土壤遥感监测研究进展_徐金鸿
土壤污染中遥感研究现状分析论文
土壤污染中遥感研究现状分析论文土壤污染中遥感研究现状分析论文摘要：针对土壤污染可能出现的概念理解偏差，首先介绍土壤污染及其特点，明确了遥感技术监测土壤污染的目标与内容范畴。
从土壤污染遥感监测研究，包括光谱机理、土壤污染反演、植被胁迫遥感反演等方面，全面总结了各种方法的主要进展、特点及应用中的问题。
结合土壤污染监测需求，尤其是《土壤污染防治行动计划》的明确需求，分析了遥感技术在土壤污染源监管、土壤污染风险管控、土壤调查布点优化、土壤污染反演研究等方面中的应用前景，表明遥感技术可以提高土壤污染监测能力，并为土壤环境管理提供全面宏观信息。
关键词：土壤污染; 遥感; 土十条; 重金属;引言土壤是经济社会可持续发展的物质基础，关系人民群众身体健康，关系美丽中国建设，保护好土壤环境是推进生态文明建设和维护国家生态安全的重要内容。
我国土壤环境总体状况堪忧，部分地区污染较为严重。
2005年至2013年开展了首次全国土壤污染状况调查，结果表明，全国土壤总的点位超标率为16.1%，其中轻微、轻度、中度和重度污染点位比例分别为11.2%、2.3%、1.5%和1.1%[1]。
国务院于2016年5月印发了《土壤污染防治行动计划》(“土十条”) ，实施“土十条”是国家向污染宣战的三个重大战略之一，而土壤污染状况调查与土壤环境监测是打赢土壤污染战役的重要基础。
传统的土壤污染研究是通过室内分析野外实地逐点采集的样品，获取各样点的污染物质含量，研究大部分则集中污染物化学测定方法、赋存状态、污染与所依附的微观环境的关系、污染分布迁移规律、污染风险评价方法等[2-5]。
这种方法能够取得相对良好的测量精度，但耗时费力、效率较低，而且无法较好地获取空间上连续分布信息。
遥感作为空间技术为宏观快速获取土壤重金属污染信息提供了新的途径，尤其是近年来，国内外多源卫星遥感数据在空间分辨率、时间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率等方面均取得突飞猛进的发展，为遥感技术在土壤重金属污染调查与监测方面发挥更大作用提供了可能。
土壤水分遥感监测研究进展
土壤水分遥感监测研究进展土壤水分是植物生长和发育的基础，也是农业生产、水文监测和环境治理等领域的关键参数。
然而，传统的土壤水分监测方法往往需要耗费大量人力和物力，难以实现大范围、实时和准确的监测。
近年来，随着遥感技术的不断发展，土壤水分的遥感监测逐渐成为研究热点。
本文将综述土壤水分遥感监测的研究进展，技术及应用，并探讨未来研究方向和潜力。
自20世纪初以来，众多研究者致力于土壤水分的遥感监测研究。
根据研究方法，可分为基于地面遥感、航空遥感和卫星遥感的不同类型。
地面遥感具有较高的精度，但监测范围有限。
航空遥感能够实现大范围监测，但成本较高。
卫星遥感具有大范围和动态监测的优势，但精度略低于前两种方法。
不同波段的遥感卫星如Landsat、Sentinel等也在土壤水分监测中得到了应用。
遥感技术在土壤水分监测中的应用包括多种方法和技术流程。
其中，最常见的是利用植被指数（如NDVI）与土壤水分含量之间的相关性进行监测。
通过分析遥感图像的植被指数，可以推断出土壤水分的分布和含量。
另外，微波遥感、主动式红外遥感、雷达成像等技术也在不同程度上应用于土壤水分的监测。
这些技术结合了遥感、地理信息系统（GIS）和数值模型，实现了土壤水分的定量分析和动态监测。
土壤水分遥感监测在农业生产中具有重要应用价值。
通过遥感技术，可以实时获取农田土壤水分信息，为农业生产管理提供决策依据。
在洪水灾害后，航空遥感和卫星遥感技术可用于评估土壤含水量，预测洪水对农作物的影响。
在环境治理方面，土壤水分遥感监测有助于了解土壤水分分布和动态变化，为土地利用规划、水资源管理和生态保护提供了科学依据。
随着遥感技术的不断发展，土壤水分遥感监测将具有更大的应用潜力。
未来研究方向可以从以下几个方面展开：1）提高遥感监测的精度和分辨率；2）实现多源数据的融合与分析；3）结合人工智能和机器学习技术，提升土壤水分遥感监测的自动化和智能化水平；4）拓展土壤水分遥感监测在非农领域的应用，如地质勘查、矿产资源开发等。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展一、遥感技术在干旱监测中的应用1. 植被指数2. 土壤水分遥感土壤水分是干旱监测中的重要参数之一，而遥感技术可以通过微波遥感或热红外遥感来获取土壤水分信息。
微波遥感利用微波波段的信号穿透能力来获取土壤深层的水分信息，而热红外遥感则是通过地表温度的变化来推测土壤水分的情况。
这些信息可以为干旱监测和预警提供有力的支持。
3. 热惯性遥感热惯性遥感是利用地表温度的变化来判断植被水分状况的一种遥感手段。
在干旱条件下，植被水分减少导致地表温度升高，因此可以通过热惯性遥感技术来监测干旱的发生和发展过程。
以上这些遥感技术都可以为干旱监测提供重要的信息支持，为决策者提供科学依据。
1. 遥感数据应用随着卫星遥感技术的不断发展，各种高分辨率、多光谱的遥感数据不断涌现，例如Landsat、MODIS、Sentinel等系列卫星的数据都被广泛应用于干旱监测中。
这些数据具有全球范围、长时间序列、高空间分辨率等优势，为干旱监测提供了丰富的信息资源。
2. 遥感技术融合随着多源遥感数据的融合应用，研究者开始尝试将光学遥感和雷达遥感相结合，或者将遥感数据与气象、水文数据相融合，以期得到更全面、准确的干旱监测结果。
这种遥感技术融合的研究是当前干旱监测领域的一个热点方向。
为了更好地利用遥感数据监测干旱，研究者不断开发和改进各种遥感技术模型，例如土壤水分反演模型、植被水分模型等。
这些模型可以更准确地从遥感数据中提取干旱相关的信息，为干旱监测提供更可靠的依据。
三、未来研究方向和挑战1. 多尺度遥感监测当前，大部分遥感监测主要集中在中小尺度上，而对于大尺度干旱监测的研究还比较薄弱。
未来需要加强对多尺度干旱监测技术的研究，以满足不同尺度干旱监测的需求。
