拟定 专题特征信息提取 分析与评价
2024/10/1
2024/10/1
土地覆盖与土地利用遥感制图 土地覆盖/土地利用动态监测 土地资源评价（土地质量、适应性、生产潜力） 土地退化旳遥感动态监测
2024/10/1
土地覆盖是指被自然营造物和人工建造物所覆盖旳地表诸 要素旳综合体，其含义与“土地利用”相近，只是研究旳 角度有所不同，土地覆盖侧重于土地旳自然属性，土地利 用侧重于土地旳社会属性，对地表覆盖物（涉及已利用和 未利用）进行分类。如对林地旳划分，土地覆盖根据林地 生态环境旳不同，将林地所处旳生态环境旳不同，将林地 分为针叶林地、阔叶林地、针阔混交林地等，以反应林地 所处旳生态环境、分布特征及其地带性分布规律和垂直差 别。土地利用从林地旳利用目旳和林用方向出发，将林地 分为用材林地、经济林地、薪炭林地、防护林地等。但两 者在无多情况下有共同之处，故在开展土地覆盖和土地利 用旳调查研究工作中常将两者合并考虑，建立一种统一旳 分类系统，统称为土地利用/土地覆盖分类系统。
遥感技术的应用ppt课件
看头文件。各种卫星数据的文件头是不同的，有的是ASCII文 件，但大部分都是以BINARY格式记录的，需要使用软件。
第一节 遥感技术在测绘中的应用
一、 制作卫星影像地图
采用多项式拟合法或共线方程法纠正方法等，制作假彩色卫星 影像图。
➢在比制作的影像图比例尺大一个等级的地形图上读取控制点坐标
第六章 遥感技术的应用
序言-----遥感数据的选购
1 有什么样的数据？——遥感数据类型 2 到那儿去找？——数据分发机构 3 要什么？能要什么？ 4 如何具体断定需要什么数据？ 5 具体要那块数据？那个时间的数据？ 6 得到的数据对不对？
编辑课件
2
遥感数据类型
高分辨率数据
1）美国空间影像公司Space Imaging的 IKONOS 影像 空间分辨率分为1m全色和4m多光谱（可见光、红外波段）两种。 重复周期为3天。1景约相当于地面11km*11km（平方千米）的面
积。 2）美国 DigitalGlobe公司QuickBird 提供0.61米全色和2.44米多光谱（可见光、红外波段），重访周 期：1—6天，取决于纬度高低。单景16.5公里X 16.5公里，条带 16.5公里X 165公里 3）BhasKara-1，-2(印度电视广播卫星)影像 空间分辨率为5.8m，（IRS系列）IRS-P6：空间分辨率为2.5m。 4）EROS(以色列)影像空间分辨率为1m。
更新地物一律用紫色表示
编辑课件
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三、 陆地地形图测绘
（一）、SPOT图像的高程信息提取方法
应用前方交会原理，由左右两张像片上同名像点的图像坐标 ，解求地面点的三维坐标。
其中左 像片
（x）,(y),(f)表示等效中心投影像片的坐标，HRV是线阵列
第六章土壤遥感
遥感地学分析
间接因素
– 地带性气候因素 – 地貌因素 – 地质条件 – 地形起状特征
第六章土壤遥感
遥感地学分析
案例分析
新疆南部的土壤遥感解译中，根据 影像划分出山地、山前洪积扇、冲积平 原、荒漠平原、片状绿洲，线状绿洲等 地理单元，并进一步划分了沿河、湖滨 等地区，在此基础上进行土壤解译、制 图。与常规方法制作的土壤图比较，内 容详细得多。
第六章土壤遥感
遥感地学分析
地物在吸收短波太阳辐射后以长波的方式 发射，地温增高。白昼地物吸收太阳能量而增 温；夜间地物发射能量而减温。地物昼夜的温 差就是地物热 Nhomakorabea量的表象。
例如水体，由于热惯量大，昼夜温差小； 岩石热惯量小，昼夜温差大；各种含水量不同 的土壤热惯量介于水体与岩石的热惯量之间， 热惯量的大小也介于水体与岩石的热惯量之间。
