土壤盐渍化遥感应用研究进展_翁永玲

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土壤盐渍化研究现状及未来研究热点

土壤盐渍化研究现状及未来研究热点

土壤盐渍化研究现状及未来研究热点一、本文概述土壤盐渍化是一个全球性的环境问题,它对农业生产、生态环境和人类生活都产生了深远影响。

本文旨在对当前土壤盐渍化的研究现状进行系统的概述,分析现有研究成果和不足,并展望未来的研究热点和发展方向。

文章将首先介绍土壤盐渍化的定义、分类和产生机制,然后回顾国内外在土壤盐渍化研究方面取得的主要进展,包括土壤盐渍化的监测技术、盐渍化土壤的物理化学性质、盐渍化对作物生长的影响以及土壤盐渍化的改良和治理等方面。

在此基础上,文章将探讨当前研究中存在的问题和挑战,如土壤盐渍化过程的复杂性、改良技术的局限性以及环境友好型治理策略的缺乏等。

文章将展望未来的研究热点,包括土壤盐渍化过程的精准监测与模拟、盐渍化土壤的生物修复与生态恢复、耐盐作物的遗传改良与高效种植技术等,以期为土壤盐渍化的研究和治理提供新的思路和方法。

二、土壤盐渍化研究现状土壤盐渍化是当前全球范围内面临的重要环境问题之一,对农业生产和生态环境产生了深远的影响。

随着全球气候变化的加剧和人类活动的不断增多,土壤盐渍化问题日益严重,引起了广泛的关注和研究。

目前,土壤盐渍化研究已经取得了一定的进展,但仍存在一些问题和挑战。

在土壤盐渍化的成因和机理方面,研究者们通过大量的实验和观察,深入探讨了土壤盐渍化的发生机制和影响因素。

土壤盐渍化的形成与地下水位、气候、地形地貌、土地利用方式等多种因素密切相关。

同时,随着分子生物学和生态学的发展,土壤盐渍化过程中的微生物群落结构和功能也受到了广泛关注。

在土壤盐渍化的监测和评估方面,研究者们利用遥感技术、地理信息系统等现代技术手段,对土壤盐渍化的空间分布和动态变化进行了实时监测和评估。

这些技术的应用不仅提高了土壤盐渍化监测的效率和精度,还为土壤盐渍化的防治和管理提供了有力的数据支持。

在土壤盐渍化的防治和治理方面,研究者们提出了多种方法和措施。

其中,农业节水灌溉、土壤改良、生物修复等技术手段在实际应用中取得了良好的效果。

黄河三角洲盐渍土盐分特征研究

黄河三角洲盐渍土盐分特征研究

第42卷第6期2006年11月南京大学学报(自然科学)JOURNAL OF NANJING U NIVERSITY(NAT URA L SCIENCES)Vo l.42,No.6Nov.w2006黄河三角洲盐渍土盐分特征研究*翁永玲1,2**,宫鹏1,3,4(1.南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;2.东南大学交通学院测绘工程系,南京210096; 3.中国科学院遥感应用研究所及北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100101;4.Depar tment o f Env iro nment Science,Po licy and M anagement,U niv ersity of California,Ber keley,U SA)摘要:表层土壤含盐量,以及盐分组成和积盐厚度等是研究土壤盐渍化程度分级应考虑的主要因素.对研究区盐渍土野外调查、采样和土样化学分析基础上,利用统计分析方法,对黄河三角洲盐渍土盐分特征进行了研究,结果表明,该研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.土壤盐分中,阴离子以Cl-为主,占阴离子总量的89.95%,阳离子含量以Na+为主,占阳离子总量85.72%.盐分组成为钠型盐氯化物占优势,主要的可溶性盐为N aCl,其次是Na2SO4和CaCl2,M g Cl2位居第三.对该区域表层土壤给出了由电导率预测Cl-、N a+和土壤盐分含量的模型.模型预测精度可靠,可用来快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.关键词:土壤盐分,盐分组成,电导率,黄河三角洲中图分类号:S156.41Soil S alinity Measurements on the Yellow River DeltaWeng Yong-L ing1,2,Gong P eng1,3,4(1.I nter nat ional Institute fo r Earth System Science,N anjing U niv ersity,N anjing,210093,China;2.Depar tment o f Sur vey ing and M apping Engineer ing,Co llege of T ranspo rtation,Southeast U niversity,N anjing,210096,China; 3.State Key L abo rato ry o f Remote Sensing Science,Jo intly Spo nso red by the Institute of Remo te Sensing A pplicatio ns o f Chinese Academy o f Sciences and Beijing N o rmal U niversit y Beijing,100101,China; 4.D epar tment o f Env iro nment Science,Po licy and M anag ement,U niver sity o f Califo rnia,Berkeley,U SA)Abstract:T he salt content,salt composition and thickness of concentr ated salt in the to p lay er of soil are main facto rs that should be taken into acco unt in soil salinity classif ication.On the basis of field inv est igat ion,soil sampling and chemical analysis,stat istical analy sis w as applied to ex plor e the characters of soil salinity of a test site on the Y ellow Riv er Delta.95samples co llected from the top layer o f so il w ere ana lyzed chemically and spectr ally in labor ator y.T he results in this paper show t hat salt content in the to p layer o f soil is high on av erag e.T he pr edo minant anio n fr om the salt in the soil is Cl-,w hich is co unted fo r85.00%of the to tal anion;predominant cat ion is N a+,which is up to86.49%of the to tal catio n.T he cor relation coefficient betw een N a+and Cl-is0.92,* **基金项目:中国科学院海外杰出学者基金(2001-1-13)收稿日期:2006-02-15通讯联系人,E-mail:mgw