土壤盐渍化遥感应用研究进展_翁永玲

合集下载

土壤盐渍化研究现状及未来研究热点

土壤盐渍化研究现状及未来研究热点一、本文概述土壤盐渍化是一个全球性的环境问题，它对农业生产、生态环境和人类生活都产生了深远影响。

本文旨在对当前土壤盐渍化的研究现状进行系统的概述，分析现有研究成果和不足，并展望未来的研究热点和发展方向。

文章将首先介绍土壤盐渍化的定义、分类和产生机制，然后回顾国内外在土壤盐渍化研究方面取得的主要进展，包括土壤盐渍化的监测技术、盐渍化土壤的物理化学性质、盐渍化对作物生长的影响以及土壤盐渍化的改良和治理等方面。

在此基础上，文章将探讨当前研究中存在的问题和挑战，如土壤盐渍化过程的复杂性、改良技术的局限性以及环境友好型治理策略的缺乏等。

文章将展望未来的研究热点，包括土壤盐渍化过程的精准监测与模拟、盐渍化土壤的生物修复与生态恢复、耐盐作物的遗传改良与高效种植技术等，以期为土壤盐渍化的研究和治理提供新的思路和方法。

二、土壤盐渍化研究现状土壤盐渍化是当前全球范围内面临的重要环境问题之一，对农业生产和生态环境产生了深远的影响。

随着全球气候变化的加剧和人类活动的不断增多，土壤盐渍化问题日益严重，引起了广泛的关注和研究。

目前，土壤盐渍化研究已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。

在土壤盐渍化的成因和机理方面，研究者们通过大量的实验和观察，深入探讨了土壤盐渍化的发生机制和影响因素。

土壤盐渍化的形成与地下水位、气候、地形地貌、土地利用方式等多种因素密切相关。

同时，随着分子生物学和生态学的发展，土壤盐渍化过程中的微生物群落结构和功能也受到了广泛关注。

在土壤盐渍化的监测和评估方面，研究者们利用遥感技术、地理信息系统等现代技术手段，对土壤盐渍化的空间分布和动态变化进行了实时监测和评估。

这些技术的应用不仅提高了土壤盐渍化监测的效率和精度，还为土壤盐渍化的防治和管理提供了有力的数据支持。

在土壤盐渍化的防治和治理方面，研究者们提出了多种方法和措施。

其中，农业节水灌溉、土壤改良、生物修复等技术手段在实际应用中取得了良好的效果。

黄河三角洲盐渍土盐分特征研究

第42卷第6期2006年11月南京大学学报(自然科学)JOURNAL OF NANJING U NIVERSITY(NAT URA L SCIENCES)Vo l.42,No.6Nov.w2006黄河三角洲盐渍土盐分特征研究*翁永玲1,2**,宫鹏1,3,4(1.南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;2.东南大学交通学院测绘工程系,南京210096; 3.中国科学院遥感应用研究所及北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100101;4.Depar tment o f Env iro nment Science,Po licy and M anagement,U niv ersity of California,Ber keley,U SA)摘要:表层土壤含盐量,以及盐分组成和积盐厚度等是研究土壤盐渍化程度分级应考虑的主要因素.对研究区盐渍土野外调查、采样和土样化学分析基础上,利用统计分析方法,对黄河三角洲盐渍土盐分特征进行了研究,结果表明,该研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.土壤盐分中,阴离子以Cl-为主,占阴离子总量的89.95%,阳离子含量以Na+为主,占阳离子总量85.72%.盐分组成为钠型盐氯化物占优势,主要的可溶性盐为N aCl,其次是Na2SO4和CaCl2,M g Cl2位居第三.对该区域表层土壤给出了由电导率预测Cl-、N a+和土壤盐分含量的模型.模型预测精度可靠,可用来快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.关键词:土壤盐分,盐分组成,电导率,黄河三角洲中图分类号:S156.41Soil S alinity Measurements on the Yellow River DeltaWeng Yong-L ing1,2,Gong P eng1,3,4(1.I nter nat ional Institute fo r Earth System Science,N anjing U niv ersity,N anjing,210093,China;2.Depar tment o f Sur vey ing and M apping Engineer ing,Co llege of T ranspo rtation,Southeast U niversity,N anjing,210096,China; 3.State Key L abo rato ry o f Remote Sensing Science,Jo intly Spo nso red by the Institute of Remo te Sensing A pplicatio ns o f Chinese Academy o f Sciences and Beijing N o rmal U niversit y Beijing,100101,China; 4.D epar tment o f Env iro nment Science,Po licy and M anag ement,U niver sity o f Califo rnia,Berkeley,U SA)Abstract:T he salt content,salt composition and thickness of concentr ated salt in the to p lay er of soil are main facto rs that should be taken into acco unt in soil salinity classif ication.On the basis of field inv est igat ion,soil sampling and chemical analysis,stat istical analy sis w as applied to ex plor e the characters of soil salinity of a test site on the Y ellow Riv er Delta.95samples co llected from the top layer o f so il w ere ana lyzed chemically and spectr ally in labor ator y.T he results in this paper show t hat salt content in the to p layer o f soil is high on av erag e.T he pr edo minant anio n fr om the salt in the soil is Cl-,w hich is co unted fo r85.00%of the to tal anion;predominant cat ion is N a+,which is up to86.49%of the to tal catio n.T he cor relation coefficient betw een N a+and Cl-is0.92,* **基金项目:中国科学院海外杰出学者基金(2001-1-13)收稿日期:2006-02-15通讯联系人,E-mail:mgw yl@which indicat es that the dominant so luble salt is N aCl,fo llo wed by Na2SO4,CaCl2and M g Cl2.Str ong cor relation betw een elect rical co nduct ivit y(EC1:5)and concentr ation of Cl-,N a+and salt co nt ent of so il w ere found(the co rr elation co eff icient s are0.98,0.95and0.989,r espectively).T he co ncentration o f Cl-and N a+and salt content of soil wer e calibr ated to EC,respectively,by using linear or curv e r eg ressio n,w ith48samples.T he validat ion w as verified w ith47sam ples.T he accuracy of predicted concentr atio n of Cl-and N a+and salt content of top soil is 82.29%、79.92%and83.75%,respectively.T he adv antag e o f t his method co mpar ed w ith labo rato ry analysis is that this metho d is less ex pensiv e and less time consuming.Key words:salt content o f soil,salt compositio n,electr ical conductiv ity,the yello w r iv er delta盐渍化土壤积盐强度以及占优势的盐类组成随生物气候、地带性土壤的发生过程不同差异很大.植物根系活动层或表土层所聚盐分数量是否对作物生育产生抑制作用,是区分非盐渍化与盐渍化土壤的标准.因此,生态环境中根层土或表层土壤含盐量,以及盐分组成和积盐厚度等是研究土壤盐渍度分级应考虑的主要因素[1,2].而土壤盐渍化程度又是评价耕地地力等级的重要因素[3].目前,已有多位研究者在不同地区对土壤含盐量、土壤电导率及土壤离子的关系进行了研究[4~7].但不同地区成土母质及盐渍化成因不同,土壤总体盐分状况、盐基离子组成及电导率与土壤含盐量的关系不同,而且随季节的不同而变化.我们于早春返盐期进行野外调查和采样工作,通过对研究区盐渍土土样的研究,旨在了解黄河三角洲表层土壤的盐分含量、离子状况及盐分组成,揭示黄河三角洲盐渍化土壤的盐分特征,探索适合本研究区由电导率预测土壤盐分、Cl-、N a+离子含量的模型,以便快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.1研究区概况黄河三角洲位于渤海湾和莱州湾之间,地处117b31c~119b18c E,36b55c~38b16c N,属暖温带半湿润季风气候区[8].多年平均降水量600mm,70%的降水集中在7、8月份,多年平均蒸发量1944mm,蒸降比为3B1.成土母质主要是河流冲积物和海积物(盐渍淤泥)[9].黄河三角洲由于黄河多次改道形成了岗、坡、洼相间排列的微地貌类型,土壤盐渍化严重.本研究区地理位置中心位于118b49c30〞E, 37b44c12〞N,约95km@7.5km见图1(与1景H yperion髙光谱遥感图像数据范围相对应).该区域具有代表性,基本涵盖了黄河三角洲的不同盐渍化程度、微地貌类型、土壤质地.本区主要靠引黄河水发展灌溉农业,由于地势低平,排水不畅,地下水位高,再加上黄河水侧渗和海水浸润顶托,土地盐渍化现象非常严重.较高的土壤含盐量及季节性返盐,是土壤资源利用的首要限制因子[10]该区域每年3~5月为少雨干旱多风期,土壤含水量为一年中最低值,加之蒸发强烈,下层土体及潜水中的盐分随水向表土聚集,形成了第一个积盐高峰;6~8月为雨季,降水入渗一方面淋溶土壤盐分,另一方面补充了土壤水分,表层0~5cm土壤处于脱盐阶段;9~11月土壤水分及潜水蒸发均减弱,表层土壤含盐量变化不大;12月至翌年2月为第二个积盐高峰[8].据此,我们于2005年4月进行了野外调查与采样.2材料与方法2.1土壤样品采集及土样预处理我们于2005年4月17日至28日进行了野外土样采集,共采集表层土样95份.