理量。真实热惯量的单位是J/（m2s1/2K）。两者在数值
上虽然不相等，但是表达的都是热惯量。在遥感技术
中，通常采用相对值来表示物理量。
第六章土壤遥感
遥感地学分析
三、 表观土壤含水量遥感信息模型
既然我们用表观热惯量替代了真实热惯量， 因此对于土壤含水量，也应该可以用表观土壤 含水量来替代真实土壤含水量。现在给出表观 土壤含水量ASW的表达式：
含水量的土壤，作为标准，求出地理参数a0，a1，a2 。 由此求出的表观土壤含水量ASW也是无量纲的相对值。
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第六章土壤遥感
遥感地学分析
上式的含义是表观土壤含水量是表观热惯量的函数， 是相对土壤密度的函数，也是相对土层厚度的函数。 由于水的密度是1，所以土壤密度除以水的密度，该因 子团成为无量纲相似准则。颗粒粒径表示土壤的空隙 度，土层厚度表示所测土壤含水量的深度范围，颗粒 粒径除以土层厚度表示相对土层厚度，即土层有几倍 的粒径厚度，也是无量纲因子团。由于世界各地的土 壤种类不同，所处地理环境不同，所以a0，a1，a2各处 是不同的，也是以图像表示的。同样地，表观土壤含 水量也是虚拟的。
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析在现代农业的发展进程中，农田土壤的监测变得至关重要。
而遥感技术作为一种高效、非接触式的监测手段，正逐渐发挥着不可或缺的作用。
本文将通过具体的应用案例，深入探讨遥感技术在农田土壤监测中的实际应用和显著成效。
一、遥感技术的原理与优势遥感技术是指从远距离、高空或外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
其核心原理在于不同的土壤特性会对电磁波产生不同的反射、吸收和散射，从而形成独特的光谱特征。
相较于传统的农田土壤监测方法，遥感技术具有诸多显著优势。
首先，它能够实现大面积的同步监测，大大提高了工作效率，节省了人力和时间成本。
其次，遥感技术是非破坏性的，不会对农田土壤造成任何干扰或损害。
此外，它还能够提供实时、连续的数据，有助于及时发现问题并采取相应的措施。
二、具体应用案例分析（一）土壤肥力监测在某大型农业产区，研究人员利用遥感技术对农田土壤的肥力状况进行监测。
通过高分辨率的卫星影像，获取了土壤的光谱信息。
经过与实地采集的土壤样本数据进行对比和分析，建立了土壤肥力指标与光谱特征之间的关系模型。
根据这一模型，可以快速准确地评估大面积农田土壤的肥力水平，为精准施肥提供了科学依据。
以往农民可能凭借经验施肥，导致肥料浪费或不足，影响作物产量和品质。
而有了遥感技术的支持，施肥变得更加精准，既节约了成本，又提高了土壤的肥力和作物的产量。
（二）土壤水分监测在另一地区，面临着干旱少雨的气候条件，农田土壤水分的监测成为了农业生产的关键。
遥感技术在此发挥了重要作用。
通过搭载微波传感器的卫星，可以穿透云层和植被，获取土壤的水分信息。
研究人员根据这些数据，绘制了土壤水分含量的空间分布图，及时了解了不同区域土壤的干旱程度。
农民依据这些信息，合理安排灌溉，避免了过度灌溉或灌溉不足的情况，提高了水资源的利用效率，保障了作物的正常生长。
遥感数据在土壤质量评价中的应用研究
遥感数据在土壤质量评价中的应用研究一、引言土壤是农业生产中最基础的要素之一，直接关系到作物的生长和产量水平，对于保证粮食安全和农业可持续发展起着举足轻重的作用。
因此，土壤质量的评价就显得尤为重要。
遥感技术作为一种现代化的技术手段，为土壤质量评价提供了新的思路和方法。
