高光谱技术在南疆盐渍化土壤盐分检测中的应用

张楠楠+张晓+范泽华+白铁成

摘 要：土壤盐渍化是一个重要的生态环境问题，严重影响干旱、半干旱地区农业、畜牧业和经济的发展。高光谱技术可提供地物的连续光谱信息，利于分析细微差别，为定量研究土壤盐分含量提供了便利。阿克苏地区位于新疆南疆塔里木河流域上游，水力资源匮乏，盐渍化问题十分严峻。该研究基于在实验室内采集土壤的高光谱数据，通过建立模型来定量分析土壤盐分含量。首先对原始光谱进行光谱与处理，接着用相关系数法等方法找出土壤盐分的特征波长，并以此建立预测模型，可用偏最小二乘法等方法来建立模型。这些研究对于运用高光谱技术定量分析土壤盐渍化有一定的意义。

关键词：近红外高光谱 检测 土壤盐分

中图分类号：TP70 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）07（b）-0128-02

土壤盐渍化可造成土壤肥力衰退、作物生产力下降、生态环境恶化，是制约农业生产和生态环境可持续发展的主要因素之一[1-3]。对盐渍化土壤进行合理开发利用、改良、治理，要求能够快速、准确、动态地获取大面积盐渍化土壤的盐分信息。传统土壤盐渍化的监测采用野外定点调查方法，其费时、费力，且破坏性强、测点少、代表性差[4]，难以满足快速、动态地获取大面积盐渍化土壤盐分信息的要求。新疆南疆绿洲区为土壤盐渍化大区，盐碱土具有面积大、类型多、积盐重、形成复杂的特点[5]。

1 南疆盐渍化土壤盐分检测的重要意义

目前，新疆南疆地区因滥用水土资源，已经造成了生态环境的日益恶化，地下水和地表水的矿化度显著提高，水生生物数量锐减，植被覆盖度急剧下降，沙尘暴频发。因此，根据土壤盐渍化的现状需进行农业产业结构的合理调整与土壤资源的进一步规划。传统土壤盐渍化监测在野外采用人为土壤定点考察方法，由于其取样速度慢、室内分析过程繁琐而致使整个过程变得费时、费力，且样点少，代表性差，无法达到大面积、快速、准确、动态地监测土壤盐渍化的要求，而高光谱遥感技术以其宏观、综合、动态、快速等特点，已成为监测土壤盐渍化的一种先进探测手段。高光谱遥感为南疆土壤盐渍化监测提供了新的途径和手段。此研究的开展，目的在于为高光谱航天和航空遥感给出近地面高精度的实测光谱数据与理论依据，从而使高光谱遥感技术在南疆土壤盐渍化监测中的精度得到一定程度提升，从而为该区域土壤盐渍化的治理与土壤资源的规划提供准确的基础数据和有效的科学依据。但其前提是需在实验室条件下运用高光谱成像技术对土壤进行测试和分析，得到其准确的敏感波段和掌握建模算法。

2 高光谱成像技术的检测原理

2.1 概念

高光谱成像技术是20世纪80年代发展起来的一门技术，包括光学、光电子学和计算机信息处理等，其将光谱技术与成像技术完美地结合起来。与可见光相比，近红外波段具备全天候实时性，不受恶劣的天气环境、自然灾害等影响的特点，且某些物质在红外波段具有其特有的诊断性特征谱，因此，近红外高光谱成像技术越来越受到人们的重视，并已应用于生态环境监测和农业气象学领域。

2.2 高光谱成像技术的工作原理

高光谱成像技术获得目标信息时，还获取每个像元的数十个至数百个窄波段光谱信息。成像光谱仪则可获取三维数据信息，其成像方式主要有：色散型、滤光片型等。色散型成像光谱仪主要用棱镜和光栅这两种元件，其技术较为成熟；滤光片型成像光谱仪采用相机加滤光片的方式，原理简单，正在普及中。

