第六章 土壤遥感
遥感在土壤方面的应用
成绩题目：遥感在土壤方面的应用学生姓名xxxxxxxx学号xxxxxxxxxxx院系xxxxxxxxxxxxxx专业xxxxxxxxxxx年级xxxx目录第一章前言第二章遥感技术概述2.1遥感的概念2.2遥感的特性2.3遥感的发展简史2.4遥感成像原理2.5遥感的应用第三章遥感技术在土壤方面的应用3.1土壤3.2遥感在土壤有机质含量方面的应用3.3遥感在土壤水分方面的应用3.4遥感在土壤盐碱化方面的应用3.5遥感在土壤重金属污染方面的应用第四章结语4.1存在问题4.2发展前景第一章前言遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器。
是指一切无接触的远距离的探测技术。
运用现代化的运载工具和传感器，从远距离获取目标物体的电磁波特性，通过该信息的传输、贮存、卫星、修正、识别目标物体，最终实现其功能（定时、定位、定性、定量）。
振动的传播称为波。
电磁振动的传播是电磁波。
太阳作为电磁辐射源，它所发出的光也是一种电磁波。
太阳光从宇宙空间到达地球表面须穿过地球的大气层。
太阳光在穿过大气层时，会受到大气层对太阳光的吸收和散射影响，因而使透过大气层的太阳光能量受到衰减。
但是大气层对太阳光的吸收和散射影响随太阳光的波长而变化。
地面上的物体就会对由太阳光所构成的电磁波产生反射和吸收。
由于每一种物体的物理和化学特性以及入射光的波长不同，因此它们对入射光的反射率也不同。
各种物体对入射光反射的规律叫做物体的反射光谱，通过对反射光谱的测定可得知物体的某些特性。
遥感探测所使用的电磁波波段是从紫外线、可见光、红外线到微波的光谱段。
土壤并非一个均质体,而是一个时空连续的变异体,具有高度的空间异质性。
传统的测试方法能够准确测定采样点位置处土壤的理化参数,但难以揭示土壤的时空异质性。
一方面,传统方法主要基于土壤的实验室分析,这些分析普遍要求破坏土壤样本,从大量的样本采集、烘干、称重、研磨直到使用有潜在危害性的药品进行测试,需耗费大量的人力、物力和财力;二是由于花费时间过长,测试结果不具有实时性;三是传统土壤参数测定与监测方法是基于点测量的方法,由于测点稀少、速度慢、范围有限,无法揭示土壤的空间异质性规律,不能满足农业、水文、气象等部门以及陆地生态系统相关研究对土壤时空变异状况的要求。
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。
如何利用遥感技术进行农田土壤养分测绘
如何利用遥感技术进行农田土壤养分测绘随着农业生产的不断发展和技术的进步，农田土壤养分测绘成为现代农业生产中一个重要的环节。
传统的土壤采样和化验方法虽然准确性高，但耗时耗力且成本较高，无法覆盖大面积农田。
而遥感技术的发展为农田土壤养分测绘提供了新的解决方案。
本文将从遥感技术的应用、数据处理和结果解读等方面，探讨如何利用遥感技术进行农田土壤养分测绘。
1. 遥感技术在农田土壤养分测绘中的应用遥感技术通过获取地球表面的电磁波辐射能谱信息，能够实现对土地表面不同光谱特征的监测和分析，从而识别和区分不同土壤类型及其潜在养分含量。
通过遥感技术获取的遥感影像数据，可以分析土地利用类型、植被覆盖、土地水分状况等因素，为农田土壤养分测绘提供基础数据。
2. 遥感数据的处理方法遥感数据处理是农田土壤养分测绘的关键环节之一。
首先，需要对遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，以降低影像数据受大气、地物遮蔽等因素的影响。
其次，需要进行影像的分类和提取，采用聚类分析、最大似然分类、支持向量机等算法，将遥感影像划分为不同的土地利用类型。
然后，根据不同土地利用类型的光谱特征，建立土壤养分测绘的模型，通过遥感数据和野外土壤采样数据的对比，得出农田土壤养分分布图。
3. 遥感数据结果的解读遥感技术获取的农田土壤养分测绘结果需要进行有效的解读。
首先，需要对养分分布图进行直观的可视化处理，采用色彩渲染等方式呈现不同养分含量的分布情况，方便农业生产者进行观察和分析。
其次，需要对养分测绘结果与农田实际情况进行对比，验证测绘结果的准确性和可信度。
最后，根据养分分布图的结果，结合农作物需求和土壤改良需求，制定合理的施肥方案和土壤调理策略，以提高农田的产量和质量。
4. 遥感技术在农田土壤养分测绘中的优势相比传统的土壤采样和化验方法，利用遥感技术进行农田土壤养分测绘有以下几个优势。
首先，遥感技术能够实现大面积、高效率的土壤养分测绘，可以迅速获取农田土壤养分分布情况，为农业生产提供准确的数据支持。
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。
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
遥感地学分析
第二章：地物光谱特征与遥感数字图像信息提取1.地物的光谱特性：自然界中任何地物都具有其自身的电磁辐射规律，如具有反射、吸收外来的紫外线、可见光、红外线和微波的某些波段的特性;它们又都具有发射某些红外线、微波的特性;少数地物还具有透射电磁波的特性，这种特性被称为地物的光谱特性。
