利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分
土壤盐分计对土壤中盐分含量的测定方法
土壤盐分计对土壤中盐分含量的测定方法土壤盐分计对土壤中盐分含量的测定方法土壤中可溶性盐分是用一定的水土比例和在一定时间内浸提出来的土壤中所含有的水溶性盐分。
分析土壤中可溶性盐分的阴、阳离子组成，和由此确定的盐分类型和含量，可以判断土壤的盐渍状况和盐分动态，因为土壤所含的可溶性盐分达一定数量后，会直接影响作物的发芽和正常生长。
当然，盐分对作物生长的影响，主要决定于土壤可溶性盐分的含量及其组成，和不同作物的耐盐程度。
就盐分组成而言：苏打盐分(碳酸钠、碳酸氢钠)对作物的危害最大，氯化钠次之，硫酸钠相对较轻。
当土壤中可溶性镁增高时，也能毒害作物。
因此，定期测定土壤中可溶性盐分总量及其盐分组成，可以了解土壤的盐渍程度和季节性盐分动态，据此拟订改良利用盐碱土的措施。
通常，用水浸提液的烘干残渣量来表示土壤中水溶性物质的总量，烘干残渣量不仅包括矿质盐分量，尚有可溶性有机质以及少量硅、铝等氧化物。
盐分总量通常是盐分中阴、阳离子的总和，而烘干残渣量一般都高于盐分总量，因而应扣除非盐分数量。
此外，所测得的可溶性盐分总量，尚可验证系统分析中各种阴阳离子分量的分析结果。
可溶性盐分总量的测定方法很多，有重量法、电导法、比重计法，还有阴阳离子总合计算法等，由于比重计法比较粗放，而阴阳离子总和计算法又比较费时，所以在这里只重点介绍通用的重量法。
托普云农土壤盐分计/土壤盐分测量仪主要用于农业生产过程中各种土壤，水培养基质的盐分含量测量。
该土壤盐分计可直接插入土壤速测并自动记录，大屏幕中文液晶显示数据，可将数据导入计算机。
一、托普云农土壤盐分计技术参数土壤温度技术参数：温度单位：℃测试范围：-40℃～100℃精度：±0.5℃传感器长度：≥25cm分辨率：0.1℃土壤盐分技术参数：固态传感器可直接埋入土壤中测量范围：0～19.99ms/cm测量精度：±2%分辨率：0.01ms/cm温度补偿：0～50℃土壤水份技术参数：水份单位：%（m3/m3）响应时间：≤2秒土壤水份分辨率：0.1%标准电缆长度：1.5m(可按客户需要定做，最长可至1000m)可选件：测量地下深层土壤水分时建议使用土钻含水率测试范围：0～100%相对百分误差：≤3%二、托普云农土壤盐分计手持机技术参数记录容量：设备内部Flash可存储近3万条数据，标配4G内存卡可无限存储，亦可与Flash中数据同时存储。
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
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
基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化监测研究
基金项 Ｉ 国家国际科技合作项 目（０ ０ Ｆ ９ ７ ０１） 国家 自 Ｒ： ２ １Ｄ Ａ ２ ２ ２ ， 然科学基金项 目（ ０ ６０ ０ ４ １ １ ６ ） 霍英东教育基金项 目（ ２０ ８ ， ４８１２， １６０３， １ １ １ ） 教
取ｒ 域 、多波段 、多时相的土壤 信息 ，使大面积 实时 动态监 测盐碱化状况成为 可能［ 。 。 但是 ，多光谱遥感 技术难 以区分 １ 轻度盐碱化与非盐碱化的土壤 ， 高光谱遥感传感器 能获取纳 米级的地物连续光谱信息 ， 精细 的光谱分辨 率反 映了地物光 谱 的细微特征 ，使 得依 据 诊断性 的光 谱 吸收 特征 来识别 地 物 、 行遥 感 定 分 析 ，研 究 地 物 的 化 学 分 析 等 成 为 可 进 能｛］ 。近年来 ，国内外利用高光谱技术定 最半定量地 研究 上 壤盐渍化及 土壤特性 有 厂大 量研究 成果ｌ 。：静 等 以松 ５ Ｅ 嫩平原 两部 长岭 显为例 ， 运用 高光谱数据 人工神经 网络 方 法 相结 合 ， 能够提高盐渍化土的预测精 度 。 张芳 等【 明利用 实
¨ Ｃ，７ 月平均气温 ２ ５℃。 多年平均 日较差 １． ４ ７℃ ， 全年＞ｌ ｏ ℃的积温为 ４２ ８℃， ０ 年总辐射量达 ６ １７ Ｏ Ｊ・ｅ ，年 ． ｌ ×ｌ ｍｚ 口照时数 ２ ７ ４６ ０ ｈ ． ３ ×１。 。潜在蒸 发量 ２４ ０ ２ ｍ， ２ ． ３ｍ 多年平
文 献标 识 码 ：Ａ Ｄ Ｉ １ ． ９ ４ｊｉ ｎ １０ —５３ ２ １ ）７１ １ ５ Ｏ ： ０３ ６ ／．ｓ ． ０ ００ ９ ｆ０ ２０ —９ ８０ ｓ
中图分类号 ： Ｐ ０ Ｔ ７
基于高光谱指数的土壤盐渍化遥感监测研究——以平罗县为例
