土壤盐分遥感反演研究进展

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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。

黄河三角洲土壤盐分含量的遥感反演

黄河三角洲土壤盐分含量的遥感反演作者：顾东岳陈雅婷来源：《吉林农业·下半月》2015年第06期摘要：土壤盐渍化是土地退化的常见问题之一，利用遥感技术快速获取土壤的盐分含量及其空间分布是盐渍土改良和治理的客观需要。

本文以黄河三角洲的垦利县为例，基于Landsat8 OLI 数据，提取采样点的土壤光谱信息，发现反射率与含盐量的相关性较小，故采用线性混合像元分解的方法从原始影像的混合光谱中将植被光谱剔除，相关性有了明显的提升，之后采用多元逐步回归方法构建土壤盐分含量的遥感反演模型。

研究表明，剔除植被信息后建立的遥感反演模型在精度上有了明显的提升。

关键词：土壤；盐分；线性混合像元分解；遥感；反演中图分类号： S156.4 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/ki.jlny.2015.12.0291 前言黄河三角洲由于海拔低，蒸发量大，地下水位浅以及受海水侵蚀严重，成为我国土壤盐渍化的主要分布区域之一。

土壤盐渍化引起土壤肥力下降，土壤板结，农作物减产，严重影响了生态农业的发展。

传统的采用野外调查，室内化验的方法，无法满足大区域土壤盐分的动态检测。

而遥感技术可获取大面积地物的光谱信息，是测定土壤盐分含量的重要手段。

因此，本文以黄河三角洲的垦利县为例，基于陆地卫星Landsat8 OLI的影像数据，提取对应样本点的光谱信息，并采用线性混合像元分解的方法剔除植被的信息，从而获得土壤的光谱信息，进而运用多元逐步回归方法建立土壤盐分反演模型，快速准确的获得土壤盐分的含量及其空间分布，为盐渍土的改良与治理提供依据。

2 研究区与数据2.1 研究区概况本文以山东省东营市的垦利县为研究区。

垦利县位于黄河入海口处，属于温带半湿润气候，属于黄河的冲积平原。

地势低平，地下水位高，矿化度大。

蒸发量远大于降水量，盐分容易升至地表，导致大面积的土地盐渍化。

2.2 土壤样品采集及化学分析野外采集土壤样品的时间为2014年10月初，本文所用土壤样品均在垦利县范围，多点采样，使样点的分布能够照顾到地块的各个方位，将样品置于同一袋内，填写好标签。

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。

土壤盐分含量遥感反演研究

土壤盐分含量遥感反演研究作者：钟晓满来源：《西部资源》2017年第03期摘要：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，不是一个简单的线性问题。

本文以山东省东营市垦利县为研究区，对LandSat遥感影像各波段作相关性分析，发现土壤盐分对近红外波段较敏感，将影像反射率值数学变化后，相关性明显提高，建立了土壤盐分含量反演的多元回归模型，并将之应用于影像，提取盐碱地特征信息，为研究区盐碱地监测和治理提供参考和帮助。

关键词：垦利县；土壤盐碱化；遥感；反演前言国外利用卫星遥感监测土壤盐碱化始于 20世纪70年代。

近期国内诸多学者对中国盐碱地进行深入研究，彭望琭将地下水埋深、地下水矿化度和地貌等因子，借助地理信息系统（GIS）技术、遥感数据和专家知识树系统，构建土壤盐碱化数学模型；关云秀对土壤盐碱化进行科学分类，提供一定参考价值；王明宽结合Landsat 8影像，建立了土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型，并进行比较分析，精度较高。

通过对国内外成果总结比较发现，研究多拘于关系定性探讨，而基于遥感影像光谱数据的分析和定量的机理研究甚少，精度和科学性存在不足。

1. 研究区概况垦利县位于山东省东北部，黄河三角洲地区的黄河最下游入海口处，位置为北纬37°24′～38°10′，东经118°15′～119°19′。

东濒渤海，西北与利津县隔黄河相望，南接东营市东营区，东北部与东营市河口区毗邻。

垦利县属黄河冲积平原，地形沿黄河走向，自西南向东北倾斜，地面坡度为万分之一。

主要土壤类型有褐土、潮土、盐土、水稻土和砂姜黑土。

2. 研究方法2.1 数据获取及数据预处理遥感影像的选取，直接影响分析的效果，为了得到较好的结果，本文选用最新的LandSat8遥感影像。

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

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近年来，全球范围内土壤盐碱化逐渐成为一个严重的环境问题，对农业生产和生态环境都产生了巨大的影响。

