土壤盐碱化遥感监测方法_扶卿华
基于遥感的土壤侵蚀监测
基于遥感的土壤侵蚀监测土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地生产力下降、生态系统破坏，还可能引发一系列的自然灾害，如泥石流、滑坡等。
因此，准确、及时地监测土壤侵蚀状况对于土地资源的合理利用、生态环境保护以及可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、大面积、多时相的观测手段，为土壤侵蚀监测提供了新的思路和方法。
一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势遥感技术能够快速获取大面积的地表信息，相比传统的地面监测方法，大大提高了监测效率。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感可以获取土壤、植被、地形等与土壤侵蚀密切相关的要素信息。
多光谱遥感数据可以反映植被的生长状况和覆盖度，植被是防止土壤侵蚀的重要因素，其覆盖度的高低直接影响着土壤侵蚀的程度。
高分辨率遥感影像能够清晰地展现地形地貌特征，如坡度、坡长等，这些地形参数是评估土壤侵蚀风险的关键指标。
此外，遥感技术还具有重复观测的能力，可以对同一地区进行周期性监测，及时发现土壤侵蚀的动态变化，为制定相应的防治措施提供依据。
二、基于遥感的土壤侵蚀监测方法1、植被指数法植被在土壤侵蚀过程中起着重要的作用，通过遥感计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等，可以定量评估植被的覆盖度和生长状况。
植被覆盖度低的区域往往更容易发生土壤侵蚀。
2、地形因子分析法利用数字高程模型（DEM）提取地形因子，如坡度、坡向、坡长等。
陡坡和长坡通常更容易产生土壤侵蚀，通过分析这些地形因子，可以评估土壤侵蚀的潜在风险。
3、土壤光谱特征法不同类型和侵蚀程度的土壤具有不同的光谱特征。
通过遥感光谱分析，可以识别土壤类型、质地以及土壤侵蚀导致的土壤理化性质变化。
4、多时相遥感监测法对同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析，观察土地利用变化、植被覆盖变化以及地貌的动态演变，从而判断土壤侵蚀的发展趋势。
三、遥感数据的选择与处理在进行土壤侵蚀监测时，需要根据研究目的和区域特点选择合适的遥感数据。
土壤总盐测定方法
土壤总盐测定方法
土壤总盐测定方法如下：
1、表观辨别。
土壤表观症状：土壤干燥时其表面会出现白色盐霜，土壤发生板结，破碎后呈灰白色粉末状；土壤湿润时，颜色发暗。
当土壤含盐量超过10克/千克时，土面会有块状紫红色胶状物（紫球藻）出现。
2、浸提法。
国外习惯用饱和泥浆的浸提液的电导率描述土壤盐渍化程度，但是制备饱和泥浆的经验性很强，人为因素影响较大，因此普及条件还不成熟。
国际刊物中许多文献直接用电导率表示土壤的可溶性盐的含量，并进行土壤盐渍化分级。
3、仪器法。
通过采用土壤盐分测定仪来进行土壤盐分的测定，也是目前使用较多的一种方法。
仪器采用了手持式主机和传感器构成，在使用时只需联系主机，随后将传感器的金属探针插入土壤中即可快速测定土壤盐分情况。
而且仪器自带无线传输数据模块，检测的土壤盐分数据能够通过5G/4G 网络方式或者USB数据线等方式传输至管理云平台，目前在农业、林业、地质、农田、水利、森林、草坪、公路、铁路养护等领域均有使用。
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估遥感技术是一种通过卫星、飞机或无人机等远距离感知和采集地球表面信息的技术手段。
它具有高时空分辨率、全面观测、连续监测等优势，被广泛应用于土壤侵蚀监测与评估工作中。
本文将介绍如何利用遥感技术来进行土壤侵蚀的监测与评估。