基于高光谱指数的土壤盐渍化遥感监测研究——以平罗县为例郭昆明;贾科利【摘要】为建立土壤盐渍化遥感监测模型,以宁夏平罗县为例,通过在野外测定高光谱数据,结合室内土壤样品化学分析结果,分析不同类型盐渍化土壤光谱特征,并对实测土壤光谱数据进行倒数、对数及其一阶微分等变换,确定响应土壤盐分质量分数和pH值的最优波段,最后通过回归分析构建土壤盐渍化监测模型.结果表明:不同类型盐渍化土壤光谱曲线在形态上基本趋于一致,光谱反射率在可见光范围内随波长增长而增大,在近红外波段,增长速度减缓;通过相关分析,确定对数一阶微分变换对应的385.7 nm和原始一阶微分变换对应的1 708.4 nm分别为土壤光谱反射率与土壤盐分质量分数和pH值的最佳特征波段;以高光谱盐分指数(SI2)为自变量,土壤盐分质量分数为因变量,利用二次多项式回归模型建立的预测模型为最优模型,该模型实测值和预测值间拟合系数(R2)为0.673,通过0.01显著性水平检验.【期刊名称】《宁夏工程技术》【年(卷),期】2019(018)001【总页数】6页(P91-96)【关键词】高光谱指数;土壤盐渍化;遥感;平罗县【作者】郭昆明;贾科利【作者单位】宁夏大学资源环境学院,宁夏银川 750021;宁夏大学资源环境学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】TP79土壤盐渍化影响植被生长并造成生态环境恶化，降低土地利用率，导致农作物产量下降，制约农业发展。
据统计，全球范围有盐渍化土壤9.55×108hm2，占地球陆地面积的7.26%，我国盐渍土总面积约3.6×107hm2，占全国可利用土地面积的4.88%[1—2]。
R.N.CLARK等[3]通过光谱反射率探究地物特征，为高光谱遥感反演提供理论基础。
E.BEN-DOR等[4]将实测数据与光学遥感相结合，定量分析了土壤有机质、土壤盐分质量分数和电导率，并进行遥感制图。
关元秀等[5]通过将Landsat/TM数据、地物光谱数据和实测数据相结合分析地物与影像关系，定量反演了黄河三角洲地区土壤盐分质量分数，并进行了盐渍化等级划分。
浅析电磁特性和反射光谱信息的土壤盐渍度快速检测方法
浅析电磁特性和反射光谱信息的土壤盐渍度快速检测方法发布时间：2021-10-26T07:55:53.720Z 来源：《工程管理前沿》2021年16期作者：李小莘石翔杨波[导读] 为了可以顺利地完成温室环境中有关土壤盐渍化的程度迅速现象的现场检测，准备采用基于土壤电导率和土壤光谱反射率以及土壤盐渍化的定量关系描述的技术，建立一套可以用于现场表征土壤盐渍化程度的快速检测应用系统。
李小莘石翔杨波中电建路桥集团有限公司新疆克州阿图什市 845350摘要：为了可以顺利地完成温室环境中有关土壤盐渍化的程度迅速现象的现场检测，准备采用基于土壤电导率和土壤光谱反射率以及土壤盐渍化的定量关系描述的技术，建立一套可以用于现场表征土壤盐渍化程度的快速检测应用系统。
首先，应该要有对土壤盐度进行定性的分析过程，应用电磁感应方法检测土壤的盐渍化程度，再通过测量出电导率来推导出有关原生磁场和诱导出的次生磁场的相对关系，进一步地推算出土壤盐渍化的程度。
其次，由于土壤在可见光、红外线微波的各个波段的反射特性，因此，将光谱图和TM数据进行结合从而得到盐渍化影像，并研究以TM数据作为土壤盐渍化的基础图像，再通过几何精校正映射至实际地点。
最后，为了提高影像的识别率，再采用精度和稳定性比较高的支持向量机分类法，从而给出相关的测度公式。
因此，从此次对土壤的实验结果来看，以电磁特性和光谱特性来综合评价土壤盐渍化程度的方法是具有可行性的。
关键词：无损检测；多传感器阵列；光谱信息；计算机处理技术该设施蔬菜栽培是建立在人为控制的基础之上，在封闭或者版封闭的环境中也是可以全年四季生产的。
但基于该设施内的温度高于露天环境之中的温度，因此土壤水分的向上运动也可能比露天环境的反应更剧烈些，进而造成土壤水分蒸发强烈，土壤矿化加剧明显，以及产生设施土壤次生盐渍化的结果。
由于现代农业加剧了土壤盐渍化，造成了巴西、美国、挪威、埃及和澳大利亚等国家的土壤盐渍化程度不断加剧，生态环境越来越恶劣。
土壤原位盐份速测仪分析土壤盐度对棉花生长具有什么影响
土壤原位盐份速测仪分析土壤盐度对棉花生长具有什么影响我国也是盐渍土分布广泛的国家，土壤盐碱化严重制约着农业的发展。
土壤盐分分布对根系生长、分布有着密切的关系，同时对作物生长和养分吸收也有着很大的影响。
因此，我们要尽可能的修复土壤，在这过程中不得不提到土壤原位盐份速测仪，该仪器利用多功能探头与传感器来快速测定土壤中的盐分含量，为作物生产所必须的营养成分与生存环境提供了可靠依据。
土壤原位盐份速测仪也成为土壤原位EC速测仪、土壤盐分仪器、土壤EC 计、土壤盐分测量仪等。
土壤原位盐份速测仪主要用于农业生产过程中对土壤的盐分含量快速测量，以及数据记录。