野外工作中利用已有的Landsat TM标准假彩色合成的遥感图像,考虑各种景观要素之间的相互关系来目视判读,辅助野外调查和选点.采集的样点顾及到了点位空间分布的均匀性,且能代表各盐渍度等级.在此条件下约90m@90m范围内,视#603#第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征实地表面特征均匀程度,采集2到4个点表层(0~5cm )土壤混合为一个土样装入采样袋,带回实验室理化分析,并用GPS 精确定位,获取点位经纬度,实地记录样点土壤表面状况、地貌类型等景观描述,用数码相机对样点区域拍照.图1 研究区及采样点分布(地貌类型依据文献[8]修改)Fig.1 The research area and distribution of soil samples土样自然风干后,剔出土壤以外的侵入体(如植物残茬、石粒、砖块等杂质),适当磨细,过1m m 孔径筛,充分混匀,装入容器待用.2.2 土样化学分析采集的95份土样由南京农业大学分析中心按土壤农化分析要求[11],对风干过1m m 筛的土样按5B 1水土比进行浸提,用DDS-11A 型电导仪测定浸提液25e 时的电导率(EC,m s/cm ).同时测定浸出液K +、Na +、Ca 2+、M g 2+、CO 32-、H CO 3-、SO 42-、Cl -等8大盐基离子含量.其中,CO 32-、H CO -3用硫酸滴定容量法测定;SO 42-用硫酸钡比浊法测定;Cl -用硝酸银容量法测定;Ca 2+、M g 2+用原子吸收分光光度法测定;K +、Na +用火焰光度法测定[11].土壤盐分为8大离子重量之和.pH 的测定是按2B 1水土比浸提,pH 计测定[11].2.3 数据处理不同地区成土母质及盐渍化成因不同,土壤总体盐分状况、盐基离子组成及电导率与土壤含盐量的关系不同.因此我们针对本研究区土样化学分析结果,利用SPSS 10.0统计软件进行统计分析,通过描述统计,了解研究区土壤总体盐分状况及土样盐分分级,相关性分析揭示本区土壤盐分组成.表征土壤盐渍化程度的参数EC 与Cl -和N a +和盐分分别以一次、二次和三次多项式拟合,通过方差分析及回归方程与回归系数显著性检验,建立适用于本研究区由测定出的土壤浸出液电导率预测Cl -、Na +和盐分的最佳的模型,并用实测数据检验预测模型,计算均方差(RMS E )及预测精度(P A )来评价预测模型.RMS E =E ni=1(x i -x^i )2n(1)PA =(1-RM SE mean)@100%(2)其中x i 为预测值,x ^i 为实测值,mean 为预测项的均值.3 结果与分析3.1 土样盐分含量分析及其空间分布对土壤化学分析结果进行描述性统计分析,如表1所示.土壤较高的电导率、含盐量及其变异系数(CV)表明研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.将95个土样按我国滨海土壤盐化分级标准分为5个等级[1,2],即非盐渍化、轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化、和盐土(表2),采样点空间分布见图1.从各级别土样个数及其空间分布说明,所采的样本具有一定的代表性.该区域土壤含盐量的空间分布在宏观上表#604#南京大学学报(自然科学) 第42卷现为距海越近,土壤盐渍化越重.分布于研究区的北部及东部的样点多为盐土和重度盐渍土,它们是在海水和髙矿化地下水综合作用下形成的原生盐碱地[9].在微域上随岗、洼起伏而表现出重度、中度、轻度盐渍土和非盐渍土斑状镶嵌分布.研究区中部,位于黄河两岸附近,由于黄河多次改道形成了岗、坡、洼相间排列,各等级的样点插花分布(图1).从各级样点的空间分布上看,重盐渍土主要分布在受海水和地下水影响较大的距海较近地势较低的滩涂和平地上,轻度盐渍土及非盐渍土主要分布在地势较高的河成高地、河滩地和部分平地上.分析结果与野外调查实地现象较为一致.3.2土壤pH值土壤酸碱性是土壤理化性质的综合反应,受土壤母质、生物、气候、人为措施以及盐基饱和度的影响较大[12].土壤pH对植物和微生物所需养分元素的有效性有显著的影响,在pH大于7的情况下,一些元素、特别是微量金属阳离子如Zn2+、Fe2+/Fe3+等的溶解度降低,植物和微生物会蒙受这些元素的缺乏[2];更极端的pH则预示着土壤中出现了特殊的离子和矿物,例如pH大于8.5,一般会有大量的溶解性Na+或交换性Na+存在[2].盐土在积盐过程中,胶体表面吸附有一定数量的交换性钠,但因土壤溶液中可溶性盐浓度较高,阻止交换性钠水解,所以,盐土的碱度一般都在pH8.5以下[12].pH测定结果(表1),该研究区pH均值为7.99,土壤呈碱性,主要为盐土.表1土样pH、电导率、盐分的描述统计Table1Descriptive statistics of pH,EC and salt contents in soil samplespH 电导率(5:1)(ms/cm)盐分(g/kg)M ean7.99 6.37 2.653 M ax9.3324.5011.756 M in 6.860.200.063 Std.Dev.0.488 6.418 2.564 CV(%)* 6.11100.7596.64 *CV=St d.Dev.@100/mean表2土样盐渍化等级分布Table2The salinity classes of soil samples非盐渍化土轻度中度重度盐土含盐量(g/kg)<11~22~44~6>6样点个数38131515143.3土样盐分离子状况及土壤盐分组成分析对土样化学分析结果进行统计分析,结果见表3.该研究区土壤盐分中,阴离子以Cl-为主,占阴离子总量的85.00%,均值为40.00 cmol/kg,与电导率EC的相关系数最高为0.98;SO42-次之,占阴离子总量的14.18%,为6.67cm ol/kg;阴离子组成中CO32-含量最少,占阴离子总量的0.03%,为0.0155cmol/kg.阳离子以Na+为主,占阳离子总量86.49%,为42.61cm ol/kg,与EC的相关系数为0.95; K+、Ca2+、M g2+占阳离子总量分别为4.35%、5.92%和3.24%.该研究区盐分离子状况表现为,Cl-和Na+随电导率的增加几乎呈直线上升(图2),当电导率为10~12ms/cm时,Cl-和Na+的绝对含量约在55~75cmol/kg,电导率小于10m s/cm时,Na+含量明显大于Cl-,电导率大于12m s/cm时,Cl-含量明显大于Na+,且Cl-和Na+含量的百分组成均占绝对优势,大于85%.SO42-、Ca2+、M g2+含量也都随电导率的增加略有增高,但增幅很小.Ca2+虽然增加了土壤溶液浓度,但从离子代换的角度考虑,钙离子能将土壤中有害的钠离子代换出来,并通过灌水、降水使之淋洗[1,2].在碱性土壤中,钠离子的减少,钙、镁离子的增加均有利于植物的生长发育.此外,Cl-和Na+间的相关系数为0.92,表明土壤中钠离子和氯离子是主要的结合方式.因此,该区盐分组成是以钠型盐氯化物为主,这也表现出了黄河三角洲特有的土壤盐分特征,土壤盐渍化主要受黄河水侧渗和海水浸润顶托所致.#605#第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征表3 土样8大离子含量描述统计Table 3Descriptive statistics of 8ions in soil samples Cl -SO 42-H CO 3-CO 32-K +N a +Ca 2+M g 2+cmo l/kgM ean 39.9978 6.67140.37050.0155 2.145242.6130 2.9178 1.5951M ax 238.2521.1900 1.08390.15311.9505150.43479.30007.2540M in 0.18750.01590.22450.00000.00440.62920.06750.0123Std.D ev 50.4000 5.06550.11130.0361 2.459133.1271 2.5085 1.6603CV (%)126.0175.9230.04232.90114.6377.7385.97104.88图2 土壤电导率与离子组成的关系Fig.2 The plot between EC and ion contents3.4 电导率EC 与Cl -、Na +及土壤盐分的关系及其验证电导率(Electrical Conductivity,EC)的测定可靠、经济、快速,常被作为评价土壤的盐渍化程度的指标[2].国外有直接用电导率表示土壤的盐渍化程度[13~15],美国将25e 时饱和泥浆EC 大于4m s/cm 作为确定盐渍土的诊断性指标[2].国内多采用测定5B 1水土比浸出液电导率,并根据温度补偿系数换算至标准温度25e .Cl -和Na +溶解度较大,其溶液的渗透压大,Cl -、Na +并非植物生长所必需的大量元素,含量过高不仅提高了土壤溶液渗透压,使土壤物理性状恶化,而且增强了对植物根系的毒害作用,并进入机体直接危害植物机能,NaCl#606#南京大学学报(自然科学) 第42卷的危害是Na 2SO 4的3倍[1].由于Cl -、Na +离子在盐土中含量高达水溶性盐总量的85%以上,常被用来表示盐土的盐化程度、盐土分类和改良的主要参考指标[11].实验室分析中,土壤盐分以及Cl -和Na +浓度的分析与电导率EC 的测量相比耗时耗资大,因而确定EC 与Cl -、Na +浓度以及土壤盐分的关系对预测土壤盐渍度具有重要的价值[13].将土壤样本分析结果按其电导率的大小排序,并按奇偶编号分为两个样本集,这样可使建模和检验样本都能覆盖研究区盐分变化的动态范围,提高模型预测精度.其中单数用于建模,双数作为检验样本集.图3 电导率EC 与C l -的拟合Fig.3 Quadratic estim ation of EC and Cl - 3.4.1 EC 与Cl -含量的关系模型分别采用线性、含常数项及不含常数项的二次多项式以及三次多项式拟合.不含常数项的二次模型曲线拟合见图3,图中可以看出该二次模型有很好的拟合效果.依据对回归方程显著性检验和方差分析,并综合回归系数显著性检验(表4、5).其中含常数项的二次模型回归系数显著性较低,而不含常数项的二次模型F 值及其回归系数检验的T 值最大,且显著性都小于0.0001.其它如线性、三次多项式拟合精度也低于不含常数项的二次多项式拟合,结果未列出.因而确立了该研究区Cl -与电导率EC 关系的拟合模型(模型2)如下:Cl -含量回归方程:Cl -=0.149411EC +0.0056EC 2(3)3.4.2 EC 与Na +含量关系模型经分别以一次模型、二次模型和三次模型拟合与检验,Na +含量预测模型以不含常数项的三次模型为最佳,其回归方程显著性检验F 值及其回归系数检验的T 值最大,回归方程及回归系数高度显著(表6、7).不含常数项的三次模型曲线拟合见图4,该三次模型有很好的拟合效果.得到该研究区Na +与电导率EC 关系的最佳回归方程:Na +=0.26439EC -0.013812EC 2+0.000305EC 3(4)表4 EC 预测Cl -回归模型显著性检验Table 4 The model summary,F and Sig.for predicated concentration of C l -模型*R 2A dj.R 2Std.Err or F Sig 10.986120.985500.2275415970.000020.991170.990790.2290125820.000030.986210.985270.2293510480.0000*1:含常数项二次模型;2:不含常数二次模型;3:三次模型表5 EC 预测Cl -的二次模型回归系数显著性检验Table 5 The reg ression coefficient of quadratic model and its T ,Sig.