虽然遥感技术已经广泛应用于干旱监测，但是在实际应用中还存在一些挑战，例如数据处理与提取效率、监测精度等问题。
未来需要继续提高遥感技术在干旱监测中的应用效率和准确性。
我国土壤水分热红外遥感监测研究进展
分含 量的 实时 或准 实 时动 态监 测提 供 了条件 。
从遥感 所用 光 谱 的 角度 来 说 ， 土 壤 水 分 含量 在 监测 上可使 用 的光 谱 有近 红外 、 红外 及微波 ， 应 热 相 地也 出现 了近 红外 、 红 外 及微 波 的土 壤 水 分 含量 热 遥感 监测 方法 。其 中 ， 于 土壤 热学 特 性 并 对 土 壤 基 水 分敏感 的热 红外 遥 感 已成 为土壤 水分 含量监 测 的 主要方法 。国 内外 的 实践 已证 明 ， 它在 土 壤 水 分 含 量监 测 中有很 大 的潜 力 和应用 前景 。随着 近年来 遥
维普资讯
第 ０４卷第 ６期 ２２ ０ ６年 １ １月
干 旱 地 区 农 业 研 究
ｃ ｌｕ ａ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ Ａｒｄ Ａｒ ａ ｕ ｔ ｒ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｈ ｉ ｅ ｓ
Ｖｏ ２４６ Ｖ． ０
过 程较 复 杂 ， 某 些 参 数 难 于 及 时获 得 。 相 对 来 说 ， 且 植被 稀 疏 区宜 采 用 热 惯 量 法 ， 被 郁 闭 区则 宣 采 用 温 度 植 被 指 植 数 法。 在 未 来 ， 着 遥 感 传 感器 性 能 的 改 进 ， 随 多种 技 术 的 综 合 应 用 ， 别 是 热 红 外 技 术 与 微 波 技 术 的 结 合 应 用 ， 特 将 会 显著 提 高 土 壤 水 分 含 量 遥 感 监 测 的 精度 。
因此 准确 监 测 土 壤 水 分 含量 具 有 多 方 面 的 重 要 意
义 。然而 ， 由于影 响土 壤水 分 含量 的 因素很 多 ， 大范 围、 时监 测土 壤 水 分含 量 目前 仍 是 一个 难 题 。现 实 有 的常规 土壤 水分 含 量监 测方 法 主要有 土钻取 土 称
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展近年来，遥感技术在干旱监测领域发挥了重要的作用。
通过利用遥感数据，可以对干旱的时空分布进行实时监测和评估，为灾害防治和农业生产提供科学依据。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展。
一、遥感数据在干旱监测中的应用遥感数据是指通过航空器或卫星对地球进行观测并记录的数据，主要包括光学遥感数据、热红外遥感数据和微波遥感数据。
这些数据具有较高的时空分辨率和广泛的覆盖能力，可以提供全面准确的地表信息。
在干旱监测中，光学遥感数据是最常用的数据。
通过光谱反射率与植被指数之间的关系，可以对地表的植被覆盖和水分状况进行精确的估算。
热红外遥感数据则可以通过测量地表温度来判断植被的水分蒸散情况，从而间接反映干旱的程度。
微波遥感数据则可以通过测量地表土壤湿度来直接评估干旱的程度。
1. 植被指数法植被指数法是干旱监测中最常用的方法之一。
植被指数是通过光谱反射率计算得出的指标，可以反映地表植被覆盖和生长状态。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）和差值植被指数（DVI）等。
通过对植被指数的计算和分析，可以确定地表的干旱程度。
温度指数法是通过测量地表温度来评估干旱程度的方法。
传统的温度指数法主要采用地表温度与潜在蒸散发之间的关系进行分析，如土壤湿度与温度之间的变化趋势等。
近年来，热红外遥感技术的发展使得利用地表温度进行干旱监测变得更加准确和可行。
3. 土壤湿度法土壤湿度法是通过测量地表土壤湿度来直接评估干旱程度的方法。
土壤湿度是土壤中水分的含量，是判断植被生长和水分供需状况的重要指标。
通过微波遥感技术可以获取地表土壤湿度的信息，从而提供准确的干旱监测数据。
1. MODIS数据在干旱监测中的应用MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种光学遥感传感器，具有较高的时空分辨率和覆盖范围。
通过对MODIS数据的处理和分析，可以实时监测和评估干旱的程度和分布。
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。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展随着人类社会的发展和城市化进程的加快，水资源的供需矛盾日益凸显。
干旱作为水资源短缺的重要表现形式，已经成为全球范围内的一大挑战。
对干旱的监测和预警显得尤为重要。
传统的干旱监测方法主要依赖于气象观测站点的数据以及气象模型的模拟结果。
这些监测方法存在覆盖面有限、时空分辨率较低以及缺乏实时性等问题。
基于遥感的干旱监测方法具有广阔的应用前景，其研究进展对于解决干旱监测难题具有重要意义。
遥感技术可以获取地表信息、气象信息和水文信息等多种数据，为干旱监测提供了新的途径。
基于遥感的干旱监测方法主要包括多光谱遥感监测、热红外遥感监测和微波遥感监测等。
1. 多光谱遥感监测多光谱遥感主要利用卫星和航空平台获取的多频谱遥感影像数据，包括可见光、红外、近红外等波段的数据。
通过提取地表植被指数、地表温度等参数，可以对干旱程度进行监测和评估。
多光谱遥感监测方法广泛应用于农业干旱监测、城市化导致的土地干旱监测等领域。
2. 热红外遥感监测微波遥感主要利用卫星获取的微波数据，可以穿透云层和植被，实现对地表土壤湿度和植被水分的监测。
微波遥感监测方法可以克服多光谱遥感在云层和植被遮蔽下的局限性，具有较强的适用性。
微波遥感监测方法广泛应用于干旱地区的土壤湿度监测、植被水分监测等领域。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法也取得了长足的进展。