因此，准确识别和评价土壤盐碱性是解决土壤盐碱化问题、保护农业生态环境和实现可持续发展的关键步骤之一、遥感技术作为一种高效、快捷、大范围的环境监测手段，为土壤盐碱性的识别提供了有力支持。

首先，遥感技术具有广泛的空间和时间覆盖能力。

通过航空遥感和卫星遥感技术，可以获取大范围、连续的土地覆盖信息，实现全球、区域和局部尺度的土壤盐碱性识别。

在时间上，遥感技术可以根据需要定期获取土地覆盖信息，实现不同时间尺度的土壤盐碱性动态监测和评价。

其次，遥感技术可以获取多源数据，提供多参数综合分析。

通过获取不同波段的遥感数据，如光学、热红外和微波遥感数据，可以获取土地覆盖的多维信息，包括植被指数、土壤温度、土壤湿度等参数。

利用这些数据，可以建立土壤盐碱性与遥感参数之间的定量关系，实现土壤盐碱性的准确识别和评价。

此外，遥感技术可以进行多尺度分析，提供不同层次的土壤盐碱性信息。

在像素级别上，通过对遥感图像进行分类和交叉验证，可以获取不同土壤盐碱性类型的空间分布信息。

在地物级别上，可以分析不同土地利用类型和土地利用方式对土壤盐碱性的影响。

在区域尺度上，可以通过遥感数据获取土地利用/覆盖变化、土地综合生产能力等信息，评估土壤盐碱化对农业生产和生态环境的影响。

最后，利用遥感技术进行土壤盐碱性识别还可以实现多尺度整合和综合评价。

通过综合利用不同尺度的遥感数据和多源数据，可以建立土壤盐碱性目标识别模型，并利用地统计学方法进行模型验证和评估。

通过这种方式，可以提高土壤盐碱性识别的准确性和稳定性，并为土壤盐碱化问题的预警和治理提供科学依据。

综上所述，基于遥感技术的土壤盐碱性识别研究具有广泛应用前景和重要意义。

通过利用遥感技术获取土地覆盖的多维信息、进行多尺度分析和综合评价，可以实现土壤盐碱性的准确识别和评价，为农业生产和环境保护提供支持，促进可持续发展。

土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分遥感反演研究进展一、本文概述Overview of this article随着遥感技术的快速发展，其在土壤水分监测方面的应用日益广泛，成为研究土壤水分动态变化的重要手段。

土壤水分遥感反演，即通过遥感手段获取地表土壤水分信息的过程，已成为遥感科学与农业科学交叉领域的研究热点。

本文旨在综述土壤水分遥感反演的研究进展，探讨不同遥感数据源、反演算法及其在实际应用中的优缺点，为进一步提高土壤水分遥感反演的精度和效率提供参考。

With the rapid development of remote sensing technology, its application in soil moisture monitoring is becoming increasingly widespread, becoming an important means of studying the dynamic changes of soil moisture. Remote sensing inversion of soil moisture, which is the process of obtaining surface soil moisture information through remote sensing methods, has become a research hotspot in the intersection of remote sensing science and agricultural science. This article aims to review the research progress of soil moisture remotesensing inversion, explore different remote sensing data sources, inversion algorithms, and their advantages and disadvantages in practical applications, and provide reference for further improving the accuracy and efficiency of soil moisture remote sensing inversion.本文首先介绍了土壤水分遥感反演的基本原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、反演算法的设计与实施等。

中东地区空间遥感监测土壤水盐运动现象

中东地区空间遥感监测土壤水盐运动现象空间遥感技术是一种通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的方法。