yl@which indicat es that the dominant so luble salt is N aCl,fo llo wed by Na2SO4,CaCl2and M g Cl2.Str ong cor relation betw een elect rical co nduct ivit y(EC1:5)and concentr ation of Cl-,N a+and salt co nt ent of so il w ere found(the co rr elation co eff icient s are0.98,0.95and0.989,r espectively).T he co ncentration o f Cl-and N a+and salt content of soil wer e calibr ated to EC,respectively,by using linear or curv e r eg ressio n,w ith48samples.T he validat ion w as verified w ith47sam ples.T he accuracy of predicted concentr atio n of Cl-and N a+and salt content of top soil is 82.29%、79.92%and83.75%,respectively.T he adv antag e o f t his method co mpar ed w ith labo rato ry analysis is that this metho d is less ex pensiv e and less time consuming.Key words:salt content o f soil,salt compositio n,electr ical conductiv ity,the yello w r iv er delta盐渍化土壤积盐强度以及占优势的盐类组成随生物气候、地带性土壤的发生过程不同差异很大.植物根系活动层或表土层所聚盐分数量是否对作物生育产生抑制作用,是区分非盐渍化与盐渍化土壤的标准.因此,生态环境中根层土或表层土壤含盐量,以及盐分组成和积盐厚度等是研究土壤盐渍度分级应考虑的主要因素[1,2].而土壤盐渍化程度又是评价耕地地力等级的重要因素[3].目前,已有多位研究者在不同地区对土壤含盐量、土壤电导率及土壤离子的关系进行了研究[4~7].但不同地区成土母质及盐渍化成因不同,土壤总体盐分状况、盐基离子组成及电导率与土壤含盐量的关系不同,而且随季节的不同而变化.我们于早春返盐期进行野外调查和采样工作,通过对研究区盐渍土土样的研究,旨在了解黄河三角洲表层土壤的盐分含量、离子状况及盐分组成,揭示黄河三角洲盐渍化土壤的盐分特征,探索适合本研究区由电导率预测土壤盐分、Cl-、N a+离子含量的模型,以便快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.1研究区概况黄河三角洲位于渤海湾和莱州湾之间,地处117b31c~119b18c E,36b55c~38b16c N,属暖温带半湿润季风气候区[8].多年平均降水量600mm,70%的降水集中在7、8月份,多年平均蒸发量1944mm,蒸降比为3B1.成土母质主要是河流冲积物和海积物(盐渍淤泥)[9].黄河三角洲由于黄河多次改道形成了岗、坡、洼相间排列的微地貌类型,土壤盐渍化严重.本研究区地理位置中心位于118b49c30〞E, 37b44c12〞N,约95km@7.5km见图1(与1景H yperion髙光谱遥感图像数据范围相对应).该区域具有代表性,基本涵盖了黄河三角洲的不同盐渍化程度、微地貌类型、土壤质地.本区主要靠引黄河水发展灌溉农业,由于地势低平,排水不畅,地下水位高,再加上黄河水侧渗和海水浸润顶托,土地盐渍化现象非常严重.较高的土壤含盐量及季节性返盐,是土壤资源利用的首要限制因子[10]该区域每年3~5月为少雨干旱多风期,土壤含水量为一年中最低值,加之蒸发强烈,下层土体及潜水中的盐分随水向表土聚集,形成了第一个积盐高峰;6~8月为雨季,降水入渗一方面淋溶土壤盐分,另一方面补充了土壤水分,表层0~5cm土壤处于脱盐阶段;9~11月土壤水分及潜水蒸发均减弱,表层土壤含盐量变化不大;12月至翌年2月为第二个积盐高峰[8].据此,我们于2005年4月进行了野外调查与采样.2材料与方法2.1土壤样品采集及土样预处理我们于2005年4月17日至28日进行了野外土样采集,共采集表层土样95份.野外工作中利用已有的Landsat TM标准假彩色合成的遥感图像,考虑各种景观要素之间的相互关系来目视判读,辅助野外调查和选点.采集的样点顾及到了点位空间分布的均匀性,且能代表各盐渍度等级.在此条件下约90m@90m范围内,视#603#第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征实地表面特征均匀程度,采集2到4个点表层(0~5cm )土壤混合为一个土样装入采样袋,带回实验室理化分析,并用GPS 精确定位,获取点位经纬度,实地记录样点土壤表面状况、地貌类型等景观描述,用数码相机对样点区域拍照.图1 研究区及采样点分布(地貌类型依据文献[8]修改)Fig.1 The research area and distribution of soil samples土样自然风干后,剔出土壤以外的侵入体(如植物残茬、石粒、砖块等杂质),适当磨细,过1m m 孔径筛,充分混匀,装入容器待用.2.2 土样化学分析 采集的95份土样由南京农业大学分析中心按土壤农化分析要求[11],对风干过1m m 筛的土样按5B 1水土比进行浸提,用DDS-11A 型电导仪测定浸提液25e 时的电导率(EC,m s/cm ).同时测定浸出液K +、Na +、Ca 2+、M g 2+、CO 32-、H CO 3-、SO 42-、Cl -等8大盐基离子含量.其中,CO 32-、H CO -3用硫酸滴定容量法测定;SO 42-用硫酸钡比浊法测定;Cl -用硝酸银容量法测定;Ca 2+、M g 2+用原子吸收分光光度法测定;K +、Na +用火焰光度法测定[11].土壤盐分为8大离子重量之和.pH 的测定是按2B 1水土比浸提,pH 计测定[11].2.3 数据处理 不同地区成土母质及盐渍化成因不同,土壤总体盐分状况、盐基离子组成及电导率与土壤含盐量的关系不同.因此我们针对本研究区土样化学分析结果,利用SPSS 10.0统计软件进行统计分析,通过描述统计,了解研究区土壤总体盐分状况及土样盐分分级,相关性分析揭示本区土壤盐分组成.表征土壤盐渍化程度的参数EC 与Cl -和N a +和盐分分别以一次、二次和三次多项式拟合,通过方差分析及回归方程与回归系数显著性检验,建立适用于本研究区由测定出的土壤浸出液电导率预测Cl -、Na +和盐分的最佳的模型,并用实测数据检验预测模型,计算均方差(RMS E )及预测精度(P A )来评价预测模型.RMS E =E ni=1(x i -x^i )2n(1)PA =(1-RM SE mean)@100%(2)其中x i 为预测值,x ^i 为实测值,mean 为预测项的均值.3 结果与分析3.1 土样盐分含量分析及其空间分布 对土壤化学分析结果进行描述性统计分析,如表1所示.土壤较高的电导率、含盐量及其变异系数(CV)表明研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.将95个土样按我国滨海土壤盐化分级标准分为5个等级[1,2],即非盐渍化、轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化、和盐土(表2),采样点空间分布见图1.