2.电磁辐射能量入射到地物表面上的三个过程：当电磁辐射能量入射到地物表面上，将会出现三种过程：一部分入射能量被地物反射;一部分入射能量地物吸收，成为地物本身内能或部分再发射出来，一部分人射能量被物透射。
3.物体对电磁波的反射形式1. 镜面反射:当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射，且反射角等于入射角，称为镜面反射。
若表面相对于入射波长是光滑的，则出现镜面反射。
对可见光而言，在镜面、光滑金属表面、平静水体表面均可发生镜面反射;而对微波而言，由于波长较长，故马路面也符合镜面反射规律。
2. 漫反射:当人射能量在所有方向均匀反射，即人射能量以人射点为中心，在整个半球空间内向四周各向同性的反射能量的现象，称为漫反射。
若表面相对于入射波长是粗糙的，即当入射波长比地表高度小或比地表组成物质粒度小时，则表面发生漫反射。
如对可见光而言，土石路面、均一的草地表面均属漫射体。
漫射体保留了反射表面的光谱信息(颜色或亮度)，因而在遥感领域被广泛应用。
3. 方向反射:朗伯体表面实际上是一个理想化的表面，它被假定为介质是均匀的、各向同性的，并在遥感中多用以作为近似的自然表面。
4.地物发射电磁辐射能力以发射率为基准，地物发射率以发射光谱为基准5.根据发射率与波长的关系，将地物分为三种类型1.黑体：发射率＝1，即黑体发射率对所有波长都是一个常熟2.灰体：其发射率等于常数＜1，即灰体的发射率始终小于1，发射率不随波长变化3.选择性辐射体，其发射率小于1，发射率随波长变化。
6.岩石的反射光谱特性。
岩石反射波谱曲线不同于植被那样具有明显的相似特征，其曲线形态与矿物成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面光滑程度、色泽等都有关系。
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
遥感地学分析PPT整理
遥感地学分析PPT整理1.遥感的概念：广义的遥感：广义的角度来理解遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震）等的探测。
狭义的遥感：狭义的角度来理解遥感，指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合性应用技术2.遥感技术系统一般由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收与处理系统、遥感资料分析处理系统。
3.遥感的特点：大面积的同步观测遥感平台越高，视角越宽广，可以同步探测到的地面范围越大，从而可观测地物的空间分布规律。
时效性遥感技术可以在短时间内对同一地区进行重复探测。
数据的综合性和可比性遥感技术获取的数据反映地表的综合特性，包括自然、人文等方面。
经济性可节省大量的人力、物力和财力。
局限性波谱的有限性、电磁波段的准确性、空间分辨率低等4.遥感信息源的综合特征1、多源性多平台多波段多视场2、空间宏观性遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性3、遥感信息的时间性瞬时特征时效性重返周期与多时相4、综合性、复合性多种地理要素的综合反映多分辨率遥感信息的综合5、波谱、辐射量化性地物波谱反射、辐射的定量化记录1空间分辨率（Spatial resolution）像元大小（pixel size）：针对传感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小地面分辨率（Ground resolution）：针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小2、光谱分辨率传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。
传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小（带宽）光谱分辨率在遥感中的意义–开拓遥感应用领域–专题研究中波段选择针对性–图像处理中多波段的应用提高判识效果3、时间分辨率对同一地区遥感影像进行重复探测，相邻两次探测的时间间隔时间分辨率的意义–动态监测与预报；–自然历史变迁和动力学分析；–利用时间差提高遥感的成像率和解像率；–更新数据库4、辐射分辨率（Radiant resolution）辐射分辨率指传感器对光谱信号（电磁辐射）强弱的敏感程度、区分能力。
如何使用遥感技术进行土壤理化性质评估
如何使用遥感技术进行土壤理化性质评估遥感技术的发展和应用领域越来越广泛，其中之一就是土壤理化性质评估。
土壤是地球上非常重要的自然资源之一，其理化性质的研究对于农业、环境和地质学领域有着重要的意义。
本文将探讨如何使用遥感技术进行土壤理化性质评估，并介绍其原理和应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射能量，并对其进行解读和分析，以获取地物信息的一种方法。
其基本原理是通过在空间上获取地表反射或辐射的电磁能谱，再通过数据处理、图像分析等方法，获取地物的信息。
对于土壤理化性质评估，常用的遥感数据有航空摄影图像、卫星图像和激光雷达数据等。