托普云农TZS-ECW-IG土壤原位盐份速测仪带GPS定位功能，数据自动采集、实时实地显示地点的地理坐标（经纬度信息）并保存，并且具有256通道同时检测的扩展功能，可以实现多点同步检测，可按需要自行组合。
本文通过土壤原位盐份速测仪研究土壤盐度对棉花生长及养分吸收具有什么影响。
1、棉花干物质积累量随土壤盐度的升高而显着降低，滴灌方式对棉花干物质积累量没有影响。
2、棉花根重、根长和根表面积均随土壤盐度的升高而减低，根平均直径却随土壤盐度的升高而增加，我们要使用土壤原位盐份速测仪对土壤盐分进行检测。
地表滴灌条件下，棉花的根长、根表面积和根体积主要分布在土壤表层0-20cm，而地下滴灌条件下，棉花根系的根长、根表面积和根体积分布在更深土层。
3、土壤盐度对土壤中硝态氮的分布影响明显，因此，土壤原位盐份速测仪的诞生具有重要的意义。
高盐度条件下，土壤硝态氮向下部土体的淋洗明显增加。
土壤盐度对于有效磷含量的影响不大，但两种不同滴灌方式之间土壤有效磷的分布具有一定的差异，地下滴灌可影响更深土层的土壤有效磷。
4、棉花的氮、磷积累量随着土壤盐度的升高而显着降低，K+含量则随着土壤盐度的升高而显着增加，我们要通过土壤原位盐份速测仪时时关注土壤盐度的情况。
棉株体内盐分离子(Na+和Cl-)呈现明显的积累趋势，Na+和Cl-含量随着土壤盐度的升高而显着增加。
基于高光谱技术的盐渍化土壤水盐含量估测研究
基于高光谱技术的盐渍化土壤水盐含量估测研究基于高光谱技术的盐渍化土壤水盐含量估测研究摘要：盐渍化土壤的形成对农牧业生产和土地可持续利用造成了严重影响。
准确估测盐渍化土壤的水盐含量是有效改善土地质量和提高农作物产量的关键。
本文主要探讨了基于高光谱技术的盐渍化土壤水盐含量估测方法，并对其应用前景进行了总结。
一、引言盐渍化土壤是指土壤中含有过量的盐分，超过了农作物适应的范围，导致土壤质量下降，影响农作物的正常生长与发育。
目前，盐渍化土壤的水盐含量估测主要采用实地采样与实验室分析的方法，这种方法耗时费力，且往往只能得到有限的样本数据。
因此，研究开发快速、准确的水盐含量估测技术对于盐渍化土壤的研究具有重要意义。
二、高光谱技术高光谱技术是一种通过对光谱进行高精度的分析和处理，获取土壤或植被特定参数的无损检测方法。
该技术能够获取多波段、连续光谱反射率数据，从而对土壤的水盐含量、养分状况等进行分析与估测。
由于高光谱技术具有非接触、高效率、高精确度等优势，成为盐渍化土壤水盐含量估测的重要手段之一。
三、高光谱数据处理与模型建立在利用高光谱技术进行水盐含量估测时，需要进行一系列数据处理和模型建立的工作。
首先，采集盐渍化土壤的高光谱影像数据，并进行预处理，包括数据校正、辐射校正等。
然后，对预处理后的数据进行特征提取，主要包括光谱特征、空间特征和纹理特征等。
接下来，通过与实测水盐含量进行相关分析，选择合适的模型进行建立和优化，如偏最小二乘回归、支持向量机等。
四、盐渍化土壤水盐含量估测结果分析通过实际应用高光谱技术对盐渍化土壤的水盐含量进行估测，可以得到准确、高效的结果。
研究发现，高光谱技术对于土壤盐分含量的估测具有较高的精度和可靠性。
此外，通过对比不同模型的结果，可以选择最佳的估测模型，提高估测精度。
五、基于高光谱技术的盐渍化土壤水盐含量估测的应用前景高光谱技术在盐渍化土壤水盐含量估测中的应用前景广阔。
一方面，通过该技术可以实现大范围的盐渍化土壤水盐含量遥感监测，提高土地利用效率。
基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化监测
基于综合高光谱指数的区域土壤盐渍化监测发布时间：2021-01-25T08:05:59.771Z 来源：《防护工程》2020年29期作者：连国栋[导读] 将最后得出的结果和土壤盐渍化分级标准表进行对比就可以得出想要的结论。
如表1所示。
江苏承泰环境技术服务有限公司摘要：高光谱遥感技术具有迅速和无伤的检测优势，所以，本文在对土壤含盐量以及土壤盐渍化进行预测的时候使用的就是光谱反射技术。
其中实验的主要步骤就是，先在需要检测的区域搜集一定的土壤检测样本，然后在利用高光谱反射率对土壤的含盐量以及盐渍化进行分析检测。
使用光谱分析技术计算出高光谱指数，然后依据指数就可以得出土壤的含盐量和盐渍化。
关键词：高光谱指数；土壤检测；盐渍化；监测分析1数据的搜集和处理1.1数据搜集在对检测样本数据进行搜集的时候要按照以下几个原则，土地的测量区域要保持平坦开阔，在一定的范围内一定要具有代表性，不同的土壤测量区域内要设置多个搜集点，最合适的就是按照梅花形状进行样本数据采集，尽量在多个区域进行数据采集。
最后将搜集好的土壤样本带回实验室进行检测，在进行检测之前一定要将其自然风干，然后将其杂质去除，最后将其磨碎使其可以经过0.5mm大小孔径的筛子。