从各级别土样个数及其空间分布说明,所采的样本具有一定的代表性.该区域土壤含盐量的空间分布在宏观上表#604#南京大学学报(自然科学) 第42卷现为距海越近,土壤盐渍化越重.分布于研究区的北部及东部的样点多为盐土和重度盐渍土,它们是在海水和髙矿化地下水综合作用下形成的原生盐碱地[9].在微域上随岗、洼起伏而表现出重度、中度、轻度盐渍土和非盐渍土斑状镶嵌分布.研究区中部,位于黄河两岸附近,由于黄河多次改道形成了岗、坡、洼相间排列,各等级的样点插花分布(图1).从各级样点的空间分布上看,重盐渍土主要分布在受海水和地下水影响较大的距海较近地势较低的滩涂和平地上,轻度盐渍土及非盐渍土主要分布在地势较高的河成高地、河滩地和部分平地上.分析结果与野外调查实地现象较为一致.3.2土壤pH值土壤酸碱性是土壤理化性质的综合反应,受土壤母质、生物、气候、人为措施以及盐基饱和度的影响较大[12].土壤pH对植物和微生物所需养分元素的有效性有显著的影响,在pH大于7的情况下,一些元素、特别是微量金属阳离子如Zn2+、Fe2+/Fe3+等的溶解度降低,植物和微生物会蒙受这些元素的缺乏[2];更极端的pH则预示着土壤中出现了特殊的离子和矿物,例如pH大于8.5,一般会有大量的溶解性Na+或交换性Na+存在[2].盐土在积盐过程中,胶体表面吸附有一定数量的交换性钠,但因土壤溶液中可溶性盐浓度较高,阻止交换性钠水解,所以,盐土的碱度一般都在pH8.5以下[12].pH测定结果(表1),该研究区pH均值为7.99,土壤呈碱性,主要为盐土.表1土样pH、电导率、盐分的描述统计Table1Descriptive statistics of pH,EC and salt contents in soil samplespH 电导率(5:1)(ms/cm)盐分(g/kg)M ean7.99 6.37 2.653 M ax9.3324.5011.756 M in 6.860.200.063 Std.Dev.0.488 6.418 2.564 CV(%)* 6.11100.7596.64 *CV=St d.Dev.@100/mean表2土样盐渍化等级分布Table2The salinity classes of soil samples非盐渍化土轻度中度重度盐土含盐量(g/kg)<11~22~44~6>6样点个数38131515143.3土样盐分离子状况及土壤盐分组成分析对土样化学分析结果进行统计分析,结果见表3.该研究区土壤盐分中,阴离子以Cl-为主,占阴离子总量的85.00%,均值为40.00 cmol/kg,与电导率EC的相关系数最高为0.98;SO42-次之,占阴离子总量的14.18%,为6.67cm ol/kg;阴离子组成中CO32-含量最少,占阴离子总量的0.03%,为0.0155cmol/kg.阳离子以Na+为主,占阳离子总量86.49%,为42.61cm ol/kg,与EC的相关系数为0.95; K+、Ca2+、M g2+占阳离子总量分别为4.35%、5.92%和3.24%.该研究区盐分离子状况表现为,Cl-和Na+随电导率的增加几乎呈直线上升(图2),当电导率为10~12ms/cm时,Cl-和Na+的绝对含量约在55~75cmol/kg,电导率小于10m s/cm时,Na+含量明显大于Cl-,电导率大于12m s/cm时,Cl-含量明显大于Na+,且Cl-和Na+含量的百分组成均占绝对优势,大于85%.SO42-、Ca2+、M g2+含量也都随电导率的增加略有增高,但增幅很小.Ca2+虽然增加了土壤溶液浓度,但从离子代换的角度考虑,钙离子能将土壤中有害的钠离子代换出来,并通过灌水、降水使之淋洗[1,2].在碱性土壤中,钠离子的减少,钙、镁离子的增加均有利于植物的生长发育.此外,Cl-和Na+间的相关系数为0.92,表明土壤中钠离子和氯离子是主要的结合方式.因此,该区盐分组成是以钠型盐氯化物为主,这也表现出了黄河三角洲特有的土壤盐分特征,土壤盐渍化主要受黄河水侧渗和海水浸润顶托所致.#605#第6期翁永玲、宫鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征表3 土样8大离子含量描述统计Table 3Descriptive statistics of 8ions in soil samples Cl -SO 42-H CO 3-CO 32-K +N a +Ca 2+M g 2+cmo l/kgM ean 39.9978 6.67140.37050.0155 2.145242.6130 2.9178 1.5951M ax 238.2521.1900 1.08390.15311.9505150.43479.30007.2540M in 0.18750.01590.22450.00000.00440.62920.06750.0123Std.D ev 50.4000 5.06550.11130.0361 2.459133.1271 2.5085 1.6603CV (%)126.0175.9230.04232.90114.6377.7385.97104.88图2 土壤电导率与离子组成的关系Fig.2 The plot between EC and ion contents3.4 电导率EC 与Cl -、Na +及土壤盐分的关系及其验证 电导率(Electrical Conductivity,EC)的测定可靠、经济、快速,常被作为评价土壤的盐渍化程度的指标[2].国外有直接用电导率表示土壤的盐渍化程度[13~15],美国将25e 时饱和泥浆EC 大于4m s/cm 作为确定盐渍土的诊断性指标[2].国内多采用测定5B 1水土比浸出液电导率,并根据温度补偿系数换算至标准温度25e .Cl -和Na +溶解度较大,其溶液的渗透压大,Cl -、Na +并非植物生长所必需的大量元素,含量过高不仅提高了土壤溶液渗透压,使土壤物理性状恶化,而且增强了对植物根系的毒害作用,并进入机体直接危害植物机能,NaCl#606#南京大学学报(自然科学) 第42卷的危害是Na 2SO 4的3倍[1].由于Cl -、Na +离子在盐土中含量高达水溶性盐总量的85%以上,常被用来表示盐土的盐化程度、盐土分类和改良的主要参考指标[11].实验室分析中,土壤盐分以及Cl -和Na +浓度的分析与电导率EC 的测量相比耗时耗资大,因而确定EC 与Cl -、Na +浓度以及土壤盐分的关系对预测土壤盐渍度具有重要的价值[13].将土壤样本分析结果按其电导率的大小排序,并按奇偶编号分为两个样本集,这样可使建模和检验样本都能覆盖研究区盐分变化的动态范围,提高模型预测精度.其中单数用于建模,双数作为检验样本集.图3 电导率EC 与C l -的拟合Fig.3 Quadratic estim ation of EC and Cl - 3.4.1 EC 与Cl -含量的关系模型 分别采用线性、含常数项及不含常数项的二次多项式以及三次多项式拟合.不含常数项的二次模型曲线拟合见图3,图中可以看出该二次模型有很好的拟合效果.依据对回归方程显著性检验和方差分析,并综合回归系数显著性检验(表4、5).其中含常数项的二次模型回归系数显著性较低,而不含常数项的二次模型F 值及其回归系数检验的T 值最大,且显著性都小于0.0001.其它如线性、三次多项式拟合精度也低于不含常数项的二次多项式拟合,结果未列出.因而确立了该研究区Cl -与电导率EC 关系的拟合模型(模型2)如下:Cl -含量回归方程:Cl -=0.149411EC +0.0056EC 2(3)3.4.2 EC 与Na +含量关系模型 经分别以一次模型、二次模型和三次模型拟合与检验,Na +含量预测模型以不含常数项的三次模型为最佳,其回归方程显著性检验F 值及其回归系数检验的T 值最大,回归方程及回归系数高度显著(表6、7).