二、地面观测与遥感数据的结合土壤理化性质的评估需要实地采集和测量，而地面观测可以提供宝贵的数据支持，如土壤样品分析结果、土壤质地、植被类型等。
这些地面观测数据与遥感数据的结合可以提高土壤理化性质评估的准确性和可靠性。
三、遥感技术在土壤质地评估中的应用土壤质地是土壤理化性质的重要指标之一，它反映了土壤中不同粒径颗粒的比例和分布。
遥感技术可以通过不同光谱波段的信息，推断土壤质地的类型。
比如，红外光谱可以反映土壤中有机质和粘粒的含量，可见光谱可以反映土壤中的颜色等。
四、遥感技术在土壤湿度评估中的应用土壤湿度是农业生产和生态环境研究中一个非常关键的参数。
遥感技术可以通过红外和微波波段的特征反射和散射信息，获取土壤湿度数据。
利用这些数据可以及时监测土壤湿度的分布和变化，为农作物的灌溉管理和土地利用规划等提供科学依据。
五、遥感技术在土壤质量评估中的应用土壤质量评估是对土壤健康和可持续发展的评价，对农业生产和生态环境具有重要意义。
遥感技术可以通过监测土地利用、植被覆盖和土壤侵蚀等信息，综合评估土壤质量的状况。
同时，遥感技术还可以利用植被指数和光谱信息，评估土壤中的养分含量和有机质状况。
六、遥感技术在土壤污染评估中的应用土壤污染是一个严重的环境问题，对生态系统和人类健康造成极大的影响。
遥感地学分析-第4章土壤遥感
起的。
遥感地学分析
1.3.1土壤组分的影响
1）土壤水分含量对土壤光谱的影响
– 总体讲：
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。
– 土壤是由固体、液体、和气体组成的三相系
统，其中固相颗粒是组成土壤的物质基础。 – 固相颗粒的排列方式、孔隙数量和大小以及 团聚体的数量和大小等决定了土壤结构。 – 电磁辐射在土壤中与土壤颗粒、水分等发生 碰撞，并在土壤孔隙中传输，被吸收或散射， 最后从土壤表层反射并被传感器接收。这一 过程与土壤结构密切相关，土壤结构的不同 将导致土壤中多次散射次数、散射方向性、 后向散射能量大小的差异。
– 因此, 尽可能应用近红外波段来估计土壤
水分含量。
遥感地学分析
1.3.1土壤组分的影响
2）土壤矿物成分对土壤光谱的影响
– 土壤矿物成分是土壤固相物质之一，是土壤的
主要组成物质，构成了土壤的“骨骼”。 – 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。
主体元素：O，Si，Al，Fe，Ca，Na，K，Mg，Ti 主要矿物（地质作用所形成的天然单质或化合物 ）：石英、 长石、云母、角闪石、辉石、方解石、赤铁矿、磷灰 石、以及蒙脱石、高岭石和伊利石
遥感地学分析
1.3.1土壤组分的影响
1）土壤水分含量对土壤光谱的影响
– 土壤水分是土壤的重要组分，不仅是植物生活必
需物质，且是土壤系统中物质与能量的流动介质。 – 土壤水分
土地利用变化的遥感测量和分析
土地利用变化的遥感测量和分析土地利用变化的遥感测量和分析是一种通过遥感技术获取土地利用/土地覆盖信息，并进行定量分析和比较的方法。
随着遥感技术的进步和发展，远程传感器可以获取高精度的土地利用遥感数据，为土地利用变化的研究提供了高效且准确的手段。
土地利用变化是指在一定时期内地表覆盖或土地用途发生的改变。
这种变化是由人类活动和自然因素共同作用的结果，涉及土地的生态、经济和社会方面。
土地利用变化的测量和分析对于制定土地规划、保护生态环境和实施可持续发展具有重要意义。
遥感技术可以获取不同时间点上的土地利用信息，并将其进行比较和分析。
其基本原理是根据地表反射信息的光谱特征，通过空间光谱的变化来识别和分析土地利用变化。
遥感数据可以提供多个时间点上的土地利用图像，从而可以观察到土地覆盖类型的转变。
在进行土地利用变化的遥感测量和分析时，主要包括以下几个步骤：1.遥感数据获取：选择适当的遥感数据源，如卫星影像、航空影像等，获取多个时间点上的土地利用遥感数据。
2.影像预处理：对遥感数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、几何校正等，以确保数据质量和一致性。
3.土地利用分类：利用遥感数据进行土地利用分类，将地表覆盖划分为不同的类别，如农田、城市、水体等。
常用的分类方法包括单波段阈值分割、多波段交叉验证等。
4.土地利用变化检测：利用多个时间点上的分类结果，比较不同时间点上土地利用的变化情况。
可以使用变化检测方法，如差异图像法、变化向量分析法等，来识别和分析土地利用变化的位置和幅度。
5.变化分析：对土地利用变化进行定量分析，如计算变化的面积、变化的比例、变化的趋势等，以获取土地利用变化的特征和趋势。
通过土地利用变化的遥感测量和分析，可以为土地资源管理和规划提供科学依据。
例如，可以判断农田面积的变化，以优化农业生产模式；可以检测城市扩张的速度和方向，以指导城市规划和土地利用调控；可以评估自然生态系统的变化，为生态保护和恢复提供参考。
第六章 土壤遥感ppt课件
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。
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沙土 里有 机质 含量 的差 异
.