主要体现在数据源的多样化、监测精度的提高、监测时空分辨率的增加等方面。
1. 数据源的多样化随着卫星遥感技术的不断发展，获取地表信息的手段越来越多样化。
目前，除了可见光、红外等波段的卫星遥感数据外，地球观测卫星、气象卫星等新型卫星的数据也开始被广泛应用于干旱监测。
这些多样化的数据源能够为干旱监测提供更全面和准确的信息。
2. 监测精度的提高随着遥感技术的不断进步，监测精度得到了显著提高。
通过结合高分辨率遥感影像和激光雷达遥感数据，可以实现对干旱地区地表的精细化监测，为监测结果的准确性提供了保障。
遥感监测技术在薯类作物上的应用研究进展
遥感监测技术在薯类作物上的应用研究进展作者：张巧凤王维苏涵侯会董韦耿晓月徐振来源：《安徽农业科学》2023年第19期摘要遙感技术凭借其可以实时、快速、准确、无损地获取薯类作物生长信息的特点，已经是监测薯类作物生长的重要手段。
薯类作物的茎叶和块根生长分别在地上和地下，光谱反射机理均不同于禾本科类作物（如水稻、玉米和小麦），因此，薯类作物具有遥感监测研究特有的方面。
总结了遥感技术的特点，遥感平台的种类和遥感监测方法，以及应用遥感技术在薯类作物种植面积提取、病害管理、长势监测和估产等领域的国内外研究进展，分析了遥感技术在薯类作物生长信息监测的不足，进一步提出相关建议，并指出了探索薯类作物空间分布信息及变化、薯类作物长势高效监测、薯类作物产量预测模型、薯类作物遥感模型与农学模型同化机制研究是未来的发展方向。
关键词马铃薯；甘薯；遥感；生长监测中图分类号 S127 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2023）19-0012-05doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.19.003Research Progress on the Application of Remote Sensing Monitoring Technology on Potato CropsZHANG Qiao-feng，WANG Wei，SU Han et al（Xuzhou Institute of Agricultural Sciences in Jiangsu Xuhuai District， Xuzhou， Jiangsu 221131）Abstract Remote sensing technology has become an important tool for monitoring the growth status of potato crops by virtue of its ability to obtain information on the growth of potato crops in a rapid， real-time， accurate， and nondestructive manner. Potato crops have aspects unique to remote sensing monitoring studies because their stems and leaves and tubers grow above and below ground， respectively， and their spectral reflection mechanisms are all different from those of grass crops （such as rice， maize， and wheat）. This study summarizes the characteristics of remote sensing technology， the types of remote sensing platforms and remote sensing monitoring methods， and the progress of domestic and foreign research in applying remote sensing technology in the fields of potato crop acreage extraction， disease management， growth monitoring and yield estimation， analyzes the shortcomings of remote sensing technology in monitoring growth information of potato crops， makes further relevant suggestions for this problem， and points out exploring information on spatial distribution of potato crops and changes of potato crops， efficient monitoring of potato crop growth， potato crop yield prediction model， and assimilation mechanism of remote sensing model and agronomic model of potato crops are the future development directions.Key words Potato;Sweet potato;Remote sensing;Growth monitoring薯类作物又称为根茎类作物，主要包括马铃薯、甘薯和木薯等以块根块茎为主要粮食、饲料及工业加工材料来源的作物［1］。
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。