不含常数项的三次模型曲线拟合见图4,该三次模型有很好的拟合效果.得到该研究区Na +与电导率EC 关系的最佳回归方程:Na +=0.26439EC -0.013812EC 2+0.000305EC 3(4)表4 EC 预测Cl -回归模型显著性检验Table 4 The model summary,F and Sig.for predicated concentration of C l -模型*R 2A dj.R 2Std.Err or F Sig 10.986120.985500.2275415970.000020.991170.990790.2290125820.000030.986210.985270.2293510480.0000*1:含常数项二次模型;2:不含常数二次模型;3:三次模型表5 EC 预测Cl -的二次模型回归系数显著性检验Table 5 The reg ression coefficient of quadratic model and its T ,Sig.模型1B T Sig 模型2B T Sig B 0-0.069083-1.2630.2132B 10.16235411.2500.0000B 10.14941114.6130.0000#607# 第6期翁永玲、宫 鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征表6 EC 预测Na +回归方程显著性检验Table 6 The model summary,F statistics and its significance value for predicated concentration of Na +模型*R 2Adj.R 2Std.Er ror F Sig 10.862850.85980.272542830.000020.961360.95878.259343730.000030.886700.87879.253411120.0000*1:一次含常数项;2:三次不含常数;3:三次含常数项图4 Na +与EC 的三次拟合Fig.4 The cubic curve estimation regression of EC and Na+图5 盐分与EC 的线性拟合Fig.5 The linear estimation regression of EC and salt contents表7 三次不含常数项模型回归系数显著性检验Table 7 The regression coef ficients of cubic model,t statistics and its signif icance value模型2B t S ig B 10.2643910.9670.0000B 2-0.013812-4.8690.0000B 30.0003053.8560.00043.4.3 EC 与土壤盐分关系模型 我国习惯上常用土壤含盐量的质量分数表示盐渍度,将土壤含盐量作为一个确定土壤盐渍化程度的主要指标[1,5~8].不同地区成土母质及盐渍化成因不同,电导率与土壤含盐量的关系不同.因此我们针对本研究区测定出的土壤浸出液的电导率及盐分建立适用于本区电导率与土壤含盐量关系的模型(5),以便利用土壤浸出液电导率预测土壤含盐量.Y =0.402EC +0.142(5)式中Y 为盐分.调整后相关系数为0.98423,回归方程及回归系数显著性检验水平较高,见图5.表明方程(5)对本区土壤盐分具有较高的预测精度.3.4.4 模型检验 利用检验样本集对回归方程(3)、(4)、(5)进行检验,分别由实测的47个检验样本的EC 值,利用方程(3)、(4)、(5)计算对应的Cl -、Na +浓度及土壤盐分,并与实测值回归比较(图6),预测值与检验集实测值的相关系数、线性回归方程的斜率均在0.95以上.另外,由于各样本所含盐分及盐基离子的浓度不同,因此我们对47个检验样本分别计算了预测值的相对误差(图7),图7显示,大部分样本预测值的相对误差较小,表明对检验集数据的预测精度达到较高的水平,Cl -、Na +及盐分的预测精度分别为82.29%、79.92%和83.75%.但Cl -有17%的样本(8个)相对误差大于90%.分析对比发现,这些样本的Cl -含量均#608#南京大学学报(自然科学)第42卷小于0.07g/kg,对应的土壤盐分均小于0.75g/kg,属于非盐渍土,由于Cl -含量极微小,化学分析中滴定试剂对极微量离子不够敏感,分析人员主观判别时造成的误差.这样的测量误差并未改变这些样本的盐渍度等级.图6 检验样本集C l -、Na +及盐分实测值与预测值的散点图Fig.6 The scatter plot comparison of actual and predicated values for concentrations of C l -,Na +and salt contents of validation dataset.图7 Cl -、Na +和盐分预测值的相对误差Fig.7 The predicated relative errors of concentrations of Cl -,Na +and salt contents4 结 论在野外调查采样和土样化学分析基础上,查明了本研究区春季返盐期表层盐渍土盐分特征.土壤浸出液电导率、土壤含盐量及其变异系数表明,该研究区表层土壤总体含盐量较高,且盐渍化程度差异较大.该研究区为碱性土壤.研究区表层土壤盐分中,阴离子以Cl -为主,占阴离子总量的85.00%,阳离子含量以Na +为主,占阳离子总量86.49%.土样5B 1水土比浸出液中,阴阳离子的含量与电导率间的相关性显著,其中Cl -离子与电导率EC 的#609# 第6期翁永玲、宫 鹏:黄河三角洲盐渍土盐分特征相关系数最高为0.98;其次Na+离子与EC的相关系数为0.95;Cl-和Na+间的相关系数为0.92,表明土壤中钠离子和氯离子是主要的结合方式,盐分组成以钠型盐氯化物为主,主要受海水影响所致.该区域土壤盐分组成、盐基离子状况特征明显,土壤浸出液电导率与土壤盐分、Cl-、Na+含量有极高的相关性.通过研究,给出了适合该区域表层土壤,由5B1水土比浸出液电导率预测Cl-、N a+离子和土壤盐分含量的模型,得到的模型可快速、经济地模拟和预测该地区的土壤Cl-和Na+的含量.References[1]W ang Z Q,Zhu S Q.Y ou W R.Salt soil of ch-ina.Beijing:Science Publishing,1993,130~211,312~345.(王遵亲,祝寿泉,尤文瑞等.中国盐渍土.北京:科学出版社,1993,130~211,312~345).[2]Zhou Y,Zhang X,Z ho u F.Classificatio n of t hear able pro ductiv ity of Jiangsu Pr ov ince.Journalof Nanjing U niver sity(N atur al Sciences),2003,39(4):580~586.(周颖,张侠,周峰.江苏省耕地地力等级划分.南京大学学报(自然科学),2003,39(4):580~586).[3]L i X Y.So il Chemistry.Beijing:H ig her Educa-tio n P ublishing,2001,213~266.(李学垣.土壤化学.北京:高等教育出版社,2001,213~266). 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基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究