二、遥感数据在土壤质量评价中的应用1、遥感数据的优点和特点遥感数据是指利用卫星、飞艇、飞机等空中平台获取的关于地球表层信息的数据。
遥感数据在土壤质量评价中的应用主要是基于以下优点和特点：①遥感数据具有大范围、高效率、长周期、高分辨率等优良特点，适于对土壤参数的快速实时监测和长期稳定的跟踪观测。
②遥感数据还能无需实地采样，通过对光谱、辐射、温度等信息的分析与处理，能够间接反映出土壤的性质和特征。
③遥感数据丰富的信息量和精准的数据分析方法，有助于提高土壤质量评价的准确度和可靠性。
2、遥感数据在土壤质量评价中的具体应用（1）土地利用/土地覆盖土地利用/土地覆盖是影响土壤质量的重要因素。
遥感数据可以提供关于土地利用/土地覆盖类型、面积、空间分布等信息，通过对这些信息的统计分析，可以为土壤质量评价提供重要参考和依据。
（2）土地形态等属性参数土地形态等属性参数的变化也会显著影响土壤质量变化，如坡度、坡向、高程等因素。
利用遥感数据可以获取地表高程、地形指数、坡度坡向等土地属性参数，有助于建立土壤质量评价的定量模型。
（3）土地覆盖度土地覆盖度指覆盖在土壤表面上的植被的比率。
植被覆盖度的高低直接关系到土壤水分、有机质、蒸散等因素的含量。
遥感数据可以获取大范围植被信息，进而确定土地覆盖度和木本植物盖度等因子，从而为土壤质量评价提供信息支持。
（4）植被营养状态的监测植被的生长情况和营养状态与土壤质量密切相关，如钾、氮、磷等元素含量的不同会影响植被的生长和发育。
利用遥感数据可以获取植被的光学反射率、叶绿素浓度等信息，可以通过对这些信息的分析研究，及时监测出植被状态的变化，进而研究土壤质量的变化规律与特点。
遥感技术在农田土壤质量评估中的应用
遥感技术在农田土壤质量评估中的应用随着科技的不断进步，遥感技术在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，农业领域对土壤质量的评估显得尤为重要。
传统的土壤质量评估方法通常需要大量的时间和人力，而遥感技术能够提供一种快速且准确的评估方法。
首先，遥感技术通过获取地面反射或辐射状况，可以获取大量的土壤信息。
遥感技术不受时间和地域限制，能够提供全面的数据支持。
通过获取高分辨率的空间图像，可以快速获取农田的信息，如土壤类型、湿度、温度等。
这些信息对于评估土壤质量至关重要，可以帮助农民了解土壤的实际情况，并采取相应的土地管理措施。
其次，遥感技术可以借助光谱分析方法对土壤质量进行评估。
土壤的光谱特征与土壤质量有密切关系，通过遥感仪器捕捉土壤反射的光谱信号，可以得出土壤质量的相关信息。
例如，通过遥感影像中的红外、红光、蓝光等波段的反射率分析，可以推测土壤中的有机质、水分状况、酸碱度等指标，进而评估土壤质量的优劣程度。
这种通过光谱分析的方法相对于传统的实地采样和化验方法更加高效且准确，可以在较短时间内获取大量的数据，为土壤质量评估提供了极大的便利。
此外，遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）进行土壤质量评估。
GIS技术可以将遥感数据和其他地理数据进行整合和分析，形成全面的土壤质量评估模型。
通过对土壤质量影响因素的集成，如降水、温度、坡度、土地利用等，可以更加准确地评估土壤质量，并对农田进行合理的规划和管理。
这种综合遥感技术和GIS技术的方法，不仅可以提高土壤质量评估的准确性，还可以为土壤改良和农田管理提供科学依据。
综上所述，遥感技术在农田土壤质量评估中的应用具有巨大的潜力。
它可以快速获取大量的土壤信息，并借助光谱分析和GIS技术进行准确的评估。
这种技术的应用不仅能够提高农民的土地利用效率，降低生产成本，还可以帮助保护生态环境，促进可持续农业的发展。