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势一、引言土壤水分是农业生产中非常重要的因素之一，准确监测土壤水分对于合理灌溉以及精准农业管理具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、快速获取土壤水分信息的手段，受到了广泛的关注与应用。
本文将围绕遥感技术在土壤水分遥感监测中的应用现状和发展趋势展开探讨。
二、应用现状2.1 遥感数据获取遥感技术通过获取卫星、航空器等平台获取的数据，可以提供大范围、高时空分辨率的土壤水分信息。
根据采集数据的不同，遥感数据可以分为主动和被动遥感数据两类。
其中，主动遥感数据包括雷达数据，被动遥感数据包括热红外、多光谱和高光谱等数据类型。
2.2 遥感数据处理与反演算法遥感数据处理与反演算法是利用遥感数据获取土壤水分信息的关键步骤。
传统的土壤水分反演算法主要基于遥感数据和地面观测数据的统计关系来进行。
随着遥感技术的发展，数据处理和反演算法也得到了快速的进展。
目前，基于人工神经网络、支持向量机等机器学习方法的反演算法在土壤水分遥感监测中得到了广泛应用。
2.3 土壤水分遥感监测应用案例土壤水分遥感监测在农业生产中起到了重要的作用。
例如，在农作物的生长过程中，通过遥感技术可以监测土壤水分状况，及时调整灌溉方案。
同时，遥感技术也可以用于监测干旱地区的土壤水分状况，为抗旱灌溉工作提供科学依据。
三、发展趋势3.1 数据获取技术的进展随着卫星遥感和无人机技术的不断发展，遥感数据获取的分辨率和覆盖范围不断提高。
未来，通过更多先进的数据获取技术，如超高光谱和全极化雷达技术，可以进一步提高土壤水分监测的精度和可靠性。
3.2 数据处理与反演算法的改进随着遥感数据处理和反演算法的不断改进，未来将更加注重数据与模型之间的耦合，结合地面观测数据和模型模拟，提高土壤水分反演算法的精度和应用范围。
3.3 多源数据融合技术的应用多源数据融合技术可以利用不同类型的遥感数据提供更全面、准确的土壤水分信息。
未来，多源数据融合技术有望在土壤水分遥感监测中发挥更重要的作用。
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。
基于遥感的土壤质量监测研究
基于遥感的土壤质量监测研究土壤，作为地球生态系统的重要组成部分，其质量直接关系到农业生产、生态平衡以及人类的可持续发展。
传统的土壤质量监测方法往往依赖于实地采样和实验室分析，这种方式不仅费时费力，而且难以获取大面积、实时的土壤质量信息。
随着遥感技术的迅速发展，为土壤质量监测带来了新的机遇和挑战。
遥感技术，简单来说，就是通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，获取地面物体的电磁波信息，进而分析和研究其特征和变化。
在土壤质量监测中，遥感技术能够快速、大面积地获取土壤的光谱、温度、湿度等信息，为评估土壤质量提供了丰富的数据支持。
首先，遥感技术可以通过获取土壤的光谱信息来监测土壤质量。
不同的土壤成分和性质会导致其在电磁波谱上的反射和吸收特征有所差异。
例如，土壤中的有机质含量越高，其在可见光和近红外波段的反射率就越低；而土壤的含水量增加时，在微波波段的介电常数会发生变化，从而影响其反射特性。
通过对这些光谱特征的分析，可以反演土壤中的有机质含量、水分含量、酸碱度等重要指标。
其次，遥感技术还能够监测土壤的温度和湿度。
土壤温度和湿度对于土壤的物理、化学和生物过程都有着重要的影响。
利用热红外遥感技术，可以获取土壤表面的温度分布，从而了解土壤的热状况和水分蒸发情况。
而微波遥感技术则能够穿透一定深度的土壤，获取土壤内部的湿度信息，这对于评估土壤的水分保持能力和灌溉需求具有重要意义。
此外，遥感技术与地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）的结合，为土壤质量监测提供了更强大的工具。
通过 GPS 可以精确获取监测点的位置信息，将遥感获取的数据与具体的地理位置相匹配；GIS 则能够对多源、多时相的遥感数据进行管理、分析和可视化展示，帮助研究人员更好地理解土壤质量的空间分布和变化趋势。
然而，基于遥感的土壤质量监测也面临着一些挑战。
一方面，土壤的光谱特征受到多种因素的影响，如土壤质地、粗糙度、植被覆盖等，这使得从遥感数据中准确提取土壤质量信息变得较为复杂。
土壤水分遥感反演研究进展-国家林业局调查规划设计院
Ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎＲ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｏ ｉ ｌ Ｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎＲ ｅ ｍｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ
Ｘ ＵＰ ｅ ｉ ， Ｚ Ｈ Ａ Ｎ ＧＣ ｈ ａ ｏ
（ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｋ ｕ ｎ ｍ ｉ ｎ ｇ６ ５ ０ ２ ２ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
２ ０ １ ５年 ８月 第 ４期
林业资源管理 Ｆ Ｏ Ｒ Ｅ Ｓ ＴＲ Ｅ Ｓ Ｏ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ ＳＭ Ａ Ｎ Ａ Ｇ Ｅ Ｍ Ｅ Ｎ Ｔ
Ａ ｕ ｇ ｕ ｓ ｔ ２ ０ １ ５ Ｎ ｏ ４
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 ６ ５ ０ ２ ２ ４ ）