基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究

基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究基于遥感技术的北疆绿洲棉田土壤盐渍化监测研究摘要:随着全球气候变暖和人类活动的不断推进,土壤盐渍化成为世界各地的一个普遍问题,尤其是在北疆绿洲地区,盐碱土对棉田的耕作产生了巨大的影响。

在这项研究中,我们运用遥感技术对北疆绿洲棉田土壤盐渍化进行监测,并分析不同因素对土壤盐渍化的影响。

1. 引言北疆绿洲地区作为中国西北重要的棉花种植区,盐碱化问题对其农业生产和经济发展产生了重要影响。

土壤盐渍化会导致土壤中盐分浓度过高,破坏土壤结构,影响植物的生长和产量。

因此,准确监测和评估棉田土壤盐渍化程度对于制定合理的农田管理和土地利用规划至关重要。

2. 数据与方法本研究选取北疆某县的典型棉田为研究区域。

首先,利用高分辨率遥感影像提取该地区不同土地利用类型。

然后,收集野外调查样点,测量土壤盐渍化指标,如土壤盐分含量。

同时,通过地面监测站点获取大气数据、温湿度等环境因素。

最后,将遥感数据与野外调查数据进行分析,探索土壤盐渍化与不同因素间的关系。

3. 结果与分析通过分析遥感影像,我们得出了研究区域不同土地利用类型的空间分布图。

同时,我们发现盐渍化程度较重的区域主要集中在土地利用为棉田的区域。

进一步的数据分析显示,与温度、湿度和降水量等因素有关,棉田土壤盐渍化程度与气候条件密切相关。

4. 讨论与结论北疆绿洲地区棉田土壤盐渍化程度的空间分布与其土地利用类型存在一定的关联。

我们的研究结果表明,由于气候条件的影响,棉田更容易受到盐碱化的影响,因此在农田管理中要采取相应的措施来降低土壤盐渍化的程度。

本研究基于遥感技术对北疆绿洲棉田土壤盐渍化进行了监测,结果显示气候条件是影响土壤盐渍化程度的重要因素。

这为相关农田管理部门提供了重要的参考,未来可结合遥感技术更加精准地监测和评估土壤盐渍化程度,以制定更科学合理的农田管理策略。

5.综合以上研究结果,我们可以得出以下结论:通过遥感技术和野外调查数据的分析,发现北疆绿洲地区棉田土壤盐渍化程度与土地利用类型和气候条件密切相关。

利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究

利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究

利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究引言:土壤是农业生产的基础,对于保持生态平衡和粮食安全至关重要。

然而,随着全球气候变化和人类活动的不断扩张,土壤侵蚀日益成为一个严重的环境问题。

因此,准确监测土壤侵蚀现状对于制定有效的土地保护和管理策略至关重要。

遥感技术作为一种高效的土壤侵蚀监测工具,具有非常广阔的应用前景。

本文将重点研究利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法和应用。

一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势1. 覆盖广泛:遥感技术可以实时获取大范围的土地覆盖数据,有助于充分理解和分析土壤侵蚀过程。