相信随着遥感技术的不断发展和完善，它在农田土壤质量评估中的应用将会越来越广泛，起到更加重要的作用。
基于遥感的农田土壤质量评估
基于遥感的农田土壤质量评估在当今农业生产中，了解农田土壤质量至关重要。
它不仅关系到农作物的产量和品质，更对农业的可持续发展有着深远影响。
而遥感技术的出现，为我们评估农田土壤质量提供了一种高效、准确且全面的手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，并对这些信息进行分析和处理，从而获取有关目标物体的特征和状况。
在农田土壤质量评估方面，遥感技术发挥着越来越重要的作用。
首先，遥感技术能够快速获取大面积农田的信息。
传统的土壤质量检测方法，往往需要在田间采集土壤样本，然后带回实验室进行分析，这不仅费时费力，而且只能获取有限的点上的信息，难以反映整个农田的情况。
而遥感技术则可以在短时间内对大片农田进行扫描，获取大量的数据，为全面了解农田土壤质量状况提供了可能。
其次，遥感技术能够提供多波段、多时相的信息。
不同的电磁波波段对土壤的特性有着不同的响应，例如可见光波段可以反映土壤的颜色和植被覆盖情况，近红外波段可以反映土壤的水分和有机质含量，热红外波段可以反映土壤的温度等。
通过对这些多波段信息的综合分析，我们能够更全面地了解土壤的物理、化学和生物特性。
同时，多时相的遥感数据还能够让我们观察到土壤质量随时间的变化趋势，为及时采取措施改善土壤质量提供依据。
那么，如何利用遥感技术来评估农田土壤质量呢？这需要综合运用多种技术和方法。
一是光谱分析。
通过对遥感影像中不同波段的光谱反射率进行分析，可以建立与土壤特性相关的数学模型。
例如，通过建立土壤有机质含量与特定波段光谱反射率之间的关系模型，就可以根据遥感影像估算出土壤的有机质含量。
二是植被指数分析。
植被的生长状况与土壤质量密切相关。
通过计算遥感影像中的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等，可以间接反映土壤的肥力和水分状况。
三是地形分析。
地形因素对土壤的形成和发育有着重要影响。
利用遥感技术获取的高程数据和坡度信息，可以分析土壤的侵蚀风险、水分分布等情况。
如何利用遥感测绘技术进行土壤质量评价与农田肥力管理
如何利用遥感测绘技术进行土壤质量评价与农田肥力管理土壤质量评价是农田肥力管理的重要环节，而遥感测绘技术作为一种快速、准确、非破坏性的方法，近年来在土壤质量评价中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍如何利用遥感测绘技术进行土壤质量评价与农田肥力管理。
一、遥感测绘技术简介遥感测绘技术是利用航天器、飞机、无人机等载具携带的各种传感器，对地球表面目标进行远距离、长时间、空间连续观测和测量的技术，遥感图像是通过遥感测量得到的，可以提供大面积、中高空间分辨率的数据。
二、土壤质量评价土壤质量评价是对土壤功能和质地的综合评估，能够为农田肥力管理提供科学依据。
传统的土壤质量评价方法需要采样、实验室分析等步骤，耗时耗力，且仅仅是点样核查。
而遥感测绘技术可以快速获取大范围的土壤信息，提供更全面、系统的土壤质量评价。
三、利用遥感测绘技术进行土壤质量评价1. 遥感图像获取通过遥感图像获取土地覆盖信息、植被状况、土地利用类型等数据，进而提取土壤质量评价的相关参数。
通过遥感数据的分析，可以识别出农田中各种不同质量的土壤区域。
2. 土壤质量指标提取遥感图像中的亮度值、颜色等可以反映土壤质量的指标，如土壤含水量、有机质含量等。
通过对这些指标的计算和分析，可以绘制土壤质量图，定量评估土壤质量。