遥感技术在土壤侵蚀监测与评估中的应用主要包括影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型。
首先，利用遥感影像进行土壤侵蚀监测是常用的方法之一。
遥感影像提供了大范围、高精度、多时相的地表信息。
在土壤侵蚀监测中，可以通过遥感影像解译来提取土壤侵蚀的指标。
比如，NDVI指数可以反映植被覆盖程度，而植被的缺失通常与土壤侵蚀相关。
通过对多时相的NDVI影像进行分析，可以揭示土壤侵蚀的程度和趋势。
此外，还可以利用高分辨率遥感影像解译土壤侵蚀的痕迹，比如侵蚀沟和水体的变化。
通过遥感影像解译，可以对土壤侵蚀的空间分布进行监测和评估。
其次，地形分析是利用遥感技术进行土壤侵蚀监测和评估的重要手段之一。
地形信息对土壤侵蚀具有重要影响，比如坡度、坡向等参数与水土流失密切相关。
利用高分辨率的遥感数据和数字高程模型（DEM），可以获取地形参数的空间分布。
通过地形分析，可以计算土壤侵蚀的潜在危险性，辅助判断侵蚀的发生和发展趋势。
地形因子模型和水流路径模型是常用的地形分析方法，可以帮助确定土壤侵蚀的敏感区域和高风险区域。
最后，土壤侵蚀模型是利用遥感技术进行土壤侵蚀评估的重要手段。
土壤侵蚀模型基于地表信息和降雨等环境因素，模拟水土流失的过程和规律。
通过遥感技术获取的土壤、植被和地形等数据是土壤侵蚀模型输入参数的重要来源。
常用的土壤侵蚀模型包括RUSLE模型和WEPP模型等。
利用这些模型，可以预测土壤侵蚀的程度和分布，为环境管理和土地规划提供科学依据。
综上所述，利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估是一种有效的方法。
通过遥感影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型，可以获得土壤侵蚀的空间分布、趋势和潜在危险性等信息，为土地资源的综合管理和保护提供科学依据。
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法在农业领域，精确的土壤湿度监测对于农作物的生长和管理至关重要。
传统的土壤湿度监测方法费时费力且往往不够准确。
然而，随着遥感技术的不断发展和应用，它已经成为一种高效、准确的方法来监测农田土壤湿度。
本文将就使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法进行阐述。
一、遥感技术的基本原理和应用遥感技术利用卫星、飞机等传感器捕捉地球表面的电磁辐射，并将其转化为可用的信息。
这些信息可以通过图像或数据形式传达给专业人员进行分析和解读。
在农田土壤湿度监测中，遥感技术主要基于微波辐射的原理。
由于土壤湿度对微波辐射的反射和吸收具有独特的特征，通过分析这些微波辐射的特征，可以推断土壤湿度的变化情况。
遥感技术在农田土壤湿度监测中具有显著的应用优势。
首先，它可以覆盖大范围的土地，迅速获取大量的数据，从而提供全面、细致的土壤湿度信息。
其次，遥感技术可以避免人为的 interferenc，提供客观、准确的结果。
而且它还可以与地理信息系统（GIS）等技术相结合，进行地区和时间上的比较分析，从而更好地支持农田管理决策。
二、遥感数据获取和处理方法遥感数据的获取是进行土壤湿度监测的关键步骤。
目前，主要有两类遥感数据广泛应用于农田土壤湿度监测：主动遥感数据和被动遥感数据。
主动遥感数据是通过发射和接收微波信号的方式获取的。
这种方法可以直接测量土壤湿度，具有较高的精度和灵敏度。
常用的主动遥感数据获取方式包括微波雷达和微波干涉。
被动遥感数据则是通过接收地球表面的自然辐射来获取的。
这些数据来源于可见光、红外线和热辐射等不同波段的辐射。
针对土壤湿度监测，红外辐射和热辐射的监测方法应用较为广泛。
红外辐射可以通过测量地表温度来间接推测土壤湿度，而热辐射则是通过测量地表和土壤的热辐射量来获取土壤湿度信息。
在获取遥感数据之后，需要进行一系列的处理和分析。