2. 高时空分辨率:遥感技术提供的高分辨率图像可以捕捉微小的土地变化,从而更准确地监测和分析土壤侵蚀现状。

3. 多源数据:遥感技术可以融合多种数据源,如光学图像、雷达数据和激光雷达数据,以获得全面和多维的土壤侵蚀信息。

4. 长时间序列:遥感技术可以提供长期的土地覆盖数据,从而有助于了解土壤侵蚀的发展趋势和预测未来的变化。

二、利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法1. 影像预处理:首先,需要对获取的卫星图像进行预处理,包括大气校正、几何校正和噪声过滤等,以提高图像质量和准确性。

2. 土地覆盖分类:利用遥感图像进行土地覆盖分类,可以将不同类型的土地分割出来,从而有助于识别土壤侵蚀敏感区域。

3. 土壤侵蚀模型:通过建立土壤侵蚀模型,结合遥感数据和地理信息系统(GIS)数据,可以定量估计土壤侵蚀的程度和分布。

4. 空间分析:利用遥感数据和GIS技术进行空间分析,可以揭示土壤侵蚀的空间分布特征和变化趋势,进而为土地保护和管理提供科学依据。

三、遥感技术在土壤侵蚀监测中的应用案例1. 河流流域土壤侵蚀监测:通过遥感技术获取河流流域的土地覆盖和土壤侵蚀信息,可以帮助科学家和决策者制定相关政策和措施,减轻土壤侵蚀带来的环境压力。

2. 农业土壤侵蚀监测:利用遥感技术定量评估农业活动对土壤侵蚀的影响,提供农场管理和农业实践的建议,并帮助农民选择适宜的土壤保护措施。

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

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。

土壤盐分遥感反演研究进展

土壤盐分遥感反演研究进展

土壤盐分遥感反演研究进展土壤盐渍化是盐分(以溶解性盐分为主)在土壤中不断累积的过程,常见于我国干旱半干旱和海涂区。

盐分累积通常伴随水分运移同步发生,与土壤盐渍化相关的水盐运移过程包括海水洪泛、海水渗漏和地下水补给等。

在干旱半干旱区,不合理的灌溉措施导致地下水水位抬升,进一步导致土壤次生盐渍化。

当土壤中的盐分达到较高的浓度时,则对农业生产造成负面影响。

自上世纪70年代以来,在地面采样数据的支持下,卫星遥感技术为长时间序列土壤盐分分级制图、定量反演和动态监测提供了全新的手段。

在汉斯出版社《土壤科学》期刊中,有论文以可见光近红外遥感为主,兼顾热红外和微波遥感,重点介绍我国典型土壤盐渍化区域遥感土壤盐分的主要方法,提出遥感土壤盐分的发展方向。

遥感反演的基础是电磁波与介质之间的相互作用。

用于土壤盐分遥感反演的电磁波谱以可见光近红外波段为主,近年来,热红外和微波波段也被用于土壤盐分反演。

在可见光近红外波段,土壤盐分存在若干特征吸收区域,在连续光谱上表现为显著的吸收峰。

研究发现,盐渍化土壤的发射率随含盐量的变化而变化,当土壤盐分增加时,发射率随之增大。

发射率增加意味着反射率降低,在可见光近红外和热红外波段,土壤盐分均与反射率成反比关系。

可见光近红外遥感是土壤盐分反演的主要手段。

可见光近红外遥感影像具有“所见即所得”的特点。

最初的土壤盐渍化研究以目视解译为主,通过图像变换、三波段彩色合成等方案突出盐渍化土壤,结合野外经验区分盐渍化和非盐渍化土壤。

随后,最大似然分类、光谱角制图、支持向量机、决策树分类等监督分类算法广泛应用于区分非盐渍土、轻度、中度和重度盐渍化土壤。

与多光谱遥感相比,高光谱遥感具有更高的光谱分辨率,更窄的光谱波段,。

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

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。

吉林大学博士研究生文献阅读综述报告

吉林大学博士研究生文献阅读综述报告

吉林大学博士研究生文献阅读综述报告(姓名:马驰学号:2005621026 学院:地球探测科学与技术学院)文献综述报告将阅读的文献进行归类,从两个方面开展综述研究与学习:一、土壤盐碱化监测部分:土地盐碱化是指在特定的地形、地质、水文、气候等自然条件以及人类活动等因素造成的土地盐化和碱化过程。

土地盐碱化是个世界性的问题,也是解决土地退化中的一个最大的难题。

土地的盐碱化作为一种环境灾害,它导致土地的退化,从而削弱和破坏了土地的生产力,使农业区粮食产量下降,严重威胁着生态及国民经济的可持续发展。

所以监测和预防土壤盐碱化不仅是我们21世纪必须高度重视的生态问题,而且也是解决我国人口粮食问题的一条重要途径,更是我国实施可持续发展战略的必由之路。

遥感具有适时、宏观、动态等特点,而将遥感技术应用于获取地表土壤荒漠化信息,并以GIS技术作为处理空间信息的技术平台,这种遥感和GIS技术的集成,为人们实时、动态的监测大区域土地盐碱化提供一条良好的方法利用遥感手段进行盐碱土地监测始于20世纪70年代,为了获取盐碱土信息,国外学者对盐碱土的研究主要表现在以下几个方面:1.选择最佳研究波段选择遥感影像的最佳波段是遥感数据研究与分类的基础。