模型1B T Sig 模型2B T Sig B 0-0.069083-1.2630.2132B 10.16235411.2500.0000B 10.14941114.6130.0000#607# 第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征表6 EC 预测Na +回归方程显著性检验Table 6 The model summary,F statistics and its significance value for predicated concentration of Na +模型*R 2Adj.R 2Std.Er ror F Sig 10.862850.85980.272542830.000020.961360.95878.259343730.000030.886700.87879.253411120.0000*1:一次含常数项;2:三次不含常数;3:三次含常数项图4 Na +与EC 的三次拟合Fig.4 The cubic curve estimation regression of EC and Na+图5 盐分与EC 的线性拟合Fig.5 The linear estimation regression of EC and salt contents表7 三次不含常数项模型回归系数显著性检验Table 7 The regression coef ficients of cubic model,t statistics and its signif icance value模型2B t S ig B 10.2643910.9670.0000B 2-0.013812-4.8690.0000B 30.0003053.8560.00043.4.3 EC 与土壤盐分关系模型我国习惯上常用土壤含盐量的质量分数表示盐渍度,将土壤含盐量作为一个确定土壤盐渍化程度的主要指标[1,5~8].不同地区成土母质及盐渍化成因不同,电导率与土壤含盐量的关系不同.因此我们针对本研究区测定出的土壤浸出液的电导率及盐分建立适用于本区电导率与土壤含盐量关系的模型(5),以便利用土壤浸出液电导率预测土壤含盐量.Y =0.402EC +0.142(5)式中Y 为盐分.调整后相关系数为0.98423,回归方程及回归系数显著性检验水平较高,见图5.表明方程(5)对本区土壤盐分具有较高的预测精度.3.4.4 模型检验利用检验样本集对回归方程(3)、(4)、(5)进行检验,分别由实测的47个检验样本的EC 值,利用方程(3)、(4)、(5)计算对应的Cl -、Na +浓度及土壤盐分,并与实测值回归比较(图6),预测值与检验集实测值的相关系数、线性回归方程的斜率均在0.95以上.另外,由于各样本所含盐分及盐基离子的浓度不同,因此我们对47个检验样本分别计算了预测值的相对误差(图7),图7显示,大部分样本预测值的相对误差较小,表明对检验集数据的预测精度达到较高的水平,Cl -、Na +及盐分的预测精度分别为82.29%、79.92%和83.75%.但Cl -有17%的样本(8个)相对误差大于90%.分析对比发现,这些样本的Cl -含量均#608#南京大学学报(自然科学)第42卷小于0.07g/kg,对应的土壤盐分均小于0.75g/kg,属于非盐渍土,由于Cl -含量极微小,化学分析中滴定试剂对极微量离子不够敏感,分析人员主观判别时造成的误差.这样的测量误差并未改变这些样本的盐渍度等级.图6 检验样本集C l -、Na +及盐分实测值与预测值的散点图Fig.6 The scatter plot comparison of actual and predicated values for concentrations of C l -,Na +and salt contents of validation dataset.图7 Cl -、Na +和盐分预测值的相对误差Fig.7 The predicated relative errors of concentrations of Cl -,Na +and salt contents4 结论在野外调查采样和土样化学分析基础上,查明了本研究区春季返盐期表层盐渍土盐分特征.土壤浸出液电导率、土壤含盐量及其变异系数表明,该研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.该研究区为碱性土壤.研究区表层土壤盐分中,阴离子以Cl -为主,占阴离子总量的85.00%,阳离子含量以Na +为主,占阳离子总量86.49%.土样5B 1水土比浸出液中,阴阳离子的含量与电导率间的相关性显著,其中Cl -离子与电导率EC 的#609# 第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征相关系数最高为0.98;其次Na+离子与EC的相关系数为0.95;Cl-和Na+间的相关系数为0.92,表明土壤中钠离子和氯离子是主要的结合方式,盐分组成以钠型盐氯化物为主,主要受海水影响所致.该区域土壤盐分组成、盐基离子状况特征明显,土壤浸出液电导率与土壤盐分、Cl-、Na+含量有极高的相关性.通过研究,给出了适合该区域表层土壤,由5B1水土比浸出液电导率预测Cl-、N a+离子和土壤盐分含量的模型,得到的模型可快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.References[1]W ang Z Q,Zhu S Q.Y ou W R.Salt soil of ch-ina.Beijing:Science Publishing,1993,130~211,312~345.(王遵亲,祝寿泉,尤文瑞等.中国盐渍土.北京:科学出版社,1993,130~211,312~345).[2]Zhou Y,Zhang X,Z ho u F.Classificatio n of t hear able pro ductiv ity of Jiangsu Pr ov ince.Journalof Nanjing U niver sity(N atur al Sciences),2003,39(4):580~586.(周颖,张侠,周峰.江苏省耕地地力等级划分.南京大学学报(自然科学),2003,39(4):580~586).[3]L i X Y.So il Chemistry.Beijing:H ig her Educa-tio n P ublishing,2001,213~266.(李学垣.土壤化学.北京:高等教育出版社,2001,213~266). [4]Chu X L,L iu G H,L iu Y C,et al.Study o nspatial co rr elation o f so il ions in Y ellow Riv erDelta.China Science and T echnolog y Infor ma-tio n.2005,(12):57,35.(储晓雷,刘高焕,刘悦翠等.黄河三角洲土壤离子空间相关性研究.中国科技信息2005,(12):57,35).[5]Bai Y L,L i B G,H u K L.St udy on spatial v ar-iatio n o f salt content of so il and salt co mpo sitio nin H uang-H ua-i Hai Pla in.Soils and Fer tilizers,1999,(3):22~26.(白由路,李保国,胡克林.黄淮海平原土壤盐分及其组成的空间变异特征研究.土壤肥料,1999,(3):22~26).[6]L iu G M,Y ang J S.Study on t he co rr elatio n ofsoil salt content w ith electr ic co nductivit y and soilw ater content.Chinese Journal of So il Science,2001,32(6):85~87.(刘广明,杨劲松.土壤含盐量与土壤电导率及水分含量关系的实验研究.土壤通报,2001,32(6):85~87).[7]L I Y X,Do ng ye G L,L I X J.Counter measureon sustainable utilizatio n of saline soil in Y ellowRiv er delta.Jour nal of Soil and Water Conser va-t ion,2003,17(2):55~61.(李贻学,东野光亮,李新举.黄河三角洲盐渍土可持续利用对策.水土保持学报,2003,17(2):55~61).[8]Guan Y X,Liu G H,Wang J F.Reg ionalizat ionof salt-affected land fo r amelio ratio n in theYello w Riv er delta based o n GIS.A cta Geo-g raphica Sinica,2001,56(2):198~205.(关元秀,刘高焕,王劲峰.基于GIS的黄河三角洲盐碱地改良分区.地理学报,2001,56(2):198~205). [9]L iu G H,Ye Q H,L iu Q S,et al.T he dynamicmonito ring and digital simulation of ecolog ical en-v ir onment in Yello w Riv er Delta.Beijing:Sc-ience Publishing,2003,52~74.(刘髙焕,叶庆华,刘庆生等.黄河三角洲生态环境动态监测与数字模拟.北京:科学出版社,2003,52~74). [10]L iang Z H,L iu D H,L u Y H,et al.Effectand effect mechanism o f sludg e coast-protec-tiv e forest o n so il sa lt.Journal of N anjing U n-iver sity(N at ur al Sciences),1998,34(2):139~143.(梁珍海,刘德辉,卢义山等.泥质海岸防护林对滩涂土壤盐分的影响及机制.南京大学学报(自然科学)1998,34(2):139~143). [11]Bao S D.Ag r icultural and chemical analysis o fsoil.Beijing:China Ag r iculture Publishing,2000,163~165,178~199.(鲍士旦.土壤农化分析.北京:中国农业出版社,2000,163~165,178~199).[12]H uang C Y.A g rolog y.Beijing:China A gr icu-lture P ublishing,2000.171~179.(黄昌勇.土壤学.北京:中国农业出版社,2000,171~179). [13]A lav ipanah S K,Zeht abian G R.A database ap-proach for so il salinity mapping and g ener aliza-tio n fro m remo tely sensed data and g eog raphicinfo rmatio n system.Pr oceeding s o f F IG XX IIInternational Cong ress,Washingto n, D. C.U SA,2002:19~26.[14]Shrestha D P,M arg ate D E,van der M eer F,etal.A nalysis and classif icat ion of hy per spectraldata for mapping land degr adation:A n applica-tio n in southern Spain.Inter national of appliedear th o bser vatio n and geoinfo rmation,2005,7:85~86.[15]Dehaan,R L,T ay lor,G R.Field-derived spec-tr a of salinized so ils and vegetat ion as indicato rso f ir rig atio n-induced soil sa linizatio n.R emo teSensing of Environment,2002,80:406~417.#610#南京大学学报(自然科学)第42卷。