有两个光谱特征指标比较有机质含量的高低:
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内容提要
6.1 土壤波谱特征及其变化规律
6.1.1 土壤的反射光谱特征 6.1.2 土壤的热红外辐射特征 6.1.3 土壤的微波辐射与散射特征
6.2 土壤遥感数据分析
6.2.1 多元统计分析 6.2.2 主成分分析 6.2.3 光谱混合分解模型
6.3 土壤遥感分析
6.3.1 土壤类型的遥感分析 6.3.2 土壤侵蚀调查与监测 6.3.3 土壤水分监测与干旱灾害预测
、有机质、氧化铁含量、土壤结壳等），几何光 学散射（几何、照明、微粒形状、大小、方位、 粗糙度）以及外部环境（气候、风化程度、植被 覆盖度、落叶）等因素的影响。
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土壤组分的影响
土壤由固相（矿物质：原生矿物和次生矿物；有 机质：有机氮、脂肪、碳水化合物、糖类等）， 液相（土壤水分或溶液）和气相（土壤空气）三 相物质有机组成。
针铁矿、赤铁矿、褐铁矿，它们均以胶体状态覆 于土壤颗粒表面。 土壤在可见光波段的许多吸收特征都是铁氧化物 引起，铁氧化物的存在导致土壤在整个波段范围 的反射率下降。 由于土壤中铁大量存在，几乎所有土壤的光谱反 射率都朝着蓝波段方向下降，这种下降甚至可扩 展至紫外。
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总体来说， 氧化铁会导 致可见光红 波段 (0.6~0.7μm) 的反射率上 升，近红外 波段 (0.85~0.9μm )反射率的下 降
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。
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。
1 A T
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。
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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：
D a1 ρ s a 2 ASW = a 0 ( ATI ) ⋅ ( ) ( ) d ρ
遥感地学分析
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 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。
2, 干旱指标
干旱指标是确定干旱是否发生以及发生干 旱严重程度的一种量度。 旱严重程度的一种量度。 干旱的原因比较复杂，除了降水量持续偏 少外，还与作物对水分的要求，人类补充水分 亏缺的能力以及土壤持水、保水等因素有关。 因此，人们从各个方面来定义干旱，确定干旱 的指标。
遥感地学分析
世界气象组织根据各国对干旱指标的研究，一共列 出55个指标，这些指标可以概括为以下几个类型： 降水； 降水与平均温度比； 土壤水分和作物参数； 气候指标和蒸散量估算； 综合指标。
其物理意义是：
当作物供水正常时，卫星遥感的植被指数在一定 的生长期内保持在一定的范围，而卫星遥感的作物冠 层温度也保持在一定的范围内； 如果遇到干旱，作物供水不足，一方面作物的生 长受到影响，卫星遥感的植被指数将降低，另一方面 作物的冠层温度将会升高，这是由于干旱造成的作物 供水不足，作物没有足够的水供给叶子表面的蒸发 （蒸发带走热量），被迫关闭一部分气孔，致使植被 冠层温度升高。
遥感地学分析
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。
遥感地学分析
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。 遥感地学分析
同一个国家，不同的气候区域也会有不同的标准。 同一个国家，不同的气候区域也会有不同的标准。
遥感地学分析
二、干旱遥感监测方法
干旱没有唯一的标准，可以从各个方面去 定义，但都离不开水和植被。遥感监测干旱也 基于土壤水分和植被状况。 对于裸地，卫星遥感的重点是土壤含水量 对于有植被覆盖的区域，卫星遥感的重点 是植被指数的变化及植被冠层蒸腾状况的变化。
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。
遥感地学分析
土壤水分与干旱遥感监测
第一节 土壤类型遥感分析 第二节 土壤水分遥感 第二节 干旱遥感监测 遥感地学分析
第一节 土壤类型遥感分析
土壤类型的空间分布规律
– 地带性土壤 – 隐域性土壤