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： Ｓ ７ ７ １ ８ ㊀文献标识码： Ａ ㊀文章编号： １ ０ ０ ２－ ６ ６ ２ ２ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４－ ０ １ ５ １－ ０ ６ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ３ ４ ６ ６ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｌ ｙ ｚ ｙ ｇ ｌ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ４ ． ０ ２ ６
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展干旱是指由于降水量不足或正常气温下的高蒸发造成土壤水分不足的一种自然灾害。
干旱对农业、生态环境和社会经济发展都具有严重影响，及时准确地监测和预警干旱是保障粮食安全和生态环境稳定的重要手段之一。
遥感技术具有高时空分辨率、宽覆盖范围和可定量化等优势，已成为干旱监测的重要工具之一。
本文旨在综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展。
1. 图像处理方法基于遥感图像的干旱监测方法主要包括基于多光谱遥感图像和基于水分指数的方法。
多光谱遥感图像反映了植被的光谱特征，通过分析植被指数变化，可以判断地表的干湿程度。
水分指数是植被指数与热惯量指数的组合，能够更准确地反映土壤水分状况。
2. SAR（Synthetic Aperture Radar）技术SAR技术是一种利用雷达原理获取地表反射率的遥感技术，具有在任何天气和光照条件下获取数据的能力。
SAR技术可以获取土壤表面的微小变化，进而判断土壤水分状况。
目前，SAR在干旱监测中的应用主要以土壤湿度反演和植被胁迫监测为主。
3. 遥感与气象数据融合遥感数据和气象数据都能够提供干旱监测所需的信息，两者结合可以提高干旱监测的准确性和可靠性。
基于遥感和气象数据融合的干旱监测方法可以通过分析不同数据源的各自优势，综合考虑多个因素进行干旱监测。
4. 机器学习方法机器学习方法在干旱监测中得到了广泛应用。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些方法通过建立数据和干旱指标之间的关联模型，可以对干旱进行准确分类和预测。
5. 时序遥感数据分析时序遥感数据分析是指通过长期的遥感数据，分析地表的变化趋势和周期性，从而判断干旱的发生和演变情况。
时序遥感数据分析可以帮助了解干旱的季节性和年际变化规律，提前预警和采取应对措施。
基于遥感的干旱监测方法包括图像处理方法、SAR技术、遥感与气象数据融合、机器学习方法和时序遥感数据分析。
这些方法的应用可以提高干旱监测的准确性和时效性，为干旱灾害的预防和防治提供科学依据。
论述遥感技术在土壤墒情监测中的应用
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。
空间分辨率 /km 1.09 1.09
1.09
1.09 1.09 1.09
主要用途
白天图像、 植被、冰雪 白天图像、
植被、 水/陆边界、
大气校正 白天图像、 土壤湿度云 雪判识、 干旱检测、 云相区分 下垫面高温 点、夜间云 图、森林火
灾 昼夜图像、 海表和地表
温度 昼夜图像、 海表和地表
温度
MODIS遥感数据
论述遥感技术在 土壤墒情监测中的应用
整体内容
1
引言
2
相关概念与技术的简介
3
目前国内外的研究进展
4
遥感在土壤墒情监测上的方法综述
5
土壤墒情遥感研究的趋势与展望
引言
水分是天然土壤的一个重要组成部分。它不仅影响土壤物理性质，制 约着土壤中养分的溶解、转移和微生物的活动，也是构成土壤肥力的 一个重要因素；而且其本身更是一切作物赖以生存的基本条件。土壤 墒情是农田耕层土壤含水率的俗称，指作物主要根系活动层内的土壤 水分状况，是作物生长的控制性因子之一。土壤墒情的监测是灌区灌 溉系统优化配水的关键技术之一。它也是影响农业生产诸多因素中的 一个重要因素，在空间、时间上的分布变化将直接影响到农作物的生 长发育和农作物最终的收成。因此，研究和了解土壤墒情，无论在理 论上还足生产上都有着重要意义。然而，大面积范围实时土壤墒情 ( 干旱、土壤湿度 ) 监测却是世界公认的难题。如果不能做到很好的监 测和预防措施，将会出现重大旱情。
基于遥感的农田土壤质量监测研究
基于遥感的农田土壤质量监测研究一、引言农田土壤质量是农业可持续发展的关键因素之一。
了解和监测土壤质量的变化对于合理的农业生产规划、土壤资源保护以及粮食安全保障具有重要意义。
传统的土壤质量监测方法通常依赖于实地采样和实验室分析，这种方式不仅费时费力，而且难以实现大面积的实时监测。
随着遥感技术的不断发展，其在农田土壤质量监测方面展现出了巨大的潜力。
二、遥感技术的原理和特点遥感技术是通过非接触式的手段获取物体的信息。
它利用传感器接收来自地面物体反射或发射的电磁波信号，然后对这些信号进行处理和分析，从而获取有关物体的特征和属性。
在农田土壤质量监测中，常用的遥感数据源包括卫星影像（如Landsat、Sentinel 等）和航空遥感数据。
这些数据具有以下特点：1、大面积覆盖：能够在短时间内获取大范围的农田信息。
2、多光谱和高光谱信息：可以提供丰富的光谱特征，反映土壤的物理、化学和生物属性。
3、周期性重复观测：便于监测土壤质量的动态变化。
三、基于遥感的土壤物理性质监测（一）土壤质地遥感影像中的光谱特征可以与土壤质地相关联。
例如，粗质地土壤在特定波段的反射率较高，而细质地土壤则较低。
通过建立光谱反射率与土壤质地参数之间的定量关系，可以实现对土壤质地的遥感监测。
（二）土壤水分利用微波遥感可以有效地监测土壤水分含量。
微波对水分具有较强的敏感性，其穿透能力能够获取土壤不同深度的水分信息。
此外，光学遥感中的近红外波段也可以在一定程度上反映土壤表层水分的变化。
（三）土壤结构高分辨率的遥感影像可以识别土壤表面的结构特征，如团聚体大小、孔隙分布等。