基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究

基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究摘要：随着全球气候变暖和人类活动的不断推进，土壤盐渍化成为世界各地的一个普遍问题，尤其是在北疆绿洲地区，盐碱土对棉田的耕作产生了巨大的影响。

在这项研究中，我们运用遥感技术对北疆绿洲棉田土壤盐渍化进行监测，并分析不同因素对土壤盐渍化的影响。

1. 引言北疆绿洲地区作为中国西北重要的棉花种植区，盐碱化问题对其农业生产和经济发展产生了重要影响。

土壤盐渍化会导致土壤中盐分浓度过高，破坏土壤结构，影响植物的生长和产量。

因此，准确监测和评估棉田土壤盐渍化程度对于制定合理的农田管理和土地利用规划至关重要。

2. 数据与方法本研究选取北疆某县的典型棉田为研究区域。

首先，利用高分辨率遥感影像提取该地区不同土地利用类型。

然后，收集野外调查样点，测量土壤盐渍化指标，如土壤盐分含量。

同时，通过地面监测站点获取大气数据、温湿度等环境因素。

最后，将遥感数据与野外调查数据进行分析，探索土壤盐渍化与不同因素间的关系。

3. 结果与分析通过分析遥感影像，我们得出了研究区域不同土地利用类型的空间分布图。

同时，我们发现盐渍化程度较重的区域主要集中在土地利用为棉田的区域。

进一步的数据分析显示，与温度、湿度和降水量等因素有关，棉田土壤盐渍化程度与气候条件密切相关。

4. 讨论与结论北疆绿洲地区棉田土壤盐渍化程度的空间分布与其土地利用类型存在一定的关联。

我们的研究结果表明，由于气候条件的影响，棉田更容易受到盐碱化的影响，因此在农田管理中要采取相应的措施来降低土壤盐渍化的程度。

本研究基于遥感技术对北疆绿洲棉田土壤盐渍化进行了监测，结果显示气候条件是影响土壤盐渍化程度的重要因素。

这为相关农田管理部门提供了重要的参考，未来可结合遥感技术更加精准地监测和评估土壤盐渍化程度，以制定更科学合理的农田管理策略。

5.综合以上研究结果，我们可以得出以下结论：通过遥感技术和野外调查数据的分析，发现北疆绿洲地区棉田土壤盐渍化程度与土地利用类型和气候条件密切相关。

利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究

利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究引言：土壤是农业生产的基础，对于保持生态平衡和粮食安全至关重要。

然而，随着全球气候变化和人类活动的不断扩张，土壤侵蚀日益成为一个严重的环境问题。

因此，准确监测土壤侵蚀现状对于制定有效的土地保护和管理策略至关重要。

遥感技术作为一种高效的土壤侵蚀监测工具，具有非常广阔的应用前景。

本文将重点研究利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法和应用。

一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势1. 覆盖广泛：遥感技术可以实时获取大范围的土地覆盖数据，有助于充分理解和分析土壤侵蚀过程。

2. 高时空分辨率：遥感技术提供的高分辨率图像可以捕捉微小的土地变化，从而更准确地监测和分析土壤侵蚀现状。

3. 多源数据：遥感技术可以融合多种数据源，如光学图像、雷达数据和激光雷达数据，以获得全面和多维的土壤侵蚀信息。

4. 长时间序列：遥感技术可以提供长期的土地覆盖数据，从而有助于了解土壤侵蚀的发展趋势和预测未来的变化。

二、利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法1. 影像预处理：首先，需要对获取的卫星图像进行预处理，包括大气校正、几何校正和噪声过滤等，以提高图像质量和准确性。

2. 土地覆盖分类：利用遥感图像进行土地覆盖分类，可以将不同类型的土地分割出来，从而有助于识别土壤侵蚀敏感区域。

3. 土壤侵蚀模型：通过建立土壤侵蚀模型，结合遥感数据和地理信息系统（GIS）数据，可以定量估计土壤侵蚀的程度和分布。

4. 空间分析：利用遥感数据和GIS技术进行空间分析，可以揭示土壤侵蚀的空间分布特征和变化趋势，进而为土地保护和管理提供科学依据。

三、遥感技术在土壤侵蚀监测中的应用案例1. 河流流域土壤侵蚀监测：通过遥感技术获取河流流域的土地覆盖和土壤侵蚀信息，可以帮助科学家和决策者制定相关政策和措施，减轻土壤侵蚀带来的环境压力。