2.3 高光谱成像技术的特点

高光谱成像技术主要具备以下特点：（1）高分辨率。光谱分辨率为纳米级，一般为10～20 nm，有的达到2.5 nm。（2）谱图合一。获得的图像包含辐射强度和光谱特征。（3）光谱波段多，在某一光谱波段内可连续成像。

3 近红外高光谱成像技术检测南疆盐渍化土壤中盐分含量的步骤

3.1 土壤样品的选取与采集

在南疆阿克苏地区所选的典型样点进行土样采集，取表层土壤，深度为0～10 cm，确定样方面积为3.0 m×3.0 m，采用5点法采样，即在每个样方的4角和中心各取1个土样，混合均匀，取500 g土样。放入塑料袋中，并做好标记。经过室内阴干和研磨过筛，分成两份，一份用于土壤盐分测定，一份用于近红外光谱测定。

3.2 高光谱检测系统的准备

先打开主电源，再接通成像光谱仪的电源，将暗室的灯光旋钮开到最大；调节成像光谱仪在合适的高度；将装有配套软件的电脑与高光谱仪器的网口和USB口连接起来；打开软件，检查各项数据是否正常。

3.3 土壤光谱数据采集

成像光谱仪系统参数设置正确之后，将土壤样品放置于可左右移动的平台上，可先用预览来查看样品放置的位置是否正确、图像是否清晰。若符合预期，可进行土壤高光谱图像数据采集。

4 土壤中盐分含量的测定及模型的建立

土壤含盐量的测定参照《土壤农化分析》[6]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。

在测出土壤盐分含量时，运用高光谱成像仪进行扫描，得出原始光谱，运用平滑处理、一阶导数、二阶导数、对数变换、SG卷积平滑和标准正态变量交换等预处理方法对原始光谱进行处理。运用相关系数法、连续投影算法等方法找出土壤盐分的特征波长，并以此建立预测模型，可用偏最小二乘法、BP神经网络、支持向量机等方法来建立模型。

5 模型評价

为了有效评价模型精度，文章选取决定系数、均方根误差、准确率进行模型分析检验。其中，R2取值在0到1之间，选用模型的拟合度越好，其值越接近1；RMSE用于模型验证，反映了预测值与真实值的偏离度，值越小模型精度越高；Precision的值越接近1，模型正确率越高。

6 结语

利用有效信息建立高光谱数据与土壤盐分的定量模型已经成为研究盐渍化的重点。由于高光谱数据的信息量较大，如果能够剔除数据噪声，选择合适的波段进行建模分析，不仅能够简化模型，节约建模时间，也可以提高模型的预测精度。基于相关分析法选择的波段数量较少，难以保证光谱信息被有效利用，而全谱建模分析容易产生过拟合现象，使模型的预测能力大大下降。因此，需要选择合适的方法对光谱数据进行特征波段选择。此课题今后研究的方向为运用更好的算法来减少高光谱的信息量，精确找出土壤盐分的特征波长，来提高建模的精确度。

参考文献

[1] Farifteha J， Farshada A， Georgeb R J.Assessing salt-affected soils using remote sensing， solute modeling and geophysics[J].Geoderma，2006，130（3/4）：191-206.

[2] 王永东，李生宇，徐新文，等.塔里木沙漠公路防护林咸水灌溉土壤盐渍化状况研究[J].土壤学报，2012，49（5）：886-891.

[3] 王玉刚，肖笃宁，李彦.三工河流域中上游绿洲土壤盐渍化的时空动态[J].中国沙漠，2008，28（3）：478-484.

[4] 田长彦，周宏飞.21世纪新疆土壤盐渍化调控与农业持续发展研究建议[J].干旱区地理，2000，23（2）：177-181.

[5] 木合塔尔·吐尔洪，木尼热·阿布都克力木，西崎·泰，等.新疆南部地区盐渍化土壤的分布及性质特征[J].环球科学与技术，2008，31（4）：22-26.

[6] 鲍士旦.土壤农化分析[M].北京：中国农业出版社，2000.