Dwivedi[19]利用TM遥感影像提取盐碱化信息,研究发现:单纯从信息量来衡量,TM数据1、3和5波段组合所含信息量最大。

但盐碱化土壤信息提取的精度并不与遥感数据信息量的大小成正比关系。

Dwivedi和Rao 在利用遥感技术研究盐碱土时中使用了OIF(Opeimum Index Fac-tor)技术,证明利用TM影像研究盐碱土最佳波段组合是1、3、5,而3、5、7组合和3、4、5组合的效果也较好。

Metternicht和Zink在玻利维亚的土壤盐碱化遥感研究中,利用变换散度分析(TD)方法对TM多波段数据选择分析,研究证明:两个波段组合(1,2,4,5,6,7)和(1,2,4,6,7)的TD得分值最高。

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3 盐渍土遥感监测方法
遥感手段已被广泛应用于监测盐渍土和盐生 植被、识别土壤中所感染的盐类并进行定量或半定 量 化 制 图 [ 6, 7, 12, 13, 16~ 18, 21, 23, 24, 33] 。 L and sa t M SS 和 TM、SPOT、IRS、A ster 多 光谱 数 据及 高 光 谱数 据 H ym ap等是常用的遥感数据。 3. 1 多光谱遥感技术 3. 1. 1 考虑因素
3 70
地理科学
26卷
获取 [ 13] 。 土壤盐分 常用电导率 ( electrica l conductiv ity,
EC )来评价。美国盐土实验室将饱和泥浆 25e 时 的电导率 EC > 4 m s/ cm 作为确定土壤为盐渍土的 诊断性指标 [ 1, 13] 。另外, 有研究者利用基于地面 的土壤电导性电磁 ( EM ) 仪器 ( 如 EM 31 EM 34- 3 EM 38 EM 39) 直接测量土壤的导电性质, 进行土壤 盐渍化程度诊断及定量制图 [ 6, 14, 15] 。但该方法耗 时、费资, 仅适用于小范围监测和制图。因此, 其它 经济有效的盐渍化制图方法, 如机载 EM 测量、机 载雷达、以及高光谱遥感技术也应运而生 。 [ 6, 16, 17]
土壤盐渍化的程度影响土地覆盖和利用模式, 其地表单元在遥感图象上的色调、纹理及模式都存 在差异。此外, 土壤含盐量与植被类型、地貌形态、 地下水的关系特别密切, 盐渍土的判读可依靠这些 间接标志, 利用各种景观要素之间的相互关系来确 定 [ 29] 。
在盐渍土环境中, 植被类型、生长状况在很大 程度上受到盐分的影响和控制, 尽管植被覆盖会改 变土壤的光谱响应, 但它的确是一个很好的盐渍化 程度间接指标 [ 6, 12, 13] 。耐盐植被的出现以及对盐
摘要: 文章从地面数据的调查、盐 渍土影象的 目视判 读特征、光谱 特征和 土壤 盐渍化 区域 的植被 特征 以及多 光 谱、高光谱遥感技术等方面综述国内外应用遥感数据探测土壤盐渍化程度及 其制图的研究。利用数字图象 并结 合野外调查数据进行目 视解译和计算机自动解译、图象变 换提取盐 渍土信 息; 结 合 G IS方法 在分类 中加入 非遥 感数据来提高分类精度 ; 在研究盐渍土的光谱特征的基础 上应用高光 谱技术定 量或半 定量地 提取盐渍 土信息。 这都是制定综合治理措 施、决定土地利用方向的关键, 也是进行区域土壤盐渍化动态预报的重要依据。 关 键 词: 土壤盐渍化; 地面数 据; 遥感; 高光谱 中图分类号: S156. 4 文献标识码 : A 文章编号: 1000- 0690( 2006) 03- 0369- 07
1 土壤盐渍化探测中的地面调查数 据
利用遥感方法探测土壤盐渍化状况, 不论采 用的处理方式是目视解译、还是计算机数字图象处 理, 都要涉及非遥感资料 ( 如: 地形图、土壤图以及 土壤调查报告等 ) 的使用。其它重要的非遥感数 据还包括土壤电导率, 地物光谱测量数据等。它们 一般可以通过若干次野外调查及试验室的分析而
Dehaan等在野外测量了澳大利亚 M urray- Darling 盆地的盐壳、重度、中度、轻度盐渍化土壤的光谱, 并且用连续统去除法分析了光谱数据。结果表明, 这 4类土壤在 505、920、1 415、1 915和 2 205 nm 附 近都有吸收特征峰。当土壤盐渍化程度较高时, 在 680、1 180、1 780 nm 处均具有 明显的吸 收特征。 在 2 200 nm 处有羟基吸收, 吸收强度随着盐渍度 的提高而减弱。在 800和 1 300 nm 之间, 反射率 曲线的斜率随土样盐分的提高而减小 [ 6] 。M e tternich it 等的研究表明, 利用中红外波段可区分干燥 土壤中的硫酸盐和氯化盐, 通过该处的吸收峰能识 别表面含有 C aSO4 # 2H 2O 的土壤; 由于分子内部 的振动, CO3 2- 强烈吸收热红外辐射, 因而利用 TM 热红外波段 ( 10. 4~ 12. 5 Lm ) 能区分出碱土和盐 土 [ 19] 。 2. 2 间接特征
Rao等分析了不 同时相的 TM 数 据以及相应 时相的实测光谱, 发现与非盐渍土相比, 盐渍土在 可见光和近红外波段光谱反射强, 且土壤盐渍化程 度愈高, 光谱反射愈强 [ 11 ] ; 重钠质盐渍土壤的光 谱反射率比一般重盐渍土的反射率高。这一特征 对区分一般重盐渍土壤中的重钠质盐渍土极为有 益; 另外, 太阳高度角、土壤含水量也影响盐渍土的 光谱响应模式 [ 11 ] 。有时因盐分组成不同, 实测光 谱反射率与土壤含盐量会出现负相关, 如由 N a+ 、 M g2 + 、C l- 组成的高湿度盐土壤, 从周围环境吸收 了大量的水分后, 反射率降低 。 [ 24]