2. 农业土壤侵蚀监测：利用遥感技术定量评估农业活动对土壤侵蚀的影响，提供农场管理和农业实践的建议，并帮助农民选择适宜的土壤保护措施。

如何利用遥感和测绘技术评估土地沙化盐碱化程度及防治效果

如何利用遥感和测绘技术评估土地沙化盐碱化程度及防治效果遥感和测绘技术在土地沙化盐碱化程度评估和防治效果方面起着重要作用。

本文将从不同角度来探讨如何利用遥感和测绘技术进行土地沙化盐碱化评估和防治效果的研究。

一、遥感技术在土地沙化盐碱化程度评估中的应用利用遥感技术可以获取大范围的土地信息，包括土壤类型、植被覆盖度、土地利用变化等。

在土地沙化盐碱化程度评估方面，遥感技术可以利用不同波段的遥感影像数据进行土地特征提取。

例如，红外光谱可以反映土壤含水量，蓝光谱可以反映土壤盐分含量。

通过分析这些遥感指标，可以得出土地沙化盐碱化的程度。

此外，遥感技术还可以利用遥感影像数据进行土地沙化盐碱化动态监测。

通过定期获取遥感影像，可以观察土地沙化盐碱化的演变过程。

比如，在某一时期获取的遥感影像中，可以通过图像变化检测技术来判断土地沙化盐碱化的发展趋势。

二、测绘技术在土地沙化盐碱化程度评估中的应用测绘技术是获取地面地物信息的有效手段，可以用于土地沙化盐碱化程度的定量评估。

通过地面采样和实地测量，可以获取土壤盐分含量、土壤有机质含量等详细数据。

然后，利用这些数据进行土地盐碱化程度的计算，并结合遥感数据进行综合分析。

测绘技术还可以通过建立土地沙化盐碱化三维模型，来模拟土地沙化盐碱化的空间分布。

通过获取地形、土壤、降水等多种数据，可以建立土地沙化盐碱化的空间模型。

然后，通过分析模型，可以了解土地沙化盐碱化的分布特征，制定相应的防治措施。

三、利用遥感和测绘技术评估土地沙化盐碱化防治效果在实施土地沙化盐碱化的防治措施后，如何评估防治效果是一个关键问题。

遥感和测绘技术可以提供一种快速、准确的评估手段。

首先，利用遥感技术可以对防治区域的遥感影像进行变化检测。

通过比较防治前后的遥感影像，可以判断土地沙化盐碱化的变化情况。

如果变化较小或变好，说明防治效果较好。

其次，测绘技术可以通过采样和实地测量，获取防治区域的土壤盐分含量、土壤有机质含量等数据。

土壤盐分遥感反演研究进展

土壤盐分遥感反演研究进展土壤盐渍化是盐分(以溶解性盐分为主)在土壤中不断累积的过程，常见于我国干旱半干旱和海涂区。

盐分累积通常伴随水分运移同步发生，与土壤盐渍化相关的水盐运移过程包括海水洪泛、海水渗漏和地下水补给等。

在干旱半干旱区，不合理的灌溉措施导致地下水水位抬升，进一步导致土壤次生盐渍化。

当土壤中的盐分达到较高的浓度时，则对农业生产造成负面影响。

自上世纪70年代以来，在地面采样数据的支持下，卫星遥感技术为长时间序列土壤盐分分级制图、定量反演和动态监测提供了全新的手段。

在汉斯出版社《土壤科学》期刊中，有论文以可见光近红外遥感为主，兼顾热红外和微波遥感，重点介绍我国典型土壤盐渍化区域遥感土壤盐分的主要方法，提出遥感土壤盐分的发展方向。

遥感反演的基础是电磁波与介质之间的相互作用。

用于土壤盐分遥感反演的电磁波谱以可见光近红外波段为主，近年来，热红外和微波波段也被用于土壤盐分反演。

在可见光近红外波段，土壤盐分存在若干特征吸收区域，在连续光谱上表现为显著的吸收峰。

研究发现，盐渍化土壤的发射率随含盐量的变化而变化，当土壤盐分增加时，发射率随之增大。

发射率增加意味着反射率降低，在可见光近红外和热红外波段，土壤盐分均与反射率成反比关系。

可见光近红外遥感是土壤盐分反演的主要手段。

可见光近红外遥感影像具有“所见即所得”的特点。

最初的土壤盐渍化研究以目视解译为主，通过图像变换、三波段彩色合成等方案突出盐渍化土壤，结合野外经验区分盐渍化和非盐渍化土壤。

随后，最大似然分类、光谱角制图、支持向量机、决策树分类等监督分类算法广泛应用于区分非盐渍土、轻度、中度和重度盐渍化土壤。

与多光谱遥感相比，高光谱遥感具有更高的光谱分辨率，更窄的光谱波段，。

基于遥感的土壤盐碱化监测研究

基于遥感的土壤盐碱化监测研究一、引言土壤盐碱化是一个全球性的环境问题，对农业生产、生态系统和土地资源的可持续利用构成了严重威胁。

及时、准确地监测土壤盐碱化状况对于制定合理的治理和管理策略至关重要。

遥感技术作为一种高效、大面积、快速的监测手段，为土壤盐碱化的研究提供了新的途径和方法。

二、遥感技术在土壤盐碱化监测中的原理遥感技术主要通过获取地表物体反射或发射的电磁波信息来分析和识别目标特征。

在土壤盐碱化监测中，不同盐碱程度的土壤在光谱特征上存在差异。

例如，盐碱化土壤通常具有较高的反射率，特别是在可见光和近红外波段。

这些光谱特征的变化可以被遥感传感器捕捉到，并通过一系列的数据分析和处理方法转化为有关土壤盐碱化的信息。

三、常用的遥感数据源（一）光学遥感光学遥感数据如 Landsat 系列、Sentinel-2 等具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供丰富的地表信息。

多光谱数据可以通过波段运算和指数计算来提取与土壤盐碱化相关的指标，如归一化植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）等。

（二）微波遥感微波遥感如合成孔径雷达（SAR）能够穿透云层，不受天气条件的限制。

SAR 数据的后向散射系数与土壤的水分和盐分含量密切相关，对于监测土壤盐碱化的动态变化具有独特优势。

（三）高光谱遥感高光谱遥感数据具有数百个连续的窄波段，能够更精细地捕捉土壤的光谱特征，为土壤盐碱化的监测提供更准确的信息。

四、遥感数据处理与分析方法（一）辐射定标与几何校正为了保证遥感数据的准确性和可比性，需要进行辐射定标和几何校正。

辐射定标将传感器获取的原始数字值转换为具有实际物理意义的辐射亮度或反射率值；几何校正则消除由于传感器姿态、地形起伏等因素引起的图像几何变形。

（二）图像增强与融合通过图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，可以突出显示土壤盐碱化的特征信息。

图像融合则将不同数据源或不同分辨率的图像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。

吉林大学博士研究生文献阅读综述报告

吉林大学博士研究生文献阅读综述报告(姓名：马驰学号:2005621026 学院：地球探测科学与技术学院）文献综述报告将阅读的文献进行归类，从两个方面开展综述研究与学习：一、土壤盐碱化监测部分：土地盐碱化是指在特定的地形、地质、水文、气候等自然条件以及人类活动等因素造成的土地盐化和碱化过程。

土地盐碱化是个世界性的问题，也是解决土地退化中的一个最大的难题。

土地的盐碱化作为一种环境灾害，它导致土地的退化，从而削弱和破坏了土地的生产力，使农业区粮食产量下降，严重威胁着生态及国民经济的可持续发展。

所以监测和预防土壤盐碱化不仅是我们21世纪必须高度重视的生态问题，而且也是解决我国人口粮食问题的一条重要途径，更是我国实施可持续发展战略的必由之路。

遥感具有适时、宏观、动态等特点，而将遥感技术应用于获取地表土壤荒漠化信息，并以GIS技术作为处理空间信息的技术平台，这种遥感和GIS技术的集成，为人们实时、动态的监测大区域土地盐碱化提供一条良好的方法利用遥感手段进行盐碱土地监测始于20世纪70年代，为了获取盐碱土信息，国外学者对盐碱土的研究主要表现在以下几个方面：1．选择最佳研究波段选择遥感影像的最佳波段是遥感数据研究与分类的基础。

Dwivedi[19]利用TM遥感影像提取盐碱化信息，研究发现：单纯从信息量来衡量，TM数据1、3和5波段组合所含信息量最大。

但盐碱化土壤信息提取的精度并不与遥感数据信息量的大小成正比关系。

Dwivedi和Rao 在利用遥感技术研究盐碱土时中使用了OIF(Opeimum Index Fac-tor)技术，证明利用TM影像研究盐碱土最佳波段组合是1、3、5，而3、5、7组合和3、4、5组合的效果也较好。

Metternicht和Zink在玻利维亚的土壤盐碱化遥感研究中，利用变换散度分析(TD)方法对TM多波段数据选择分析，研究证明：两个波段组合(1,2,4,5,6,7)和(1,2,4,6,7)的TD得分值最高。