在中东地区，由于气候干旱、水资源缺乏等特殊性，土壤水盐运动现象对农业生产和生态环境有着重要的影响。

因此，利用空间遥感技术进行土壤水盐运动现象的监测和研究是十分必要的。

土壤水盐运动是指土壤中水分和盐分在水平和垂直方向上的迁移和分布变化。

中东地区的土地多为盐碱土，而且受到限制性灌溉和高温干旱等因素的影响，常常出现土壤盐分积累和水分不足的情况。

因此，对土壤水盐运动进行监测，可以帮助了解土壤水分状况、盐分浓度变化以及其对农作物生长和生态环境的影响。

通过空间遥感技术监测土壤水盐运动现象可以提供大范围、连续、动态的数据，从而帮助科学家和决策者进行土地利用规划、农业灾害预警和防治、水资源管理等工作。

下面将介绍几个常用的空间遥感监测土壤水盐运动现象的方法和技术。

首先，土壤水分监测是土壤水盐运动研究的重要组成部分。

利用空间遥感技术可以获取土壤水分信息，例如土壤含水量、土壤湿度等。

常用的方法包括热红外遥感和合成孔径雷达（SAR）遥感。

热红外遥感技术通过测量土地表面的热辐射，可以间接推测土壤水分含量。

而合成孔径雷达技术则可以利用微波信号穿透地表层，获取土壤水分信息。

其次，土壤盐分监测也是土壤水盐运动研究的关键环节。

盐碱地在中东地区较为常见，对农业生产造成了极大的困扰。

通过空间遥感技术可以获取土壤盐分浓度和分布的信息，从而帮助科学家和决策者进行盐碱土地的识别和管理。

常用的方法包括光学遥感和电磁感应。

光学遥感技术包括可见光和红外辐射的获取和分析。

利用可见光可以获取土地表面的反射和辐射信息，从而间接推测土壤盐分含量。

红外辐射则可以通过测量土地表面的热辐射来推测土壤盐分的变化。

电磁感应技术则是通过测量土地表面的电磁信号来获取土壤盐分信息。

这些方法都可以在大范围、高时空分辨率的条件下进行土壤盐分监测。

除了土壤水分和盐分的监测外，还可以利用空间遥感技术监测土壤质地、土地利用和植被等信息，以进一步分析土壤水盐运动的影响因素和过程。

基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型研究

基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型研究基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型研究摘要：土壤盐度是影响土壤质量和农作物生长的重要因素之一。

本研究通过利用无人机多光谱遥感技术，结合地面实测数据，建立了土壤盐分反演模型，并对其进行了验证。

结果表明，基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型具有较好的可行性和准确性，可为农业生产和土地管理提供重要的参考依据。

关键词：无人机；多光谱遥感；土壤盐分；反演模型1. 引言土壤盐分是指土壤中溶解性盐类的含量，是土壤质量的重要指标之一。

过高的土壤盐分会对农作物生长和土地利用产生负面影响，因此准确了解土壤盐分的分布情况对农业生产和土地管理具有重要意义。

传统的土壤盐分测量方法通常采用实地采样和化学分析，然而这些方法在时间和空间上存在一定的局限性。

随着遥感技术的发展，无人机多光谱遥感成为一种可行的土壤盐分监测手段。

2. 研究目的本研究的目的是通过基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型，实现对土壤盐分的准确反演和监测，为农田土质评估、农作物灌溉和土地管理提供可靠的数据支持。