这些结构特征与土壤的通气性、持水性等物理性质密切相关。
四、基于遥感的土壤化学性质监测（一）土壤养分氮、磷、钾等主要养分元素在遥感影像中的光谱响应存在一定的差异。
通过建立光谱特征与土壤养分含量之间的数学模型，可以估算土壤中的养分水平。
例如，近红外波段常用于氮含量的监测，而可见光波段则对磷和钾的含量有一定的指示作用。
土壤养分遥感监测研究进展
土壤养分遥感监测研究进展徐丽华;魏朝富;谢德体;杨伟【摘要】用遥感技术监测土壤养分是精准施肥中的一个重要手段.为此,综合分析了土壤养分遥感监测在光谱特征指标的选择、反演方法、反演模型及其适用性等方面的研究进展.研究指出,随着空间信息技术的发展,遥感技术在土壤养分预测中将展现出更广阔的应用前景.土壤养分遥感反演模型对环境、土壤类型、土壤剖面等方面的适用性、光谱特征指标的选择、动态监测模型的建立、多源数据和多种技术手段的集成将是土壤养分监测今后的发展研究方向.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2011(033)009【总页数】4页(P249-252)【关键词】土壤养分;遥感数据;光谱特征;反射率;统计学【作者】徐丽华;魏朝富;谢德体;杨伟【作者单位】西南大学资源与环境学院,重庆 400716;西南大学资源与环境学院,重庆 400716;西南大学资源与环境学院,重庆 400716;西南大学档案馆,重庆400716【正文语种】中文【中图分类】S1550 引言土壤养分含量准确快速地估算不仅是精确的测土配方施肥顺利进行的保障，也是对农田面源污染进行准确评价和有效控制的重要依据[1-7]。
传统的土壤养分测定一般采用的是化学测定的方法 [2,8]，该方法相对准确，但是费时费力，不能实时反映土壤养分状况[1-4,9]。
遥感技术具有实时、快速获取信息的能力，为高效快速地监测土壤养分提供了新的技术手段 [1,7,10-21]。
现有的土壤养分遥感监测方法都集中在从获取的遥感数据中提取有用的信息，对土壤养分进行反演[1,13,15,18]。
一个模型反演是否成功，不仅取决于观测数据对反演参数的敏感程度，还取决于反演策略与方法以及模型的适用性。
土壤养分监测中所用到的观测数据，都是从土壤光谱和作物冠层光谱中提取与土壤养分高度相关的光谱特征指标[1,5,14-15]。
为此，本文从光谱特征指标的选择、反演方法、反演模型3个方面介绍土壤养分遥感监测的应用进展。
遥感技术在水污染监测方面的应用
遥感技术在水污染监测方面的应用
徐金鸿;邓明镜;刘国栋
【期刊名称】《水土保持研究》
【年(卷),期】2007(14)5
【摘要】遥感技术在水污染监测方面的发展状况分析,阐述了各种水体的光谱特征、水污染遥感监测常用方法。
着重介绍了遥感技术在水体悬浮物浓度、油污染、城市污水、水体富营养化等监测方面的应用。
最后指出目前水体污染遥感监测技术存在的问题及其发展趋势,展望了遥感技术在水污染监测方面的应用前景。
【总页数】4页(P339-341)
【关键词】遥感技术;水污染;监测
【作者】徐金鸿;邓明镜;刘国栋
【作者单位】重庆交通大学土木建筑学院测绘系
【正文语种】中文
【中图分类】TP79;X522
【相关文献】
1.卫星遥感技术在水污染监测方面应用现状 [J], 殷碧涛;万林波;张哲语
2.遥感技术在上海苏州河水污染监测中的应用 [J], 姚俊;曾祥福;益建芳
3.EPT指数在水污染监测方面的应用 [J], 陈丽;丁建东
4.论遥感技术在土壤方面的应用 [J], 林龙飞
5.遥感技术在地质灾害防治方面的应用探讨 [J], 沈建营
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感技术的耕地质量评价研究进展与展望
基于遥感技术的耕地质量评价研究进展与展望
李婷，吴克宁
［摘要］摘要：快速、准确开展耕地质量评价是当前农地保护的重要课题,随
看高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据使高效了解我国耕地质量状况，实
现耕地质量的长期监测成为可能。
为推迸耕地质量信息快速获取及实时动态评价，从耕地生产力评价、土壤环境评价和土壤健康质量评价3个方面界定耕地
质量的复杂内涵,系统分析、总结了遥感技术在耕地质量评价中的识别指标集, 最后从耕地质量评价的聚焦转移、耕地质量信息提取技术的多元发展、耕地质
量评价成果的应用3个方面对遥感技术在耕地质量评价应用的发展方向进行展望。
［期刊名称］江苏农业科学
【年倦)，期】2018(046)015
【总页数】5
【关键词】耕地质量；评价；遥感；识别；研究进展；展望
李婷,吴克宁•基于遥感技术的耕地质量评价研究进展与展望［几江苏农业科学, 2018,46(15) : 5-9.
基金项目：国家科技支撑计划(编号：2015BAD06B01)。
耕地质量是一个综合性指标，内涵丰富。
陈印军等认为耕地质量是土壤质量、
环境质量、管理质量和经济质量的总和［1］。
沈仁芳等认为耕地质量是多层次的概念,较为重视耕地的空间地理质量属性［2］。
吴克宁等认为耕地质量不仅仅体现在生产能力方面,还应重视有益、有害元素及污染等对质量的影响［3］。
此外，随看土地整治、土壤改良等农田基本建设力度的加大，耕地质量
在结构、布局。
遥感技术获取耕地质量评价指标的研究进展分析
遥感技术获取耕地质量评价指标的研究进展分析发布时间：2023-02-02T01:26:10.128Z 来源：《中国科技信息》2022年9月第18期作者：周敏[导读] 耕地质量指标数据的获取是耕地质量评价的基础周敏西安市自然资源和规划信息中心陕西省西安市710000摘要：耕地质量指标数据的获取是耕地质量评价的基础，遥感技术为快速、大规模获取相关数据提供了一种新的方法。
基于此，本文详细论述了遥感技术获取耕地质量评价指标的研究进展。
关键词：遥感技术；耕地质量；评价指标耕地质量评价指标较丰富，包括耕地土壤质量、环境质量、管理质量、经济质量等。
随着土地整治和土壤改良的增加，耕地质量结构布局发生了巨大变化。