将处理好的土壤样本按照水和土比例1：5的比例进行提取土壤浸提液，最后进行处理分析，检测项目还要包括土壤中的八大离子含量。
最终的检测结果要进行多次检测最后取平均值。
将最后得出的结果和土壤盐渍化分级标准表进行对比就可以得出想要的结论。
如表1所示。
表1 土壤盐渍化分级标准图1 不同盐渍化程度土壤反射率曲线图在不同的盐渍化水平中，土壤的光谱反射如图1所示。
由图1可以看出，土壤样品区域的盐渍化程度在不断的加剧，土壤的表面积盐情况越来越严重，这就是造成植被覆盖面积逐渐减少的原因之一。
在不同的盐渍化土壤中，土壤的光谱特点在整个形态上都是趋于一种方向的，随着波长的不断增加我们可以发现光谱反射率也在不断的增加，在1400纳米和1900纳米的时候分别有两个吸收低谷。
土壤盐分含量测定方法
土壤盐分含量测定方法嘿，朋友们！咱今天来聊聊土壤盐分含量测定方法。
这可真是个有意思的事儿，就好像咱平时做饭掌握调料的用量一样重要呢！你想啊，土壤就像是大地的“餐桌”，盐分就是其中的一味“调料”。
要是这“调料”放多了或者放少了，那对植物来说可就麻烦啦！那怎么才能知道这土壤里盐分含量合不合适呢？咱先说一个简单的办法，就像咱尝尝菜咸不咸一样。
可以用手摸摸土壤，感觉一下是不是有点黏糊糊的。
要是这样，那可能盐分就有点多咯！不过这只是个初步的判断，可不算太准确呢。
还有个办法呢，就像医生给病人检查身体一样。
咱可以取点土壤样本，然后放到水里泡一泡。
这一泡，土壤里的盐分就会溶解到水里啦。
接下来，就可以用一些专门的仪器或者试纸来测一测这水的“咸淡”。
这就好比咱用温度计测体温，能清楚地知道个大概情况。
再厉害一点的办法呢，就像是给土壤做个“全面体检”。
可以用一些更高级的仪器，能精确地测出盐分的各种成分和含量。
这可就厉害啦，就像咱能清楚地知道一道菜里都有啥调料，各放了多少一样。
不过，这里面也有要注意的地方哦！就像咱做饭不能乱加调料一样，测的时候也要小心仔细。
要是样本取错了地方，或者操作的时候不小心弄错了步骤，那结果可就不准确啦！那不是白忙活一场嘛！你说这土壤盐分含量测定是不是挺有趣的？咱得把这个事儿重视起来呀，就像咱重视自己的健康一样。
只有了解了土壤的“身体状况”，才能让植物在上面茁壮成长，就像咱人吃得健康才能身体棒棒的！咱平时可能不太会注意到这些，但其实土壤盐分含量对咱的生活影响可大啦！想想看，要是土壤盐分不合适，种出来的庄稼不好，那咱吃的粮食、蔬菜不就少了吗？所以呀，学会这些测定方法，可真是太重要啦！总之呢，土壤盐分含量测定可不是什么难事，但也得用心去做。
就像咱过日子一样，得细心、认真，才能把生活过得有滋有味。
大家都行动起来吧，去好好了解一下咱们脚下这片土地的“秘密”！。
土壤中盐分的测定
土壤中盐分的测定嘿，朋友们！今天咱来聊聊土壤中盐分的测定这档子事儿。
你说这土壤里的盐分啊，就像是个调皮的小精灵，有时候多了，有时候少了，可得好好把它弄清楚才行呢！想象一下，土壤就像是我们的大厨房，盐分就是其中的一味调料。
要是这调料放多了，那做出的“菜”可就不好吃啦，植物们可不喜欢太咸的环境。
那怎么才能知道土壤里的盐分是多是少呢？这就得靠我们的测定方法啦！咱先得准备些工具，就像厨师得有锅碗瓢盆一样。
什么小瓶子啦，小勺子啦，还有一些专门的试剂。
然后呢，就可以开始动手啦！从土壤里挖一小点样本出来，这就像是从大厨房里舀出一勺调料来尝尝味道。
把这土壤样本放进小瓶子里，加上一些试剂，然后就开始观察啦！这时候就好像是在看一场魔术表演。
如果试剂和土壤反应后出现了某种特定的颜色变化，那就说明盐分的含量大概在一个什么范围。
嘿，是不是很神奇？你说这土壤里的盐分测定重要不重要？那当然重要啦！就好比我们人每天要知道吃了多少盐一样，植物们也需要一个合适的盐分环境才能茁壮成长啊。
要是盐分太多，它们可能就长不好，甚至会生病呢。
而且啊，不同的土壤类型，盐分的情况也不一样。
就像不同地方的菜口味不一样，有的清淡，有的重口。
我们得根据土壤的特点来选择合适的测定方法。
你可别小看了这小小的盐分测定，它背后可有着大学问呢！就像我们生活中的很多小事，看似不起眼，实则很关键。
所以啊，朋友们，要重视土壤中盐分的测定啊！这可是关系到我们的土地健康，关系到植物们的生长呢！咱可不能马虎，得认真对待，就像对待我们自己的健康一样。
让我们一起努力，把这个“小精灵”给摸清楚，让我们的土地变得更美好！。
基于光谱指数与EM38的土壤盐分空间变异性研究
Ｅ ８ 量 点采 用 机 械 布 点 方 法 ，在 全 县 范 围 内 测 量 点 Ｍ３ 测 间 隔距 离 ３ｋ ｍ，共 选取 １２测量 单元 。在机 械 布 点 的 每个 点 ４
上选 ５ 个点 ， 进行 Ｅ ８测量 ， 在每一个 测点上将 Ｅ ８ Ｍ３ 并 Ｍ３
