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
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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］。
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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。