遥感技术具有地物信息覆盖范围广、周期性强、实时性与准确性高等特点，这对地物信息的调查研究较可靠，能满足新形势下耕地质量调查研究的实际需求。
一、基于遥感的耕地指标体系构建及技术流程在获取遥感信息过程中，需结合历史积累数据库、文献资料、实地调研数据等资源。
遥感技术能快速提取地形条件下的田面坡度、坡向等关键指标，还能快速无损地获取大面积的各种信息。
在常规调研中，无论是定点观测现场调查还是原地采样，获取关键数据都需大量人力及时间，很难从表面获取指标监测信息，必须引入新的信息技术，提高耕地质量调查的整体水平。
当前，遥感数据种类繁多，例如，根据电磁波光谱段，可分为多光谱、高光谱、热红外和微波雷达等数据；根据传感器工作模式，可分为主、被动遥感；根据信息获取尺度，可分为近地面原位、车载、航空航天遥感数据，不同尺度对耕地质量评判的影响因素不同。
无人机、航空飞机等飞行设备能搭载相应的传感器，通过卫星遥感传感器提供亚米至千米级的遥感数据信息。
根据耕地质量评价信息标准，能满足耕地质量评价的基本需求，又能快速收集整理现有数据信息，实现样点的科学布设，快速获取“天空地”遥感和非遥感协同数据。
根据不同的工作需求，对遥感和非遥感数据进行预处理，以确保能快速提取遥感分类信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第13卷第2期水土保持研究V o l.13 N o.2 2006年4月R esearch of So il and W ater Conservati on A p r.,2006①土壤遥感监测研究进展徐金鸿1,2,徐瑞松1,夏 斌1,朱照宇1(1.中国科学院广州地球化学研究所,广州 510640;2.中国科学院研究生院,北京 100039)摘 要:对土壤光谱遥感监测的国内外发展情况进行了回顾,简单总结了影响土壤光谱的原因、土壤光谱的类型、土壤遥感的最佳波段、土壤的遥感分类以及土壤遥感的定量研究。
重点对土壤水分遥感监测的方法和原理进行了详细的论述。
最后对土壤遥感监测的发展趋势进行了分析和展望。
关键词:土壤;遥感;土壤水分中图分类号:S152.7;T P79 文献标识码:A 文章编号:100523409(2006)022*******Research Advances on So il M on itor i ng by Rem ote Sen si ngXU J in2hong1,2,XU R u i2song1,X I A B in1,ZHU Zhao2yu1(1.Guang z hou Institu te of Geoche m istry,Ch inese A cad e m y of S ciences,Guang z hou510640,Ch ina;2.G rad uate S chool of the Ch inese A cad e m y of S ciences,B eij ing100039,Ch ina)Abstract:A fter review ing the nati onal and internati onal developm ents on remo te sensing monito ring so il,influenced facto r of so il reflectance values,so il spectra curve,best detecting band of so il and so il classificati on using remo te sensing are si m p ly summ arized.It m akes an emphasis on the detailed discussi on on the m ethods and theo ries of so il mo isture monito ring by remo te sensing.A nalyzes and fo recast the developm ent tendency of remo te sensing monito ring so il.Key words:so il;remo te sensing;so il mo isture前 言土壤是由矿物质、有机质、水分、空气等物质组成,它们之间是相联系、相互转化、相互作用的有机整体。
土壤反射光谱特性是土壤的基本特征之一,它与土壤的物理性质有着密切的关系。
国内外学者对土壤光谱辐射特征做过大量的研究工作,Е.Л.Кринов在1947年就发表了包括土壤在内的地物光谱反射特性的专著。
而Ю.С.Толчельников(1959,1960, 1968)则完整地研究了苏联地带性土壤的反射光谱特性,并指出腐殖质、氧化铁、湿度、机械组成、矿物成分、盐分和表土结构等是影响土壤反射光谱特性的基本因素。
H.R.Condit (1970)研究出一种简化测定土壤反射光谱曲线的方法,即通过应用特征向量法分析土壤反射光谱数据后得出,只需测定几个波长处的土壤光谱反射率值,就可用公式计算出320～1000nm波段内任意波长处的土壤光谱反射值。
我国学者戴昌达[1],朱永豪[2] ,汪周伟[3],徐彬彬[4],冯云山[5,6]等都对土壤光谱特性做过大量的研究工作。
而许多学者还研究了土壤成分与土壤光谱特性之间的关系。
如H unt和Salisbury指出土壤中一些矿物质在近红外区具有清晰的光谱纹迹[7], Bow ers和H ank s,A l-A bbas等分别研究发现土壤有机质在近红外区具有与有机化合物几种官能团相关的特征纹迹[8,9],M o rra等研究红外法预测较均质土壤有机碳和总氮的能力[10]。
E tienneM uller等[11](2000)建立了土壤光谱与土壤含水量的关系模型。
我国一些学者也在这方面做了大量的工作,将在文中详细论述。
本文在前人研究的基础上系统归纳了土壤的遥感研究。
1 影响土壤反射光谱特性的主要因素1.1 有机质含量的影响在同一类土壤中,通常有机质含量愈高,其光谱反射率就愈低,反之亦然。