１２ ２ 遥 感数 据 处 理 与光 谱 指 数 计 算 ．．
基 金项 目： 中 国 科 学 院 知 识 创 新 工 程 重 要 方 向 项 目 课 题 项 目 （ ｚｘ 一ｗ ４ ６３） ｋｃ２ｙ －０ ，国 家 科 技 支 撑 计 划 课 题 项 目 （ ０ ６ ＡＤ ５ ０ ， ２ ０ Ｂ ０ Ｂ ２
风气 候 区 ，降水 量 时 空 分 布不 均 ，主要 集 中在 ６ ～８月 份 ， 年 平 均 蒸发 量 是 降 雨 量 的 ３ ０ ．２倍 。该 区 位 于 黄 淮 海 平 原 的 中
部。 Ｉ ２ 研 究方 法 ．
１ ２ １ Ｅ ８测量 方法 ． ． Ｍ３
测与制图 。但由于传 感器 只扫描 土壤 的表 面，未 涉及土
１ Ｉ 研 究 区概 况 ．
研究 区位于河南省封 丘县 ，地理位 置位 于东经 １ ４１ １。４
～
治 理 盐 碱地 和防 止 其 进 一 步退 化 的 必 要前 提 。 目前 已有 很 多 学 者利 用 遥 感 方 法成 功 地 对 盐 渍 土进 行 监
１４４ 北 纬 ３ 。３～ ３ 。４，地 处 北 暖 温 带 半 干 旱 型 季 １。５ ， ４５ ５１
第２卷。 ４ ９ 第 期
２００９ 年 ４ 月
光
谱学与光来自谱分析
基于可见近红外高光谱的东北盐渍土盐分定量模型研究
张 晓光 ，黄 标 ，季 峻峰。，胡 文友 ，孙维侠 ，赵 永存
１．中国科学院南京土壤研究所 ，江苏 南京 ２１０００８ ２．中国科学院研究生院 ，北京 １０００４９ ３．南京大学地球科 学与工程学院，江苏 南京 ２１００９３
摘 要 为实现东 Ｅ苏打盐渍土盐分 的定 量反 演 ，利用 光谱测 量技术 ，建立 了上壤 反射光谱 与土壤盐 分含 量之 间的偏最 小二乘 回归模型 ；探讨 了利用反射光 谱预 测土壤 盐分含 量的可行 性 ；分析 了不 同光谱处 理方 法 、不同重采样间隔条件下建模 的精 度。结果表 明 ：基于反射光谱进行土壤盐分 的定量预测是 可行 的。平滑 后 的光谱 预测 精度 比平滑前的预测精度 明显提 高 。平滑后 倒数对 数变换 能够有 效去除 噪声影 响，所建 立的 模型预测精度最 高（Ｒ 一Ｏ．６６７７，ＲＰＤ＝１．６１）。能够 满足 盐分预 测精度 的最大 的重 采样 间隔为 ８ ｎＩｎ。为大 规模 卫星遥感监测盐渍化 土壤 时空演变提供 了科学 的参考依 据。
将土壤样品在实验室风干处理 ，去 除杂 草和植物根 系后 本作 为建模样本集 ，剩余 的 ３６个样 本 为预测样 本作 为独立
磨细 ，分别过 １．６５和 ０．１６５ ＩＤＡＴＩ筛 。过 １．６５ ＩＴｌＩｎ筛的土壤用 验证 集。建立模型 的精度评价主要采用预测值 和实测值 的决
＊通 讯 联 系人 ｅ－ｍａｉｌ：ｂｈｕａｎｇ＠ ｉｓｓａｓ．ａｃ．ｃｎ
２０７６
光 谱 学 与 光 谱 分 析
第 ３２卷
每个 采样 点作 梅花形 ５～７次重 复取 土 ，然后混合均匀 ，从 中 研究采用偏最小二乘 回归方法进行建模 。
取 ｌ～２ 带 回实验室供分析 。
全部样 本按 电导率大小 进行排 序 ，等间隔选择 ９０个样
光谱技术结合水分校正与样本增广的棉田土壤盐分精准反演
光谱技术结合水分校正与样本增广的棉田土壤盐分精准反演李佳怿;张翼腾;周宝闯;翁海勇;周蓓蓓;叶大鹏;瞿芳芳【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2024(40)1【摘要】棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。
水分和盐分作为主要环境因素,共同影响棉田土壤的波谱特征,两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。
为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性,该研究联用可见/短波近红外(400~1 000 nm)和长波近红外(960~1 693 nm)技术,采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱;结合外部参数正交法(external parameter orthogonalization,EPO),校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息;引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN),进行样本增广与质量评估;参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet,最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型,用于棉田土壤盐分的反演。