同时，利用遥感图像可以辅助进行土壤水分、土壤养分等的监测，提供农田肥力管理的数据支持。
3. 数据融合与模型建立通过将遥感图像数据与地面观测数据进行融合，建立土壤质量评价的模型，提高评价的准确性。
融合相同地点的实测数据与遥感数据，可以校正遥感数据的偏差，使得评价结果更加可靠。
四、农田肥力管理1. 针对不同土壤质量区域制定施肥方案通过遥感测绘技术获取的土壤质量图，可以精确划分出不同质量的土壤区域。
针对不同质量的土壤，根据土壤质量评价结果制定相应的施肥方案，合理调整施肥量和类型，提高农田肥力。
2. 轮作与休耕根据土壤质量评价结果，合理安排种植轮换与休耕，可以有效地减少土壤养分流失和土壤质量退化，改善农田肥力。
基于遥感的土壤污染监测研究
基于遥感的土壤污染监测研究一、引言土壤是人类赖以生存的重要自然资源之一，它不仅为农作物提供生长的基础，还在维持生态平衡、保持水质和调节气候等方面发挥着关键作用。
然而，随着工业化、城市化和农业现代化的快速发展，土壤污染问题日益严重，对生态环境和人类健康构成了严重威胁。
因此，及时、准确地监测土壤污染状况，对于制定有效的污染防治措施、保护土壤资源和生态环境具有重要意义。
遥感技术作为一种快速、大面积、非接触式的监测手段，为土壤污染监测提供了新的思路和方法。
它可以通过获取土壤的光谱、纹理、温度等信息，间接反映土壤的物理、化学和生物特性，从而实现对土壤污染的监测和评估。
二、遥感技术原理遥感技术是指从远距离、高空或外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术系统。
在土壤污染监测中，常用的遥感数据源包括卫星遥感影像（如Landsat、SPOT、QuickBird 等）、航空遥感影像以及无人机遥感影像等。
这些影像数据包含了丰富的光谱信息，不同的土壤污染物会导致土壤的光谱特征发生变化，从而可以通过对光谱数据的分析来识别土壤污染。
例如，重金属污染会导致土壤反射率在可见光和近红外波段降低；有机物污染会使土壤在中红外波段的吸收特征发生改变。
此外，遥感影像的纹理特征、温度信息等也可以为土壤污染监测提供辅助信息。
三、遥感技术在土壤污染监测中的应用（一）重金属污染监测重金属在土壤中的积累会改变土壤的物理和化学性质，进而影响其光谱特征。
通过对遥感影像的光谱分析，可以建立重金属含量与光谱特征之间的定量关系，从而实现对重金属污染的监测和评估。
例如，利用高光谱遥感技术可以准确地监测土壤中铜、铅、锌等重金属的含量和分布。
（二）有机物污染监测有机物污染如石油、农药等会改变土壤的光谱吸收特征。
通过分析遥感影像在特定波段的反射率和吸收特征，可以判断有机物污染的类型和程度。
第六章植被遥感
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遥感地学分析
植物的覆盖度
当植被叶子的密度不大，不能形成对地面的全覆盖时，传感
器收到的反射光不仅是植被本身的光谱信息，而且还包含
部分下垫面的反射光，是两者的叠加。
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遥感地学分析
“红移”与“蓝移”
“红边”定义为反射光谱的一阶微分最大
值所对应的光谱位置，通常位于0.68~0.75µm
被，因不显示这种特殊的光谱响应，则RVI值
低（一般近于1）。因此， RVI 能增强植被与
土壤背景之间的辐射差异。
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遥感地学分析
比值植被指数可提供植被反射的重要信息，是
植被长势、丰度的度量方法之一。同理，可见
光绿波段（叶绿素引起的反射）与红波段之比