有研究表明,当土壤中有机质含量为1%时,其光谱反射率可达55%;当土壤中有机质含量为5%时,其光谱反射率为25%,还不到有机质含量为1%时的一半。
就同一类型的土壤而言,有机质含量的高低与土壤颜色的深浅有直接关系。
有机质含量高时,土壤呈深褐色至黑色;有机质含量低时土壤呈浅褐色至灰色。
通常颜色愈深的土壤,其光谱反射率愈低,而其相对肥力则愈高。
一般可由二个光谱特征指标来比较有机质含量的高低:其一是400～1100nm(特别是620～660nm)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600nm处的形态,即600nm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。
在含量0.5%～5%时,估测精度较高[12,13]。
1.2 氧化铁含量的影响通常土壤中氧化铁的含量愈高,其光谱反射率则愈低,反之亦然。
这与氧化铁能强烈吸收太阳能有关。
分析0.5～0.64Λm波长的土壤反射光谱数据可以看出,当氧化铁含量为12%时,其光谱反射率稍高于30%,而当氧化铁含量只有2%时,其光谱反射率却高达70%。
氧化铁主要影响土壤反射光谱的400～1100nm波段,。
其中500～640nm波段平均反射率与土壤中氧化铁含量的相关性较好,呈线性负相关。
1.3 土壤质地和黏粒含量的影响①收稿日期:2005205231 基金项目:国家重大基础研究前期研究专项(2003CCA00100);中科院创新项目(G IGCX-04-01)的联合资助 作者简介:徐金鸿(1976-),男,江西新干人,博士研究生,主要从事地理信息系统与遥感方面的研究。
由于土壤质地对反射光谱的影响不仅与不同粒径组合及表面状况(糙度和阴影)有关,而且与不同粒径的化学组成也密切相关。
因此,不能笼统地说,土壤颗粒越细,反射率越高。
因为当颗粒细至黏粒时,使土壤持水能力增加,反而会降低反射率。
但是,有一点可肯定,即不同粒径土壤的光谱差异随波长的增加而变大,所以可用2000～2500nm光谱段来区别土壤质地差异。
利用土壤黏粒在常温下风干后依然能吸附水分的持水特性,可以应用反射光谱1900nm处水分吸收峰的强弱来估计土壤中黏粒含量的多少。
黏粒含量越多,该波长上的吸收峰越强,反射率越低[7,8]。
1.4 土壤水分含量的影响只有用野外实测的土壤反射光谱才能估测土壤含水量。
研究表明,随着土壤含水量的增加,无论在哪个波长上的反射率均会降低,而且其差异随波长的增加而加大。
因此,尽可能应用近红外波段来估计土壤水分含量。
由于各种土壤的持水能力有差异,所以反射率变化对应于湿度变化的灵敏度范围也不同。
一般含水量在10%～25%,反射率变化显著。
而持水性差的土壤,其灵敏度范围可能少于10%。
当超过田间持水量时,由于土壤表面膜水层形成镜面反射,反而会提高反射率。
2 我国土壤反射光谱曲线的基本类型戴昌达等[1](1981)测定了我国23类主要土壤类型(包括100个样品)的反射光谱曲线,所用仪器为DM R-22型分光光度计,其波长范围在0.36～2.5Λm之间。
根据测得的100条土壤反射光谱曲线的形状特征和斜率变化情况,将它们归纳为以下四种:(1)平直型。
凡有机质含量高、颜色深暗的土壤多形成平直型曲线,在可见光波段其斜率小并且变化不大,接近于一条直线,而在红外波段曲线稍有抬升或下降,但变幅一般不大,云南腾冲的泥炭土即属于这种类型。
这种泥炭土的有机质含量高达70%,其光谱反射率很低,在0.36Λm处为4.9%,在0.62Λm处也仅有7.3%。
(2)缓斜型。
这种类型的曲线具有缓缓抬升,形成一条斜线的特点,其在0.45～0.62Λm波段的斜率为0.1左右,明显地高于平直型。
但在0.62Λm以上的波段,其斜率则稍有降低。
水稻土即属于这种类型。
(3)陡坎型。
这种类型的曲线在可见光波段上升很快,形状陡峻,斜率剧增。
但斜率变化不均匀,形成几个波折。
在0.48～0.62Λm波段,斜率增高最快,形似陡坎;在0.62～0.74Λm波段斜率变小,曲线更趋平缓;在2.3～2.5Λm波段曲线则有缓缓下降的趋势。
曲线在0.9,1.1,1.4,1.9,2.2Λm波长附近有程度不等的吸收谷,其形成与土壤中含有铁的氧化物及高岭土类黏土矿物中的OH有关。
南方湿热地区的红壤、黄壤和砖红壤的反射光谱曲线均属于陡坎型。
(4)波浪型。
这种类型的曲线在0.36～0.60Λm波段上升迅速,形状陡峻,斜率达0.1左右;在0.6～2.3Λm波段斜率迅速下降,有时出现负值,形成一条与X轴近于平行的似波浪形的曲线,其波谷一般宽而浅平;2.3～2.5Λm波段,斜率上升较明显。
干旱沙漠地区的棕漠土、风沙土、盐土、龟裂性土和绿洲耕作土的反射光谱曲线陡属于波浪型。
3 土壤光谱遥感最佳波段已有的研究表明[14,17],450nm波段的光谱值与土壤水分含量有关;500～640nm波段与土壤中的氧化铁有关;620～660nm波段与土壤有机质含量呈负相关。
Stoner等认为750～1300nm波段的反射率低是与土壤中含大量的铁和黏重的质地有关[14]。
戴昌达认为600～680nm波段是土壤遥感的最佳波段[1]。
徐彬彬[18]等在研究宁芜地区土壤遥感资料之后,初步确认宜于土壤遥感的最佳工作波段组合为400～500,580～690,730～800,820～920,1080～1200,1540～1 700,2050～2300nm。
王昌佐[19]等对自然状况下裸土表层含水量的高光谱遥感研究,得出1950～2250nm波段的光谱反射率估测土壤含水量效果较好。
而E tienne M uller[20] (2000)认为P波段(波长68c m)对土壤水分监测效果显著。
4 土壤遥感分类土壤的光谱反射率是土壤内在的理化特性之光谱行为的综合反应,所以研究土壤光谱特性有可能为土壤分类提供判别指标。
黄应丰[20]等对华南主要土壤类型的光谱特性与土壤分类,结果表明运用主组元分析,提取到的10个光谱特征作为区分我国华南地区主要土壤的土壤光谱特征指标是有效的。