这些处理方法包括辐射校正、影像融合、特征提取等。
通过这些处理方法，可以进一步提高遥感数据的质量和可用性，使其更好地用于土壤湿度监测。
土壤墒情和作物长势遥感监测地面观测技术规程
土壤墒情和作物长势遥感监测地面观测技术规程嘿，咱今儿就来聊聊这土壤墒情和作物长势遥感监测地面观测技术规程。
你说这土壤墒情，那可太重要啦！就好比是作物的“生命之源”呀！要是咱不把它搞清楚，那作物咋能长得好呢？遥感监测就像是给土壤墒情和作物长势做了一次全面的“体检”。
咱先来说说这地面观测吧，那可不能马虎。
就像医生看病，得仔细地观察、测量。
要在合适的地方选好观测点，这就跟咱找个舒服的地儿休息一样重要。
然后呢，各种仪器设备就得准备齐全啦，就像战士上战场，武器可不能少。
观测的时候，那可得认真仔细，每一个数据都不能错。
你想想，要是错了一点，那不就像给病人诊断错了病一样严重嘛！要测量土壤的湿度、温度，看看作物的生长情况，有没有生病啦，长得壮不壮实啦。
这就像是关心咱自己的孩子，得时刻留意着。
而且呀，这观测还得有规律，不能三天打鱼两天晒网的。
得按时按点去观测，就像每天按时吃饭睡觉一样，养成习惯。
这样才能准确地掌握土壤墒情和作物长势的变化。
你说这遥感监测厉害不厉害？它就像一双千里眼，能从天上看到地上的情况。
通过卫星啥的，把土壤和作物的情况都看得清清楚楚。
但这地面观测可不能少，它就像是遥感监测的好帮手，给它提供最准确最可靠的数据。
咱再想想，如果没有这地面观测技术规程，那会咋样？那不就乱套啦！大家都随便观测，数据乱七八糟的，那还怎么去监测土壤墒情和作物长势呀？就好比盖房子没有图纸，那能盖出好房子吗？所以说呀，这土壤墒情和作物长势遥感监测地面观测技术规程可太重要啦！它就像是一个指南，告诉咱该怎么做，怎么才能把这个工作做好。
咱可得严格按照规程来，不能马虎大意。
你说，咱农民种地多不容易呀，要是能有好的技术来帮忙，那不是能让咱的收成更好嘛！这地面观测技术规程就是帮助咱的好东西呀！咱得好好珍惜，好好利用。
总之呢，这土壤墒情和作物长势遥感监测地面观测技术规程是咱农业生产中的重要一环。
咱得重视起来，把它做好，让咱的土地更肥沃，让咱的作物长得更茁壮！这样咱的生活才能越来越好呀，你说是不是？。
基于遥感生态指数的焉耆盆地土壤盐渍化风险评价研究
基于遥感生态指数的焉耆盆地土壤盐渍化风险评价研究摘要：一、引言二、遥感生态指数与土壤盐渍化的关系三、焉耆盆地土壤盐渍化风险评价的方法四、评价结果与分析五、结论正文：一、引言土壤盐渍化是干旱、半干旱地区土地质量退化的主要问题之一，对区域粮食安全、经济发展和生态环境都将造成直接威胁。
随着经济的发展、人口的增长以及对土地资源的过度开发和不合理利用，土地质量退化问题愈发凸显。
因此，实时、精准地获取盐渍土动态变化信息，对治理盐渍土、防止其进一步退化和进行农业可持续发展至关重要。
遥感技术是一种非常有效的手段，可以实现大面积、实时的土壤盐渍化监测。
二、遥感生态指数与土壤盐渍化的关系遥感生态指数是衡量地表生态系统健康状况的一个重要指标，它综合考虑了地表植被覆盖、土壤质量、水资源等多个方面的因素。
土壤盐渍化会导致地表植被覆盖减少、土壤结构恶化、水资源减少等问题，从而影响遥感生态指数的值。
因此，遥感生态指数可以作为评价土壤盐渍化风险的一个重要依据。
三、焉耆盆地土壤盐渍化风险评价的方法本研究采用了基于遥感生态指数的土壤盐渍化风险评价方法，包括以下几个步骤：1.获取遥感数据：利用遥感卫星获取焉耆盆地的遥感数据，包括植被指数、土壤水分指数、地表温度指数等。
2.计算遥感生态指数：根据获取的遥感数据，计算遥感生态指数。
3.确定土壤盐渍化临界值：根据焉耆盆地土壤盐渍化的实际情况，确定遥感生态指数的临界值，超过这个值就被认为是土壤盐渍化。
4.评价土壤盐渍化风险：将遥感生态指数与临界值进行比较，如果遥感生态指数低于临界值，则认为该区域不存在土壤盐渍化风险；如果遥感生态指数高于临界值，则认为该区域存在土壤盐渍化风险。