土壤盐分含量遥感反演研究

打开ＥＮＶＩ５．１，在Ｔｏｏｌｂｏｘ中启动Ｔ具：ＧｅｏｍｅｔｒｉｃＣｏｒ —
植被、水分等对土壤盐分反演的影响，选用的垦利县的数据
ｅｃｔｉｏｎ＞Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ＞ＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＷｏｒｋｌｆｏｗ。注意连接下载自ＵＳＧＳ网站，为２０１５年３月１４日的Ｌａｎｄｓａｔ８卫星的数ｒ点的误着值要小于１．５，删除误差大的点。据，该数据云量为７％，符合要求。２．１．１辐射定标
２０１７年第三期
遥ｔｄａ．￣Ｊ，绘
ＷＥＳＴＥＲＮＲＥＳＯＵＲＣＥＳ
西部鸳
士壤盐分含量遥感反演研究
钟晓满厦门３６２０００要：土壤盐碱化使干旱、半干旱地区稀缺的土地资源退化，也是亟待解决的生态环境大难题。遥感技术
国外利用卫星遥感监测土壤盐碱化始于２０世纪７０年此］具，设置好定标参数（注意参数设置要符合Ｆ１ＡＡＳＨ大
代。近期国内诸多学者对中国盐碱地进行深入研究，彭望气校正的要求），进行辐射定标，得到定标后的图像。
福建省国土测绘院
摘
在获取盐碱地土壤性质、空间分布、盐碱化程度等信息上具有高效性和即时性。土壤盐分含量反演比较复杂，不

土壤盐渍化的遥感监测方法及应用

土壤盐渍化的遥感监测方法及应用作者：赵剑桥来源：《农村经济与科技》2018年第07期[摘要]遥感监测在实际研究应用中具有适用范围广、周期短、监测速度快的优势，目前作为主要的检测方法广泛应用于土壤盐渍化监测。

土壤盐渍化的遥感监测方法一般有直接方法与间接方法。

前者是直接解译盐渍化土壤光谱；后者是根据植被特征、土壤温度、土壤水分、地表阻抗等间接反演土壤的盐渍化特征。

由于两种方法均有局限性，所以近年来在土壤盐渍化的遥感监测研究中，单纯应用直接或间接方法的并不多见，一般是采用两者相结合的综合方法。

[关键词]土壤盐渍化；遥感监测；直接方法；间接方法[中图分类号]TP75 [文献标识码]A1 土壤盐渍化及其成因土壤盐渍化是指土壤底层或地下水的盐分随毛管水上升到地表，水分蒸发后使盐分积累在表层土壤中的过程。

盐渍土是在一定的环境影响下，气候变化、地形起伏、水文等自然因素对水和盐运动作用的结果。

在降水稀少、蒸发强度大、地下水中含有较多可溶性盐类及比较平坦的地区，盐渍化频繁发生在地下水位过高或者径流的低流速且汇聚到一起的地段。

地下水位高过临界深度、土壤强烈蒸发导致的毛细管作用使水携带盐分向上运动，使其中所含盐分逐渐在地表停留，当土壤含盐量过高（超过3%）时，形成盐渍土。

现今社会土壤盐渍化恶化加剧，一方面是因为自然原因造成的土地退化，具体表现为土地裸露、植被稀疏，缺少生机，危及用地安全，是世界性资源问题与生态问题，是需要全球共同应对的环境危机；另一方面由于土地利用开发的不科学、不规范，引起水文地质自然条件恶化，破坏土壤结构进而造成土壤次生盐渍化，既造成资源的破坏，又降低农业生产效益，威胁社会经济和生态环境良性发展。

人类可以通过采用各种措施，改变环境条件，改善土壤盐渍化。

受各种客观因素制约，盐渍化治理比较困难，土壤盐渍化的治理问题已经成为全球性的研究热点。

2 土壤盐渍化的遥感监测方法遥感监测在实际研究应用中具有适用范围广、周期短、监测速度快的优势，近年来作为主要的检测方法广泛应用于土壤盐渍化监测。

土壤盐渍化程度遥感监测的研究方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910724054.5(22)申请日 2019.08.07(71)申请人石河子大学地址 832000 新疆维吾尔自治区石河子市北四路221号(72)发明人张利　程勇翔　韩忠玲　(74)专利代理机构北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385代理人董芙蓉(51)Int.Cl.G01N 33/24(2006.01)G01N 21/3554(2014.01)G01N 21/3563(2014.01)G01N 21/359(2014.01)G06F 17/18(2006.01)(54)发明名称土壤盐渍化程度遥感监测的研究方法(57)摘要本发明公开了一种土壤盐渍化程度遥感监测的研究方法。

本发明以Landsat遥感影像为数据源，利用盐渍化土壤光谱特征及高盐高含水理化特性，选择短波红外SWIR1与近红外NIR两波段之间斜率Slope SWIR1-NIR 反映土壤湿度；以近红外值大小表征土壤盐分含量，构建盐渍化土壤指数ISS；使用目视解译确定盐渍化土壤近红外等级阈值，结合近红外等级阈值对应的土壤湿度的Slope SWIR1-NIR 临界阈值，确定盐渍化土壤指数ISS各等级划分临界阈值；利用盐渍化土壤指数临界阈值对土壤盐渍化进行等级划分。

本发明从一新的视角来揭示盐渍化土壤年际变化规律，结果对今后盐渍化土壤盐碱度定性和定量分析具有参考价值。

权利要求书1页说明书5页附图6页CN 110412245 A 2019.11.05C N 110412245A1.土壤盐渍化程度遥感监测的研究方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：以Landsat遥感影像为数据源，利用盐渍化土壤光谱特征以及高盐高含水的理化特性，选择短波红外SWIR1与近红外NIR两波段之间斜率Slope SWIR1-NIR 反映土壤湿度；以近红外值的大小表征土壤盐分含量，构建盐渍化土壤指数ISS；使用目视解译确定的盐渍化土壤近红外等级阈值，结合近红外等级阈值对应的土壤湿度的Slope SWIR1-NIR 临界阈值，确定盐渍化土壤指数ISS各等级划分临界阈值；利用盐渍化土壤指数临界阈值对土壤盐渍化进行等级划分。

土壤盐碱化遥感应用研究进展

收稿日期:2005-01-11;修订日期:2005-06-15基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX3-SW -334);生态安全相关要素的定量遥感关键技术研究。

作者简介:亢庆(1973-),男,博士生,主要从事国土资源遥感方面的研究。

土壤盐碱化遥感应用研究进展亢　庆,于　嵘,张增祥,赵晓丽(中国科学院遥感应用研究所,北京　100101)摘要:对近年来国内外遥感监测土壤盐碱化的研究进展作了介绍,并从土壤盐碱化遥感信息特性和影响因素、各种遥感数据源、数据处理方法和研究热点等方面做了总结。

土壤盐碱化的遥感方法和传统方法可获取多源的数据,包括来自多平台遥感的光谱数据、地面实测和实验室分析数据、其它研究手段得到的地理相关数据以及历史资料等。

在GIS 技术支持下的多源数据集成方法可对土壤盐碱化进行定量探测,在土壤盐碱化遥感应用中取得了较好的效果。

关　键　词:遥感;土壤;盐碱化;监测中图分类号:TP 79 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2005)04-0447-081　引　言盐碱土不仅是一种广泛分布的资源,也是一种主要的环境灾害。

盐碱化是导致土地退化的一个主要诱因,会引起土壤板结、肥力下降并加重土壤侵蚀。

尽管各国对盐碱土的治理和开发越来越重视,但随着新开垦土地的不断增加以及不合理的灌溉方式,盐碱化土地的数量仍在日渐增长。

为了了解土壤盐碱化的规律及其对土壤进一步退化的影响,监测是必不可少的。

土壤盐碱化的监测不仅要了解盐的分布,还要掌握其时空变化。

遥感技术的应用有利于实现这个目标。

土壤盐碱化的遥感应用研究始于20世纪70年代,随着遥感技术、GIS 技术和GPS 技术的发展,经历了从目视解译到基于数字图像处理的计算机自动分类等阶段,也经历了一个静态定性研究到动态定量研究的发展历程。

本文主要针对近年来国内外在土壤盐碱化遥感方面的研究进展进行综述,重点探讨和分析了盐碱化土壤的遥感特征、遥感研究的限制因素、各种遥感数据源的适用性以及主要的遥感信息提取模型,同时对该领域遥感研究的热点及趋势进行了介绍。