G/R，也是有效的。
比值植被指数可从多种遥感系统中得到。但主
为敏感。实验证明，当植被覆盖度小于15%时，
植被的NDVI值高于裸土的NDVI值，植被可以
被检测出来，但因植被覆盖度很低，如干旱、
半干旱地区，其NDVI很难指示区域的植物生
物量，而对观测与照明却反应敏感；当植被覆
盖度由25～80%增加时，其NDVI值随植物量的
增加呈线性迅速增加；当植被覆盖度大于80%
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遥感地学分析
植被遥感研究的主要内容：
（1）通过遥感影像从土壤背景中区分出植被覆盖区域，
并对植被类型进行划分，区分是森林还是草场或者农
田，并区分森林、草场、农作物的类型等。
（2）能否从遥感数据中反演出植被的各种重要参数，
例如叶面积指数（LAI）、叶子宽度、平均叶倾角、植
第六章 土壤遥感
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南方湿热地区另两类重要土壤一一黄壤和砖红壤 ，其光谱曲线虽与红壤类同属陡坎型，但彼此又 有些明显差异。
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干早荒漠地区土壤（如棕漠土、灰钙土等）一般 约在0.6μm之前普遍高于其他各类土壤，以后斜率 就急剧下降，有时出现负值，形成一条近似与X轴 平行的似波浪起伏的曲线，故称之为波浪型。
随着土壤含水量的提高，任意波长的反射率均会 降低，而且其差异随波长的增加而加大；
但当土壤含水量超过田间持水量时，由于土壤表 面膜水层形成镜面反射，反而会提高反射率。
因此, 尽可能应用近红外波段来估计土壤水分含 量。
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(2) 土壤矿物成分对土壤光谱的影响
土壤矿物质基本来自岩石风化形成的成土母质， 对土壤的形成与土壤肥力的发展有重要影响。
在含量0. 5%～ 5% 时, 估测精度较高。 可见光和近红外是土壤有机质分类的最重要波段。
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(4) 土壤物理属性的影响
物理属性包括：颜色、质地、结构、干湿度、孔隙 度等。
A. 土壤质地的影响
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土壤质地影响反射率的原因：
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沙土 里有 机质 含量 的差 异
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有两个光谱特征指标比较有机质含量的高低:
其一是0.4～ 1.1um (特别是620～ 660 nm )平均反 射率的高低。有机质含量越高, 反射率越低;
其二是光谱曲线在0.6um 处的形态, 即0.6um 处光 谱曲线的“弓曲差”的大小。有机质含量越 高,“弓曲差”越小, 曲线越平直。反之亦然。
土壤遥感
运用遥感技术研究土壤的技术
01 释义
03 原理 05 应用
目录
02 目的 04 特点
土壤遥感是依据土壤的波谱特征，解译遥感影像，识别和划分土壤类型，监测土壤属性，制作土壤图，分析 土壤的分布规律，为改良土壤、合理利用土壤服务。
释义