结果表明,与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比,该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性,并能得到更优的模型预测性能。
EPO-DCGAN-RNet的建模集R^(2)和均方根误差分别为0.942、115.420μS/cm,验证集R^(2)和均方根误差分别为0.910和136.472μS/cm。
研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持,有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。
【总页数】11页(P171-181)【作者】李佳怿;张翼腾;周宝闯;翁海勇;周蓓蓓;叶大鹏;瞿芳芳【作者单位】福建农林大学机电工程学院;西安理工大学水利水电学院【正文语种】中文【中图分类】S151.9【相关文献】1.利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分2.渭干河—库车河三角洲绿洲棉田土壤\r 盐分估算及遥感反演3.基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证4.基于地物高光谱和无人机多光谱的黄河三角洲土壤盐分机器学习反演模型5.典型绿洲灌区棉田土壤盐分多光谱遥感反演与季节差异性研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
土壤中盐分含量测定
土壤中可溶性盐分是用一定的水土比例和在一定时间内浸提出来的土壤中所含有的水溶性盐分。
分析土壤中可溶性盐分的阴、阳离子组成，和由此确定的盐分类型和含量，可以判断土壤的盐渍状况和盐分动态，因为土壤所含的可溶性盐分达一定数量后，会直接影响作物的发芽和正常生长。
当然，盐分对作物生长的影响，主要决定于土壤可溶性盐分的含量及其组成，和不同作物的耐盐程度。
就盐分组成而言：苏打盐分(碳酸钠、碳酸氢钠)对作物的危害最大，氯化钠次之，硫酸钠相对较轻。
当土壤中可溶性镁增高时，也能毒害作物。
因此，定期测定土壤中可溶性盐分总量及其盐分组成，可以了解土壤的盐渍程度和季节性盐分动态，据此拟订改良利用盐碱土的措施。
通常，用水浸提液的烘干残渣量来表示土壤中水溶性物质的总量，烘干残渣量不仅包括矿质盐分量，尚有可溶性有机质以及少量硅、铝等氧化物。
盐分总量通常是盐分中阴、阳离子的总和，而烘干残渣量一般都高于盐分总量，因而应扣除非盐分数量。
此外，所测得的可溶性盐分总量，尚可验证系统分析中各种阴阳离子分量的分析结果。
可溶性盐分总量的测定方法很多，有重量法、电导法、比重计法，还有阴阳离子总合计算法等，由于比重计法比较粗放，而阴阳离子总和计算法又比较费时，所以在这里只重点介绍通用的重量法。
1待测液的制备1. 1 原理土壤样品与水按一定的水土比例混合，经过一定时间振荡后，将土壤中的可溶性盐分提取到溶液中，然后将水土混合液进行过滤，滤液可作为土壤可溶性盐分测定的待测液。
1. 2 仪器电动振荡机，真空泵(抽气用)，大口塑料瓶(1000 mL)，巴士滤管和平板瓷漏斗，抽气瓶(1000mL)。
1. 3 操作步骤1. 3. 1 称取通过18号筛(1mm筛孔)风干土壤样品100g(精确到0．1 g)，放入1000mL大口塑料瓶中，加入500m L二氧化碳蒸馏水。
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利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分李静1,2,王克如1,2*,李少昆1,2,陈兵3,肖春花1,王琼3,王方永3,李栓明1,2,赖军臣4,孙亚玲1,2,张国强1,2(1.石河子大学绿洲生态农业重点实验室,新疆石河子832003;2.中国农业科学院作物科学研究所/农业部作物生理生态重点实验室,北京100081;3.新疆农垦科学院棉花研究所,新疆石河子832003;4.新疆生产建设兵团第六师农业局,新疆五家渠市831300)摘要:通过对棉田土壤盐分的光谱反演研究,为土壤盐渍化遥感动态监测提供可能。
利用ASD 地物光谱仪测定新疆兵团第六师共青团农场盐渍化棉田土壤光谱,结合土壤化学参数分析确定反映棉田土壤盐渍化程度的敏感波段,构建最佳盐分指数对棉田土壤盐分进行监测。