土壤盐渍化的遥感监测方法及应用

近年来学界在应用不同遥感图像处理识别土壤盐渍化信息上取得了很多成果。不过随着对监测和制图要求的提高，直接方法的局限性日益显现。一是土壤诊断性的光谱信息十分弱，即在量化土壤盐渍化上突破有限。二是土壤水分、土壤有机质及区域气候特征等影响监测的准确性。三是土壤光谱易与其他地物光谱混合，在生长季植被覆盖度过高时，直接影响盐渍化土壤的光谱特性，使得识别精度下降；而且为了避开植被的影
扶卿华等认为，直接方法中土壤盐渍化监测的关键步骤是数据源选择、最佳波段选择与组合、盐渍化特征信息提取与分析。其中，盐渍地光谱特征分析是最为重要的步骤，很多学者对盐渍地光谱特征进行了研究。王颖在北京市野鸭湖湿地土壤盐渍化遥感监测与动态分析中，利用ＬａｎｄｓａｔＴＭ遥感影像，分析野鸭湖湿地盐渍化土壤的光谱特征。遥感影像经过穗帽变换，能够准确反映盐渍化土壤在影像上的光谱特征，真实反映盐渍化土壤状况，其信息保留比较突出。研究表明，在１９９８～２００４年间，野鸭湖湿地土壤盐渍化整体呈缓慢升高一急速下降一急速升高的趋势。
是根据植被特征、土壤温度、土壤水分、地表阻抗等间接反演土壤的盐渍化特征。由于两种方法均有局限性，所以近年来在土壤盐渍化的遥感监测研究中，单纯应用直接或间接方法的并不多见，一般是采用两者相结合的综合方法。
此外，通过遥感方法监测土壤盐渍化状况，在实际研究中都要涉及非遥感数据，包括研究区的地形图、土地利用现状图、土壤图与土壤调查报告、气象资料（包括逐Ｅｔ降水量和日均气温数据等，可从中国气象数据共享服务网站下载），以及土壤盐分样品、土壤含水率和土壤含盐量等数据。一般通过野外调查及实验室分析而获取这些资料。２．１直接方法

基于遥感技术的土壤盐碱性识别研究

基于遥感技术的土壤盐碱性识别研究第一章绪论1.1 研究背景土壤盐碱化是一种普遍存在于全球的土地资源问题，特别是在我国北方地区，盐碱化的问题更为突出。

土壤盐碱化的严重程度不仅影响着农业生产，同时也会导致环境污染和生态破坏。

因此，准确识别土壤盐碱化具有重要意义。

1.2 研究意义传统的土壤检测方法需要大量劳动力和时间，成本高昂。

而随着遥感技术的发展，可以利用卫星遥感图像来进行土壤盐碱性识别，具有快速、准确和低成本的优点。

基于遥感技术的土壤盐碱性识别研究，可以为我国北方地区的农业生产和环境保护提供重要帮助。

第二章相关技术2.1 遥感技术遥感技术是利用卫星图像和其他传感器获取地表信息的一种方法。

其优点是能够对广域区域进行实时监测，获取各类地物的数据，包括土地利用、土壤信息等。

2.2 土壤盐碱性指数土壤盐碱性指数是通过度量土壤中的盐度、碳酸盐和过氧化物含量等指标得出的，是一种反映土壤盐碱程度的方法。

常见的土壤盐碱性指数有Na+含量、离子比值等。

第三章研究方法3.1 数据获取利用卫星遥感图像来进行土壤盐碱性识别，需要先获取相应的遥感数据，其中包括光学图像、SAR图像等。

获取到的遥感数据需要进行预处理，例如去除云、雾、阴影和大气散射等，确保数据的准确性。

3.2 遥感特征提取通过遥感技术，可以提取各类地物的空间信息和光谱信息。

针对土壤盐碱性识别，我们可通过提取土地利用、植被指数和土壤盐碱性指数等特征进行分类。

3.3 分类方法分类方法是识别土壤盐碱化的关键环节。

目前常见的分类方法主要有基于像素的分类方法、基于对象的分类方法等。

在进行分类的同时，还需要结合实际情况对分类的结果进行分析与验证。

第四章结果与分析4.1 分类结果基于遥感技术的土壤盐碱性识别，可以得出不同精度的分类结果。

通过对分类结果的分析，可以更好地理解土地利用和土壤盐碱性的空间分布情况。

4.2 分类精度评价对分类精度进行评价是关键步骤。

可以通过生产者精度、用户精度、Kappa系数等指标来进行评价。

土壤盐渍化的遥感监测方法及应用

土壤盐渍化的遥感监测方法及应用土壤盐渍化是指土壤中存在过高的盐分含量，导致土壤中的盐分与水分的平衡失调。

盐渍化对土壤肥力和作物生长产生负面影响，因此对土壤盐渍化的监测非常重要。

遥感技术作为一种快速、高效且非破坏性的监测手段，被广泛应用于土壤盐渍化的研究与监测。

本文将重点介绍土壤盐渍化的遥感监测方法及其应用。

一、遥感监测方法1.热红外遥感方法热红外遥感方法是通过测量土地表面的地温来估算土壤盐分含量的方法。

由于含盐土壤具有较高的热导率和热容量，导致其地温相对较低。

利用热红外遥感技术可以获取土壤温度的空间分布，进而推导出土壤盐分含量。

此方法适用于大面积土地的盐渍化监测。

2.可见光与近红外反射光谱方法可见光与近红外反射光谱方法是一种通过土壤光谱的变化来判断土壤盐分含量的方法。

含盐土壤因为含有过量的盐分，使得土壤的颜色与纯净土壤有所不同。

通过光谱仪测量土壤的反射率，可以获取土壤的光谱特征，进而推测土壤盐分含量。

3.微波遥感方法微波遥感方法是通过测量土壤的微波辐射来估算土壤盐分含量的方法。

微波在含盐土壤中的传播和散射特性与非盐土壤存在差异，通过对微波信号的处理，可以推算土壤盐分含量。

这种方法可以利用遥感卫星的微波传感器进行实时监测。

二、遥感监测应用1.土壤盐渍化变化的时空分析利用遥感监测技术，可以获取土壤盐渍化的时空变化信息。

通过对多个时期的遥感图像进行比较分析，可以了解盐渍化程度随时间的变化趋势，进而为土壤治理提供参考。

2.盐分携带和分布模式研究3.盐渍化与气候环境关系研究4.盐渍化监测与土壤改良研究利用遥感监测技术，可以及时发现土壤盐渍化问题，为采取土壤改良措施提供科学依据。

通过监测方法的应用，可以评估土壤改良的效果，并优化改良方案。

总结起来，遥感监测方法可以通过测量土壤表面的地温、光谱特征和微波辐射等指标来推算土壤盐分含量。

利用遥感监测技术可以实现土壤盐渍化变化的时空分析、盐分携带和分布模式研究、盐渍化与气候环境关系的研究以及盐渍化监测与土壤改良研究等。

基于特征空间的土壤盐渍化遥感应用研究--

基于不同维数特征空间的土壤盐渍化遥感应用研究丁建丽(新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室, 新疆乌鲁木齐830046；摘要：研究在特征空间理论的支持下，以波谱分解技术为基础，以Landsat-TM、ETM+多光谱遥感影像和野外调查数据为基础数据源，通过分析盐渍化对地表生物物理特征的影响，建立盐渍化过程与地表生物物理特征之间定量关系，利用在土壤盐渍化遥感监测中最为关键的三个指标—土壤盐渍化光谱特征、植被覆盖特征和土壤水分含量特征协同构建二维特征空间支持下的土壤盐渍化遥感监测模型VSSI、SVSI和SSSI 和三维特征空间支持下的土壤盐渍化遥感监测模型SVWSI和SDI。

结果表明：基于三维特征空间建立的SVWSI和SDI模型对不同盐渍化程度土壤的敏感性高于基于二维特征空间建立的VSSI、SVSI、和SSSI 模型，其中，SVWSI和SDI模型与实测0-10cm土壤盐分含量相关系数分别为R2=0.8325和R2=0.8646；基于不同维数特征空间构建的土壤盐渍化遥感监测模型能反映盐渍化土壤地表盐量组合及其变化信息，且指标简单、易于获取，对今后干旱区盐渍地信息提取以及动态监测研究具有重要意义。

关键词：特征空间；遥感；土壤盐渍化；渭干河-库车河三角洲绿洲中图分类号：S156. 4文献标识码：A DOI：土壤盐渍化以及因灌溉引起的土壤次生盐渍化是我国的干旱、半干旱区主要的生态环境问题之一[1]，通常出现在气候干旱、土壤蒸发强度大、地下水位高且含有较多的可溶性盐类的地区，其发展已成为影响绿洲农业的可持续发展、威胁绿洲安全和稳定的重要因素[2-3]。