土壤遥感soil remote sensing运用遥感技术研究土壤的新技术 。它是根据电磁波辐射理论，使用各种探 测器(统称传感器)，在远距离收集待测土壤反射或发射出的电磁波谱信号经过加工处理，变成能直接识别的图像 或供电子计算机分析的磁带数据，用以掌握土壤分布、特性、利用现状，绘制土壤图，对某些土壤性状，如水分、 湿度、养分供应状况，以及土壤盐渍化、沼泽化、风沙化、土壤污染、水土流失等动态变化实现大面积、快速自 动监测，及时为土壤资源的合理开发利用与管理提供科学依据。根据安置传感器的运载工具可分为航天遥感、航 空遥感和地面遥感。根据传感器的工作波段，又可分为可见光遥感、红外遥感、紫外遥感和微波遥感等。
特点
Hale Waihona Puke 遥感影像能够直接反 映地面特征
调查与制图的速度快
调查与制图费用低 制图精度高
地面分辨率差异较 大
动态监测效果好
遥感影像有变形误 差
遥感影像所反映的均为地表的地物光谱特性，能够直接反映地表的地形、地物等特征，这是利用遥感影像进 行土壤环境条件、成土因素、土壤侵蚀等调查研究的基础，但遥感影像不能直接揭示土壤类型和土壤的内在性质， 特别是处于地表以下较深层次的土壤剖面形态特征。因此，许多土壤类型界线只能以地表成土因素、景观特征等 的综合分析来加以确定，即所谓间接解译；当土壤制图比例尺愈大时，则土壤遥感制图的限制因素也就愈多，只 有待今后的微波遥感技术的进一步发展，可以有效地对深层次的剖面情况、土壤质地及水分状况进行判定。国外 已有类似的试验，但还没有进入投产使用的程度。
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4, 热红外波段的土壤含水量信息
热红外波段对常温反映灵敏，土壤温度与 湿度关系密切，因此热红外遥感数据中也包含 了土壤含水量的信息。
5, 微波波段上的土壤含水量信息
微波波段对水的反映极其灵敏，很薄的水 层就可以屏蔽微波辐射。因此许多国内外的学 者都认为微波是探测土壤含水量最佳的波段。
马蔼乃等（2000）根据对各个波段的研究， 首先发现微波对水的反映极其灵敏，但是对土 壤含水量的反映却不十分灵敏。因为水面十分 光滑的，而土面的粗糙度与微波波长十分接近， 使得土壤含水量的信息强度被淹没在粗糙度的 信息强度之中。
二、表观热惯量的遥感信息模型
物体的热惯量P是物体固有的属性，它的表 达式为：
P k
式中k为热传导系数，ρ为密度，γ为比热容。 因为热传导系数、密度、比热容对一种物体来 说是固定不变的，所以热惯量也是地物的固有 属性。
土壤因为含水量的变化，使得热传 导系数、密度、比热容都发生变化，从 而使得热惯量变化，这是确定无疑的。 但从遥感数据不可能直接提取出热惯量， 也不可能直接提取热传导系数、密度、 比热容。
地物在吸收短波太阳辐射后以长波的方式 发射，地温增高。白昼地物吸收太阳能量而增 温；夜间地物发射能量而减温。地物昼夜的温 差就是地物热惯量的表象。
例如水体，由于热惯量大，昼夜温差小； 岩石热惯量小，昼夜温差大；各种含水量不同 的土壤热惯量介于水体与岩石的热惯量之间， 热惯量的大小也介于水体与岩石的热惯量之间。
含由水此量求的出土的壤表，观作土为壤标含准水，量求AS出W地也理是参无数量a纲0，的a相1，对a2值。。
1 A T
上式的含义是表观土壤含水量是表观热惯量的函数，
是相对土壤密度的函数，也是相对土层厚度的函数。 由于水的密度是1，所以土壤密度除以水的密度，该因 子团成为无量纲相似准则。颗粒粒径表示土壤的空隙 度，土层厚度表示所测土壤含水量的深度范围，颗粒 粒径除以土层厚度表示相对土层厚度，即土层有几倍 的粒径厚度，也是无量纲因子团。由于世界各地的土 壤种类不同，所处地理环境不同，所以a0，a1，a2各处 是不同的，也是以图像表示的。同样地，表观土壤含 水量也是虚拟的。
AS W a0(AT )(ID d)a1(s)a2
式中d为土壤颗粒粒径，D为土壤土层厚度，ρs为土