3. 数据采集与处理方法本研究选取某农田作为研究区域，利用无人机搭载的多光谱传感器获取高空分辨率的遥感影像数据。

同时，利用土壤样品分析仪对研究区域进行实地采样，并进行化学分析以得到真实的土壤盐分浓度数据。

将遥感影像数据与实地测量数据进行对比分析，并通过数据处理方法提取有效特征，建立土壤盐分反演模型。

4. 模型建立与验证基于遥感影像数据和实测数据，采用机器学习算法和统计分析方法建立土壤盐分反演模型。

首先，利用主成分分析法提取遥感影像的有效特征信息；然后，采用支持向量机算法建立土壤盐分反演模型。

通过交叉验证和误差分析，验证模型的准确性和稳定性。

5. 结果与讨论实验结果表明，基于无人机多光谱遥感的土壤盐分反演模型在预测土壤盐分浓度方面具有较高的准确性。

模型的判定系数（R^2）达到0.85，均方根误差（RMSE）为0.12，说明该模型能够较为准确地估计土壤盐分。

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。

被动微波遥感反演土壤水分进展研究_钟若飞

收稿日期:2004-09-20;修订日期:2004-12-09作者简介:钟若飞(1975-),男,博士,主要从事微波遥感与地理信息系统研究。

被动微波遥感反演土壤水分进展研究钟若飞1,2,郭华东1,王为民1(1.中国科学院遥感应用研究所,北京　100101;2.中国科学院研究生院,北京　100039)摘要:在地球系统中,地表土壤水分是陆地和大气能量交换过程中的重要因子,并对陆地表面蒸散、水的运移、碳循环有很强的控制作用,大面积监测土壤水分在水文、气象和农业科学领域具有较大的应用潜力。

被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一,相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势,相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。

然而微波辐射计观测到的亮温除了受土壤水分影响外,还要考虑如植被覆盖、土壤温度、雪覆盖以及地形、地表粗糙度、土壤纹理和大气效应以及地表的异质性等其它因子的影响。

目前,已研究出许多使用被动微波辐射计反演土壤水分的方法,这些方法大部分是围绕着土壤湿度与亮温温度之间的关系进行,同时也考虑其它各种不同因子对地表微波辐射的影响。

从介绍被动微波反演地表参数的原理入手,重点介绍被动遥感反演土壤水分当前的算法进展、研究趋势等。

关　键　词:土壤水分;被动微波遥感;亮温中图分类号:TP 722.11 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2005)01-0049-091　引　言水是地球科学领域中最重要的参数之一,它在地球系统内存在的形式和传输对全球的能量平衡起着至关重要的作用。

而区域尺度乃至全球尺度的土壤水分信息是陆面过程模式研究必不可少的一个参量,对改善区域及全球气候模式预报结果、进行农作物旱情监测及估产、自然和生态环境问题的研究起重要作用。

因而,研究大范围地表土壤水分分布以及估测土壤含水量有着特别重要的意义。

研究表明,传统的测量方法、光学遥感获取土壤水分都存在一定的限制,而微波遥感被认为是监测土壤含水量的最有效的手段之一〔1,2〕。

土壤盐分含量的遥感反演研究_扶卿华

各样点实测的遥感植被指数 (N D V I ) 代表植被状况。
N D V I 的计算公式如下
N DV I =
Θ - band 3 Θ + band 3
Θband 2 Θband 2
(1)
式中 Θband 、Θ 2 band3 —— 分别代表实测的地面光谱按 A ST ER 的 BAND 2、BAND 3 波段范围计算得到的反射
地绘制了澳大利亚M u rray 盆地土壤盐碱化分布图, 结果发现, 在高度盐化土壤区域, 圣彼得草和 seab lite 草是最重要的土壤盐化指示器, 使用光谱角制图 (SAM )、匹配滤波 (M F ) 以及光谱特征拟合 (SFF ) 技术同时生成了该区域的土壤盐化指示器分布图。近年来, 中国学者也有不少研究[9- 14], 彭望录 (1997) [13] 研究了地下水埋深、地下水矿化度和地貌因子对土壤盐碱化的影响, 利用地理信息系统 (G IS) 技术, 并结合遥感数据和专家经验, 建立了用于综合分析土壤盐碱化的数学模型。关云秀 (2003) [22]则运用综合分类法对土壤盐碱化进行了研究, 其主要做法是: ①通过多季相图像数据的综合, 挖掘图像的时间信息; ②通过监督分类与非监督分类的结合, 挖掘影像的光谱信息; ③通过分类后处理过程, 运用图像空间或结构信息, 结合地学相关规律进行综合分析, 进一步消除同物异谱和异物同谱现象对分类结果的干扰。许迪 (2003) [23] 用 LAND SA T 卫星遥感影像数据, 以及监督分类、植被指数 (NDV I) 等遥感图像处理方法, 对黄河上游的宁夏青铜峡灌区进行了土壤盐碱分布监测的应用研究。然而, 这些研究大多还是在定性分析层面上, 立足于影像光谱数据进行数理统计处理及实现土壤盐碱化的自动识别分类, 精度还较低, 而定量的机理研究则更为薄弱[8- 12 ]。本文以河北省黄骅市为研究区, 通过对野外实测光谱的分析, 找出土壤盐分含量的敏感波段范围, 建立土壤盐分含量反演模型, 并针对传统统计模型的不足, 尝试运用人工神经网络模型来解决土壤盐分含量的遥感反演问题。