由于土壤盐渍化对气候、土壤、地形和水文地质等自然条件非常敏感，并随着干季和湿季的变化而变化，因而利用传统的监测手段对区域尺度的土壤盐分的变化进行监测变得较为困难[4]。

遥感以其监测范围大，获得资料速度快、信息量大、周期短、成本较低、受地面条件限制少，手段丰富、收益大等优点，从而为大面积的实时动态监测盐渍土状况提供了可能[5]。

遥感影像在土壤侵蚀研究中的应用

遥感影像在土壤侵蚀研究中的应用土壤侵蚀是当今世界面临的重要环境问题之一，它不仅导致土地资源的退化和损失，还可能引发一系列生态失衡和自然灾害。

为了有效地监测、评估和防治土壤侵蚀，科研工作者们不断探索和应用各种先进的技术手段，其中遥感影像技术因其独特的优势，在土壤侵蚀研究中发挥着日益重要的作用。

遥感影像能够提供大面积、同步、多时相的地表信息，这对于研究土壤侵蚀的空间分布、动态变化以及影响因素具有重要意义。

通过不同类型的遥感传感器，我们可以获取包括可见光、红外、微波等波段的影像数据，这些数据包含了丰富的地表特征和物理参数。

首先，遥感影像在土壤侵蚀类型的判别上表现出色。

例如，在水力侵蚀方面，通过对植被覆盖度、土地利用类型、地形坡度等信息的提取和分析，可以判断出容易发生坡面径流和沟道侵蚀的区域。

对于风力侵蚀，遥感影像能够反映出地表粗糙度、植被状况以及沙尘活动的范围，从而帮助我们识别风蚀的高发区。

在重力侵蚀的研究中，高分辨率的遥感影像可以清晰地显示出崩塌、滑坡和泥石流等灾害的迹象和规模。

其次，遥感影像有助于对土壤侵蚀强度的评估。

通过定量分析遥感影像中的植被指数、土壤亮度指数、地形因子等参数，可以建立起土壤侵蚀强度的评估模型。

例如，归一化植被指数（NDVI）能够反映植被的生长状况和覆盖程度，而植被在减少土壤侵蚀方面起着关键作用。

较低的 NDVI 值往往暗示着较高的土壤侵蚀风险。

此外，地形坡度和坡长也是影响土壤侵蚀强度的重要因素，利用数字高程模型（DEM）从遥感影像中提取这些地形信息，可以为侵蚀强度的评估提供有力支持。

再者，遥感影像能够实现对土壤侵蚀过程的动态监测。

多时相的遥感影像序列可以直观地展现出土地表面的变化情况。

比如，通过对比不同时期的影像，可以观察到沟壑的发育、河道的变迁以及植被覆盖的增减，从而揭示土壤侵蚀的发展趋势和速率。

这种动态监测对于及时采取防治措施、评估治理效果具有重要的指导意义。

另外，遥感影像在研究土壤侵蚀的影响因素方面也发挥了不可替代的作用。

土壤污染遥感研究进展及应用展望

土壤污染遥感研究进展及应用展望杭州那山那水环保科技有限公司311100浙江百诺数智环境科技股份有限公司311100浙江百诺数智环境科技股份有限公司311100摘要：传统的土地污染物调查方法是对野外实地逐点收集的样本进行室内分析，以获得不同地点的土地污染物浓度，研究内容大部分集中在污染物化学测定方法、赋存状况、土地污染物与其所附着的微观环境之间的相互关联、污染物分布转化规则、环境污染危险性评估方式等。

利用这些方式可以获得较高的检测精度，但耗时费力效率低，甚至无法较好地得到污染物在空间环境上的连续分布信息。

遥感技术作为一种空间环境信息技术，为宏观层面上迅速掌握土壤重金属污染信息创造了全新的渠道。

基于此，对土壤污染遥感研究进展及应用展望进行研究，以供参考。

关键词：土壤污染遥感；研究进展；应用展望引言近些年，米级、亚米级的卫星遥感资源越来越丰富，为遥感技术在土壤污染工作中应用奠定基础。

遥感技术作为一种现代科学技术手段，具有覆盖面积广、效率高的特点，数据精度也在不断提高，遥感技术能够弥补传统调查技术的短板，为防止土壤污染提供更加高效、精细、全面的服务。

因此，遥感技术在土壤污染监督管理、土壤污染重点工程管理、土壤污染监测等领域广泛应用。

1土壤污染及特点土壤污染是人类活动造成的，对土地利用效率和价值可能产生不利影响，土壤污染元素通常包括三个具体方面:①可识别的人为污染量增加；②自然污染量增加；③存在危险的结果(直接)或潜在的(通过转化)来解决实际工程中需要关注的问题；④由于环境认识的差异，土壤污染或土壤污染往往容易被污染和污染之间的差异所模糊化，这可能造成过多的土壤污染或对土壤造成损害环境污染通常包括自然资源和人为资源自然资源是自然释放有害物质的地方，并产生不利的影响，例如，火山活性物质是人类活动造成的污染的来源，是人类科学的一个关键对象，其中土壤化学污染特别需要人类的关注[2]—污染的方式分为废水灌溉、固体废物、杀虫剂和肥料的使用、大气沉积物等，地球是几千年来形成1厘米土壤的可再生资源。

基于光谱转换的土壤盐分反演与动态分析

基于光谱转换的土壤盐分反演与动态分析陈文娇;翁永玲;范兴旺;曹一茹【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(047)006【摘要】Soil salinity quantitative retrieval were investigated based on four Landsat-5 TM (thematic mapper),EO-1 (earth observing-one),ALI (advanced land imager),Landsat-8OLI (operational land imager) time series images and hyper-spectral Hyperion data from 2000 to 2016 for long-term and extensive soil salinity monitoring over the Yellow River Delta.The Hyperion data were resampied to simulate TM,ALI,OLI data according to the corresponding spectral response functions,respectively.The spectral band inter-calibration coefficients were calculated from homologous TM,ALI and OLI bands by the statistical regression method.Then,the TM,ALI images were transformed into the OLI time series images.The PLSR (partial least square regression) model and the MLR (multiple linear regression) model were used to quantify the relationships between the soil spectra and the soil salinity parameters.The optimal predictive model was applied to OLI time series images to map soil salinity.The temporal variations in soil salinity were detected by overlay analysis.The results show that the band inter-calibration method improves the consistency of the multi-senor data.The PLSR-EC (electrical conductivity) model exhibits a correlation of 0.700 and the model validation yields a correlation of 0.690 with the soilsamples collected in 2012.High salinity soil in the range of research area reduces and converts to low salinity soil.%为了对黄河三角洲地区进行大范围、长期的盐渍土监测,以研究区2000-2016年间4景Landsat-5 TM,EO-1ALI,Landsat-8OLI时间序列影像及Hyperion高光谱数据为基础开展土壤盐分定量反演分析.将Hyperion数据按照光谱响应函数分别重采样为TM,ALI,OLI模拟数据,采用数值回归方法计算TM,ALI与OLI对应波段间的光谱转换系数,从而将TM,ALI影像转换为OLI时序影像.分别采用偏最小二乘回归模型与多元线性回归模型建立土壤光谱与盐分参量间的预测关系,并将最优预测模型应用于OLI时序影像进行盐分反演制图,通过叠置方法进行盐渍土演化分析.结果表明,光谱转换方法提高了多传感器间数据一致性.偏最小二乘回归-电导率(PLSR-EC)模型的相关系数为0.700,采用2012年电导率实测值检验该模型反演结果,相关系数为0.690.研究区内高盐分土壤减少并向低盐分土壤转化.【总页数】6页(P1233-1238)【作者】陈文娇;翁永玲;范兴旺;曹一茹【作者单位】东南大学交通学院,南京210096;东南大学交通学院,南京210096;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008;东南大学交通学院,南京210096【正文语种】中文【中图分类】TP237【相关文献】1.基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选 [J], 张贤龙;张飞;张海威;李哲;海清;陈丽华2.基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究 [J], 罗德芳;冯春晖;吴家林;殷彩云;柳维扬;彭杰3.基于Sentinel卫星及无人机多光谱的滨海冬小麦种植区土壤盐分反演研究——以黄三角垦利区为例 [J], 奚雪;赵庚星;高鹏;崔昆;李涛4.基于不同变换形式的干旱区土壤盐分高光谱特征反演 [J], 李娟;陈超;王昭5.基于实测高光谱和Sentinel-2B影像的银川平原土壤盐分反演 [J], 毛鸿欣;贾科利;张旭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。