壤的密度，ρ为水的密度。a0，a1，a2，的为地理参数。 将土壤颗粒粒径、土壤土层厚度、土壤密度内插成影像
化的图像，与遥感图像配准。在影像（ ）上或地面上
（配准），确定最干燥的土壤、最湿润的土壤以及中等
第一节 土壤类型遥感分析
土壤类型的空间分规律
地带性土壤 隐域性土壤
土壤类型决定性因素
直接因素(土壤的光谱特征)
间接因素
地带性气候因素 地貌因素 地质条件 地形起状特征
案例分析
新疆南部的土壤遥感解译中，根据 影像划分出山地、山前洪积扇、冲积平 原、荒漠平原、片状绿洲，线状绿洲等 地理单元，并进一步划分了沿河、湖滨 等地区，在此基础上进行土壤解译、制 图。与常规方法制作的土壤图比较，内 容详细得多。
遥感波段中可见光与近红外中的全部太阳 波谱的能量，减去地物在所有谱段内的反照率
能量，就产生昼夜温差的能量。称为表观热惯 量遥感信息模型ATI：
ATI
k1
An
T
式中A为反照率，ΔT为昼夜温差，k，n为地 理参数。A可由可见光与近红外所有波段遥感数 据之和求出，ΔT为白昼热红外遥感数据减去夜 间热红外遥感数据求出。ATI可以用水体在遥感
影像上的数据为最大值，干沙沙漠的数据为最
小值，从而求解k，n。
撒哈拉沙漠、塔克拉玛干沙漠、澳大利亚沙漠、北 美沙漠与它们附近的水体所求解出来的k，n是不相同 的，因为在上述公式中还有一些地理环境因素没有考 虑到，而被包括在其中了。
根据上式可以计算出表观热惯量的影像图（ATI
图）。表观热惯量与真实热惯量之间是正变的关系，
四、真实土壤含水量与表观土壤含水量
真实土壤含水量是在地面上实测的土壤含 水量。实测土壤含水量在地面上的取样面积只 有几平方厘米，遥感是监测不到的。
遥感监测土壤含水量是大面积范围上的工 作，往往用气象卫星的数据，每1个像元是 1km2的面积，地面上实测的土壤含水量根本无 法与之比较。1km2上需要实测几百个点的土壤 含水量，取其均值，还要随机统计方法正确， 才能两相比较。
地面上实测的土壤含水量很难做到 同步实测。某个点的含水量与相邻点的 含水量观测时间往往相差几个小时，甚 至相差几天。
遥感计算出来的表观土壤含水量是 同一瞬间的，完全同步的。
土壤含水量是一个无量纲的百分含量（%），遥感 数据也是无量纲的灰度，因此容易误认为两者既然都 是无量纲的，可以直接进行统计分析。其实不然，土 壤含水量是真实的物理量数据，而从遥感影像上求出 的表观土壤含水量是虚拟的相对数据。
第二节 土壤水分遥感
一、遥感数据中的土壤含水量信息
1,可见光波段的土壤含水量信息 根据地物波谱的测定，在可见光部分干燥
土壤的反射光谱比潮温土壤的反射光谱平行抬 高一段反射率。随着含水量的多寡，抬高的距 离大小不同。因此，早期遥感研究中有用可见 光波段测定土壤含水量的尝试。
2, 近红外波段的土壤含水量信息
近红外波段对水的反映灵敏，水对近红外 光完全吸收。因此含水量高的土壤在近红外波 段上呈暗色调，地物波谱曲线不是平行降低， 而是陡坡降低。因此早期与可见光波段同时使 用推测土壤含水量。
3, 中红外波段的土壤含水量信息
中红外波段对高温反应灵敏，是林火的探 测波段。反之，土壤十分干燥时温度较高，在 中红外遥感影像上有反映。也就是说，如果求 土壤的干燥度时，用中红外波段效果较好。
前者是无量纲的相对值，后者是有量纲、有单位的物
理量。真实热惯量的单位是J/（m2s1/2K）。两者在数值
上虽然不相等，但是表达的都是热惯量。在遥感技术
中，通常采用相对值来表示物理量。
三、 表观土壤含水量遥感信息模型
既然我们用表观热惯量替代了真实热惯量， 因此对于土壤含水量，也应该可以用表观土壤 含水量来替代真实土壤含水量。现在给出表观 土壤含水量ASW的表达式：