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。

土壤水分遥感反演研究进展-国家林业局调查规划设计院

ＰｒｏｇｒｅｓｓｏｆＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌｏｆＳｏｉｌＭｏｉｓｔｕｒＢａｓｅｄｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ
ＸＵＰｅｉ，ＺＨＡＮＧＣｈａｏ
（ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０２２４，Ｃｈｉｎａ）
２０１５年８月第４期
林业资源管理ＦＯＲＥＳＴＲＥＳＯＵＲＣＥＳＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ
Ａｕｇｕｓｔ２０１５Ｎｏ４
土壤水分遥感反演研究进展
徐㊀沛，张㊀超
（西南林业大学，昆明６５０２２４）
摘要：近年来，随着人们对全球气候变化的逐渐重视，环境遥感领域中的土壤水分遥感反演技术已成为研究热点和前沿之一。通过对区域宏观土壤水分进行遥感反演，对于研究植被生长状况、农作物生长发育及产量预估、气候变化及环境响应机制等提供基础依据，具有重要的理论意义。在广泛了解和分析国内外土壤水分遥感反演研究进展的基础上，分别从可见光－近红外法、热红外法和微波遥感法３个方面总结和归纳了目前土壤水分遥感反演的主要方法，分析了各方法的原理与特点，讨论了国内外在该领域研究方面存在的主要技术问题，最后从４个方面对基于遥感技术的土壤水分反演研究进行了展望。关键词：土壤水分；反演模型；光学遥感；微波遥感中图分类号：Ｓ７７１８㊀文献标识码：Ａ㊀文章编号：１００２－６６２２（２０１５）０４－０１５１－０６ＤＯＩ：１０．１３４６６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｙｚｙｇｌ．２０１５．０４．０２６

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。

基于无人机多光谱遥感的土壤盐渍化监测模型研究

摘要摘要受人类活动与自然条件的影响，内蒙古河套灌区土壤盐渍化问题日益严重，对土壤资源的可持续利用带来了巨大挑战。

无人机遥感技术可快速地获取大量的地物光谱信息，其厘米级的光谱分辨率可精确反映地物光谱特征，是精准、实时监测土壤盐分的重要手段。

本文以河套灌区沙壕渠灌域为研究区，分别在裸土期和植被覆盖期，获取不同盐渍化耕地的土壤含盐量信息以及研究区内地物的无人机多光谱遥感影像，并通过获取的光谱波段反射率构建多种光谱指数，分析两个时期的地物光谱曲线特征以及多光谱数据（波段反射率和光谱指数）与土壤含盐量的相关性，并采用一元线性回归方法建立基于敏感波段的盐分反演模型。

在植被覆盖期，采用多种回归方法建立基于不同模型输入变量组的土壤含盐量反演模型，并在裸土期采用机器学习算法建立基于不同变量筛选方法的土壤含盐量反演模型，最后采用3个精度评价指标对反演模型进行综合评定。

主要研究结论如下：（1）基于遥感数据的地物光谱特征及盐分与光谱相关性研究。

裸土与植被冠层的多光谱曲线差异明显，植被冠层反射率较低，裸土反射率较高。

两曲线均呈现出随波长增加而不断上升的趋势，且随着盐渍化程度的提高，反射率也随之增大。

裸土期表层土壤的4个波段（490 nm、550 nm、680 nm、800 nm）与土壤盐分含量呈现显著性相关关系，植被覆盖期植被冠层的3个波段（680 nm、800 nm、900 nm）与土壤盐分含量呈现显著性相关关系。