结果表明,随盐渍化程度(0.084～1.659g ·kg -1)的加重,土壤光谱反射率呈上升趋势,在近红外区(1350～1850nm)差异尤为显著,该波段范围光谱反射率与土壤盐分呈极显著相关(=0.880**),且对土壤盐分响应敏感,为识别盐渍化土壤的敏感波段;选择盐渍化光谱敏感波段建立了盐分指数SI 1,BI ,SI 2,NDSI ,SI 3监测棉田土壤盐渍化的模型,其中SI 1和BI 的RMSE 分别为0.151和0.149、RE 为7.5%和6.3%,预测能力强,可推荐为棉田土壤盐分监测的最佳模型。
关键词:棉田;光谱-盐分指数;土壤盐渍化;监测中图分类号:S562.01文献标志码:A文章编号:1002-7807(2014)06-0555-08Li Jing 1,2,Wang Keru 1,2*,Li Shaokun 1,2,Chen Bing 3*,Xiao Chunhua 1,Wang Qiong 3,Wang Fangyong 3,Li Shuanming 1,2,Lai Junchen 4,Sun Yaling 1,2,Zhang Guoqiang 1,2(1.832003;2.100081,;3.832003,;4.831300,)We conducted remote sensing dynamic monitoring of soil salinization by soil salt-spectrum inversion in cotton fields.An ASD spectrometer was used to measure the cotton soil spectra in the Communist Youth League farm of the sixth division of the Xinjiang Production and Construction Corps.The most sensitive wave band for measuring the soil salinization degree was determined by combined analysis of spectral and soil chemistry parameters,and the best salt index for monitoring soil salt con-tent in cotton fields was determined.The results showed that soil spectral reflectance increased(0.084-1.659g ·kg -1)with increas-ing salinization degree,and the difference was more obvious in the near infrared region (1350-1850nm).This band range of spectral reflectance was the most sensitive wavelength for identifying salinized soil and was significantly correlated with soil salt (=0.880**).By selecting sensitive bands,salt index models including SI 1,BI,SI 2,NDSI and SI 3were constructed to monitor soil salinization.Among the models,the SI1and BI salt indexes were the most accurate,with a minimum RMSE of 0.151and 0.149,and RE of 7.5%and 6.3%,respectively.We recommend these as the best models to monitor soil salinity in cotton fields.cotton fields;spectrum-salt index;soil salinization;monitoring收稿日期:2014-03-07作者简介:李静(1989-),女,硕士研究生,ljxjshz@ ;通讯作者:wkeru01@基金项目:科技支撑计划(2012BAH27B04)和国家自然科学基金(41161068)土壤盐渍化导致土地退化,生产能力下降,影响农业生态环境稳定性,是制约干旱区农业可持续发展的重要因素[1]。
棉花是新疆农业的支柱产业,2012年总产量占全国总产量的一半。
然而,棉花学报Cotton Science 2014,26(6):555~562学报页脚26卷棉花学报不合理的灌溉导致土壤盐碱化呈加重趋势,近年受盐碱胁迫的棉田约占30%[2-4],严重影响了棉花的产量,尤其是在棉花蕾期和花期,盐分胁迫常导致蕾铃脱落严重[5-8]。