遥感地学分析
土壤类型决定性因素
– 直接因素(土壤的光谱特征)
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
Sw = a ⋅ b
P
式中，为土壤水分，是拟合系数（最小二 乘法拟合），P是热惯量。 遥感地学分析
2，植被指数法
植被长势受到许多因素的影响。在干旱年 份，水对植被长势起关键作用。水分亏缺，植 被长势不好，叶面积指数下降，叶子内的叶绿 素减少，它对太阳的近红外光的反射能力降低， 卫星遥感得到的植被指数会明显降低。以此来 表明干旱程度，就是监测干旱的植被指数法。
遥感地学分析
植被供水指数的定义式为： VSWI＝NDVI／T5 这里T5是美国NOAA卫星或我国FY— l卫星遥感到的作物冠层温度。
遥感地学分析
遥感地学分析
第三节 干旱遥感监测
我国每年都有干旱发生。据不完全统计， 我国各种受灾面积中，旱灾占61%，水灾占 24%，冰雹灾占9%，霜冻灾占6%。 为了合理使用水资源，有效地抗旱救灾， 必须迅速知道那里受旱，程度如何，而卫星遥 卫星遥 感监测是一种有效方法。 感监测是一种有效方法。
遥感地学分析
一、干旱概念及干旱指标
1 干旱概念
通常干旱是指某地团长期没有降水或降水 显著偏少造成空气干燥、土壤缺水甚至干涸的 现象。
遥感地学分析
从农业生产的角度看，干旱的发生是一个 很复杂的过程，它受到多种因素的制约。 首先是气象因素，除了降水量以外，降水的强 度、气温、光照、风速也在一定程度上影响干 旱的强度。 其次是农业生产本身的特点，这里有农林牧结 构、耕作制度、农作物种类、生育时期以及耕 作措施等等。 此外还有某些自然地理条件，如土壤、水文、 地形地貌等等； 最后是社会经济条件，如灌溉条件、保持土壤 水分所需要的物质条件等等。 遥感地学分析
一、遥感数据中的土壤含水量信息 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。
遥感地学分析
2, 近红外波段的土壤含水量信息
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。
遥感地学分析
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。
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， 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。
既然不同，为什么可以用遥感计算 出来的表观土壤含水量来替代实测的土 壤含水量呢?
遥感地学分析
根据在极少数有可能对比的点上取到的实 测土壤含水量资料的研究表明，遥感所计算的 表观土壤含水量与实测的土壤含水量成正变关 系，即表观土壤含水量大，实测的土壤含水量 也大；表观土壤含水量小，实测的土壤含水量 也小。正因为如此，所以上式是一个通用的表 观土壤含水量公式。其中没有地形与植被的影 响，可以认为该两项因素已经包括在a0里面了， 这样便于产业部门应用。
遥感地学分析
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。 遥感地学分析
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。
遥感地学分析
遥感地学分析
遥感地学分析
第二节 土壤水分遥感
遥感地学分析
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：
1− A ATI = k ∆T
n
式中A为反照率，∆T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，∆T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。 遥感地学分析
遥感地学分析
3, 植被供水指数法
热惯量方法只对裸露土壤适用，因为在有 植被覆盖情况下，特别是在植被覆盖度很高时， 植被改变了土壤的热传导性质，而旱灾发生的 季节，植被覆盖率年往往很高。为了对高植被 覆盖区农作物的旱灾进行遥感监测，中国气象 局国家卫星气象中心发展了“植被供水指数 法”。
遥感地学分析
遥感地学分析
1, 热惯量法
热惯量法主要用于裸露土壤。它是用热红 外方法遥感湿度，基于热传导方程：
∂T ∂ 2T =k ∂t ∂Z 2
k =
λ
C
a
⋅ ρ
其中：λ为热传导度，Ca为热容量，ρ为土 壤密度，Z为 土壤深度，t 为时间，T为土壤温 度 遥感地学分析
此热传导方程的边界条件为：
T0 = T + ∆T0 sin ωt
1− A ∆T
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。