收稿日期: 2005- 02- 21; 修订日期: 2005 - 05 - 30 基金项目: 中国科学院海外杰出学者基金项目 ( 2001 - 1- 13) 资助。 作者简介: 翁永玲 ( 1962- ) , 女, 江苏南京人, 副教授, 博士研究生, 主要从事遥感机理、方法与应用研究。 E-m ai:l m gw y@l yahoo. com. cn
盐渍土中 通常 含有 N a+、K+、M g2+、Ca2+、C l- 和 SO24-、CO3 2- 等离子。蒸发让这些化学物质在土壤 表面聚集成盐壳和盐ห้องสมุดไป่ตู้。不同化学成分的盐, 如含 水氯化钠、硫酸钠、硫酸钾、硫酸钙、硫酸镁等都吸 收太阳辐射, 它们与水在晶格结构上的结合方式不 同, 会引起 吸收峰位置 微妙且较 稳定的变 动 [ 6 ] 。 H ow ari等通过室内实验, 发现并且归纳了石膏以 及含有石膏的盐壳、钠盐土、碳酸氢钠和被其影响 的土壤、碳酸钙、硫酸钠的诊断性吸收特征 。 [ 26~ 28 ]
土壤盐渍化通常出现在气候干旱、土壤蒸发 强度大、地下水位高且含有较多的可溶性盐类的地
区。它是一定的气候、地形、水文地质等自然条件 共同对水盐运动产生影响的 结果 [ 1, 2] 。土壤盐渍
化问题还与人类活动, 特别是农业灌溉密切相关。 土壤盐渍化不但造成了资源的破坏、农业生产的巨 大损失, 而且还对 生物圈 和生态 环境构 成威 胁 [ 3~ 5] 。作为主要 的土地退化形式之一, 土壤盐 渍化已成为一个全球性问题 [ 6, 7] 。据估计, 全球已 有近 10 @ 108 hm2 的土 壤受到不同程度的盐渍化 危害, 占陆地面积的 7% [ 8] 。约有 7 700 @ 104 hm2 的盐渍化土壤是由于人类活动所造成的, 这其中有 58% 集 中在 灌 区 [ 8] 。中国 的盐 渍土 总面 积 约为 2 670 @ 104 hm2, 其中耕地面积约 667 @ 104 hm2, 主 要分布在 23个省、市、自治区的平原和盆地 [ 1 ] 。各 地的自然条件, 如气候、地形地貌、水文地质、成土 母质和社会经济条件等的明显差异, 对盐渍土的形 成、发展和改良利用途径产生深刻影响。因此, 尽 早掌握盐渍土地区土壤盐渍化程度、类型和分布, 是制订综合治理措施, 合理利用土地的关键, 也是 预报区域土壤盐渍化动态的重要依据 [ 9, 10] 。
有效探测盐渍土, 尤其是利用高光谱数据定量 半定量进行土壤盐渍化状况制图, 必须依据地面光 谱测量数据。理想情况下, 地面光谱数据的测量和 相关调查应与遥感图象的获取同步。利用便携式 光谱仪直接测量地表的光谱反射率, 是客观地获取 地表真实信息, 排除人为因素影响的有效方法。这 些地面测量数据可用于遥感数据的定标及验证、混 合像元分解、分类及与分类有关的处理 。 [ 6, 16, 18 ~ 20] 另外, 地下水的埋深、地下水矿化度、土壤湿度、土 壤蒸发强度等等, 这些都是影响土壤盐渍化的重要 因素 [ 2, 19, 20, 23] 。它们 无法从遥感数 据获取, 只有 依靠野外调查测定。
3期
翁永玲等: 土壤盐渍化遥感应用研究进展
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于一般植被的光谱特征 [ 6] 。盐分对农作物生长的 最重要负面影响是它抑制了植物从土壤中吸收水 分的能力, 从而增加了植物的表面阻抗。例如, 棉 花的表 面阻抗 与盐渍 土电 导率的 相关 系数 较高 ( R2 = 0. 86) , 用棉花的表面阻抗来评价土壤含盐 量可获得较好的结果 [ 31 ] 。植被在近红外波段的反 射率表达了植被的活力, 也是反映土壤盐渍化程度 的最好指 征之一 [ 6 ] 。N DV I与土壤的 电导率有较 高的相关性, 故 NDV I也可作为判别盐渍土的一个 间接参数 。 [ 6, 12, 13, 20, 32]
第 2 6卷 第 3期 2 0 0 6年 0 6月
地理科学
SCIENT IA GEOGRA PH ICA S IN ICA
V o l. 26 N o. 3 June, 2 0 0 6
土壤盐渍化遥感应用研究进展
翁永玲 1, 2, 宫 鹏 1, 3, 4
( 1. 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093; 2. 东南大学交通学院测绘工程系, 江苏 南京 210096; 3. 中国科学院遥感应用研究所及北京师范大学遥感科学国家重 点实验室, 北京 100101; 4. D epa rtm en t of Env ironm ent Science, Po licy and M anagem en t, U niversity of Californ ia, Be rkeley, U SA )
敏感的植被的消失, 是最早且最易辨认的盐渍化征 兆之一。因 此 植 被 被 广 泛 用 于 盐 渍 化 辅 助 制 图 [ 16, 19, 30~ 32 ] 。 Bui等通过研究澳大利亚昆士兰州 东北部的植被种类以及植被的分布与集群, 确定了 土壤盐渍化程度 [ 30] 。 D ehaan 等在图象 获取的同 时, 于野外测量了 Sam phire( 圣彼得草 ) 等 5种耐盐 植物的光谱, 通过连续统去除法对光谱进行归一化 处理发现, 它们在可见光和近红外波段内都有区别
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