针对性的利用土壤改良剂和合理的灌溉,可减轻盐分危害。
因此,及时获取土壤盐分信息,对于棉田土壤改良、合理制定棉田管理措施至关重要。
传统的土壤盐碱监测方法多通过人工取样、室内分析,不仅费时、费力,缺乏时效性和准确性,无法进行大面积动态监测[9]。
近年来迅速发展起来的遥感技术,可快速获取大范围土壤信息,实现土壤盐碱化状况的大面积、连续监测[10-11]。
特别是高光谱遥感具有更为精细的光谱分辨率,能够获取目标物的连续光谱信息,可反映土壤盐分更为细微的光谱特征[12]。
前人利用高光谱技术监测土壤盐渍化的研究已有不少报道[13-21],但大多利用光谱反射率或单个植被指数对土壤盐分进行反演,其模型适用性较差,很少有多个指数综合建模或多个指数比较建模的研究。
本研究选取棉花关键生育期非盐渍化土壤和不同程度盐渍化土壤,进行光谱反射率测定,相关分析确定土壤盐分的敏感波段,通过回归分析优化高光谱土壤盐分指数,对多个光谱指数进行综合分析建立土壤盐渍化监测模型,为开展棉田土壤盐渍化遥感监测提供依据。
试验设计试验地点概况试验地位于新疆兵团第六师共青团农场(中心点位于北纬44°18′,东经87°8′),属于大陆性温带干旱气候。
土壤包括壤质灰漠土和盐碱土,肥力中等,前茬为棉花。
4月中旬播种,宽膜种植,膜上点播,膜下滴灌,整个生育期灌水9~11次,共3500~3800m3·hm-2。
随水施纯氮300~350 kg·hm-2,P2O5150~200kg·hm-2和K2O75~85kg·hm-2。
按当地大田常规管理。
图1中蓝色标记为取样点。
测试样本材料的获取及土壤盐渍化程度分级在棉花关键生育期采集样点棉田土壤。
蕾期(6月25日)21个样本,花期(7月28日)19个样本,铃期(8月10日)23个样本,吐絮期(8月29日)21个样本。
将各时期样本按毛任钊等[22]提出的盐化等级指标将样本分成5级:非盐渍化(＜0.1g·kg-1)土壤样本数共16个,轻度盐渍化(0.1～0.3g·kg-1)土壤样本数17个,中度盐渍化(0.3～0.6g·kg-1)土壤样本数20个,重度盐渍化(0.6～1.0g·kg-1)土壤样本数17个,极重度盐渍化(＞1.0g·kg-1)土壤样本数14个。
图1试验地点及取样点Fig.1Experimental and sampling sites表1各生育时期土壤含盐量描述性统计分析Table1The descriptive statistical analysis of soil salt content in different growth periods 生育时期Growth period最小值Min最大值Max均值Mean标准差SD蕾期Flower bud stage0.085 1.0720.4760.3550.361花期Blooming period0.084 1.6590.4940.4550.359铃期Period of boll0.088 1.2800.4600.0740.696吐絮期Boll opening period0.087 1.4740.5910.4210.691 5566期李静等:利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分注:S0:非盐渍化;S3:重度盐渍化。
Remark:S0:non-salinization;S3:severe salinization.图2不同盐渍化程度棉田土壤不同时期光谱反射率曲线Fig.2The reflectance spectrum curve of different salinization cotton field soils in different growth periods结果与分析不同含盐量棉田土壤光谱特征由图2可见,盐渍化土壤与非盐渍化土壤光谱反射率均在1420nm 、1917nm 、2211nm 处有3个明显的吸收谷,但两者反射率值大小不同,盐渍化土光谱反射率在各生育期均明显高于非盐渍化土壤反射率值。
在400～2500nm 波段内,盐土壤采集与含盐量测定土样采集采用5点法取表层土壤0～5cm ,在室内进行阴干、研磨、过1mm 筛处理后,测定高光谱反射率,再进行盐分测定。
土壤含盐量的测定参照《土壤农化分析》[23]中电导法测定,计算结果采用标准曲线法计算土壤全盐含量。
土壤高光谱数据采集采用美国ASD Field Spec Pro FR 2500背挂式野外光谱辐射仪。
土壤光谱测量在暗室中进行。
光源为50W 的卤钨灯,用三脚架固定距离土样表面垂直高度40cm ,采用25°视场角的传感器探头,用三脚架固定距离土壤样本表面10cm 的垂直上方。