两个时期的一元线性回归模型预测精度都较低，相对而言，裸土期的一元线性回归模型精度高于植被覆盖期的一元线性回归模型精度。

（2）不同变量组耦合多种回归方法估算植被覆盖条件下的土壤含盐量。

通过分析敏感波段组、光谱指数组、全变量组的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE），光谱指数组在4种回归模型方法（多元线性回归（MLR）、反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVR）和随机森林（RF））中均取得了最佳的反演效果，敏感波段组和全变量组在不同的回归算法中反演效果不同。

基于遥感的土壤盐碱化监测

基于遥感的土壤盐碱化监测一、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造成了严重威胁。

及时、准确地监测土壤盐碱化的程度和分布对于制定合理的土地管理策略、改善土壤质量和保障粮食安全具有重要意义。

传统的土壤盐碱化监测方法通常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的时空连续信息。

随着遥感技术的快速发展，为土壤盐碱化监测提供了一种高效、便捷和宏观的手段。

二、遥感技术在土壤盐碱化监测中的原理遥感技术是通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，从而获取目标地物的特征和状态。

在土壤盐碱化监测中，主要利用了不同盐碱化程度的土壤在光谱特征上的差异。

盐碱化土壤中盐分的存在会影响土壤的物理和化学性质，进而改变其光谱反射特性。

例如，盐碱化程度较高的土壤通常在可见光和近红外波段的反射率较高，而在短波红外波段的吸收特征也会发生变化。

通过对这些光谱特征的分析和建模，可以反演出土壤的盐碱化参数，如盐分含量、pH 值等。

三、常用的遥感数据源（一）光学遥感光学遥感数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，常见的有Landsat 系列卫星、Sentinel-2 卫星等。

这些数据可以提供丰富的地表信息，用于提取土壤盐碱化相关的光谱特征。

（二）微波遥感微波遥感具有穿透能力强、不受天气条件影响等优点。

合成孔径雷达（SAR）是一种常用的微波遥感手段，能够获取土壤的后向散射系数等信息，对于监测土壤水分和盐分含量变化具有一定的潜力。

（三）高光谱遥感高光谱遥感能够获取连续的窄波段光谱信息，为精确分析土壤盐碱化的细微差异提供了可能。

但高光谱数据通常数据量较大，处理难度较高。

四、遥感监测土壤盐碱化的方法（一）基于光谱指数的方法通过构建特定的光谱指数，如归一化植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）等，来反映土壤盐碱化程度。

这些指数通常是基于不同波段的反射率计算得到的，可以有效地突出盐碱化土壤与正常土壤的差异。

土壤有机质遥感反演研究进展与展望

土壤有机质遥感反演研究进展与展望
程治允;陈冬勤;朱玮玮;张雅琼;屈冉;熊文成
【期刊名称】《农村经济与科技》
【年(卷),期】2024(35)4
【摘要】土壤有机质对于保证土壤肥力和平衡土壤生态系统碳储量具有重大意义。

遥感技术以其大范围、高精度、低成本等优势,为宏观、快速、准确获取土壤有机
质的时空分布特征提供了可能。

基于文献分析法重点分析了近30年来国内外土壤有机质含量反演研究采用的遥感数据源和反演模型。

结果表明,多源遥感联合反演
可整合不同传感器的优点,有效提高土壤有机质反演精度,非线性回归模型的精度普
遍优于线性回归模型。

目前土壤有机质遥感反演主要存在遥感影像时空分辨率无法同时达到最优、反演精度影响因素众多、研究区域空间及时间尺度较小等三个问题。

未来相关研究应着力推动生产标准化规范化高精度SOM专题产品,加强全球气候
变化背景下的土壤有机质和碳循环遥感研究,开展更大尺度的土壤有机质天空地遥
感监测和模型研究。

【总页数】4页(P15-18)
【作者】程治允;陈冬勤;朱玮玮;张雅琼;屈冉;熊文成
【作者单位】生态环境部卫星环境应用中心;河南方达空间信息技术有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S127
【相关文献】
1.土壤有机质遥感制图研究进展与展望
2.卫星遥感反演土壤有机质研究进展
3.基于高光谱遥感的土壤有机质反演模型研究进展
4.基于无人机遥感的盐渍化土壤有机质反演方法研究
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