四、评价结果与分析通过上述方法，本研究对焉耆盆地的土壤盐渍化风险进行了评价。
结果显示，焉耆盆地存在较大的土壤盐渍化风险，尤其是在盆地中部和东部地区。
这些地区地表植被覆盖较少，土壤水分含量低，容易导致盐分在土壤中累积。
五、结论基于遥感生态指数的焉耆盆地土壤盐渍化风险评价研究显示，焉耆盆地存在较大的土壤盐渍化风险。
如何利用遥感技术进行土地整治和生态恢复监测
如何利用遥感技术进行土地整治和生态恢复监测遥感技术在土地整治与生态恢复监测中的应用近年来，土地整治和生态恢复成为了人们关注的热点问题。
随着工业化和城市化的快速推进，土地开发和污染问题日益凸显，生态环境不断受到威胁。
为了有效解决这些问题，遥感技术的应用逐渐受到广泛关注。
一、遥感技术简介遥感技术是指通过卫星、飞机等远距离感知与测量地球表面物理量和环境参数的技术手段。
它可以获取大范围、实时的地理信息，为土地整治和生态恢复提供了强大的数据支持。
二、土地整治监测土地整治是指对土地进行改良、修复和调整，以提高土地的生产力和环境质量。
遥感技术在土地整治监测中发挥着重要作用。
1. 土地利用类型监测通过遥感影像数据，可以准确识别和分类土地利用类型，如农田、草地、森林等。
这有助于评估土地资源利用情况，并制定相应的整治计划。
2. 土地沙化监测土地沙化是指原有土地退化为沙漠或沙质地区的过程。
利用遥感技术，可以监测土地沙化的程度和扩展趋势，从而采取相应的防治措施。
3. 土地水资源监测遥感技术可以获取土地表面水体的分布情况和动态变化，有助于监测水资源的利用状况和进行水资源管理。
4. 土地污染监测通过分析遥感数据中的光谱信息，可以提取出土地表面的污染物特征，实现对土地污染的监测和评估。
这有助于及时发现污染源，并采取相应的治理措施。
三、生态恢复监测生态恢复是指修复和重建受到损害的生态系统的过程。
遥感技术在生态恢复监测中有着广泛应用。
1. 生态系统演变监测通过对遥感影像数据的时序分析，可以了解生态系统的演变过程和趋势变化。
这有助于评估生态系统的健康状况，并采取相应的恢复措施。
2. 植被覆盖监测植被覆盖是评估生态系统恢复和保护的重要指标。
利用遥感技术，可以实时监测和测量植被覆盖的面积和密度，为生态恢复提供科学依据。
3. 动植物分布监测遥感技术通过识别不同植被类型和动物栖息地，可以监测和研究动植物的分布范围和数量。
这有助于保护生物多样性和生态平衡。
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。
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2005年l月农机化研究第1期
土壤盐碱化遥感监测方法
扶卿华倪绍祥,李开丽
(南京师范大学地理科学学院江苏南京210097)摘要:由于遥感技术获得的信息具有真实客观及时准确重复性强等优势因而利用遥感技术进行盐碱化监测是进行土壤盐碱化定性定量和动态分析的重要手段为此对目前土壤盐碱化遥感监测的
主
要方法(直接问接和综合等方法)及其存在的问题进行了阐述并展望了遥感监测土壤盐碱化的发展前景关键词:农业工程;土壤盐碱化;综述;遥感监测中图分类号:5126;5155295文献标识码:A文章编号:1003一188X(2005)01一0110一03
20世纪70年代国外开始利用卫星遥感技术来监测土壤盐碱化90年代以来随着遥感数据的光谱分辨率辐射分辨率时间分辨率空间分辨率不断提高遥感数据源更加丰富方法日趋成熟国内外有关研究人员用不同遥感数据(如各种航片TMSPOT微波等)对土壤盐碱化监测开展了大量的研究工作并取得了一定成果1土壤盐碱化遥感监测方法目前遥感对土壤盐碱化监测方法可分为3种即直接方法间接方法和综合方法11直接方法用直接方法来进行土壤盐碱化遥感监测的主要依据就是土壤的光谱响应特征与一般耕地相比盐碱土在可见光和近红外波段光谱反射强土壤盐碱化程度越高光谱反射越强川但是土壤光谱特征容易受到其它因素(如植被太阳高度角等)的影响影像上的土壤光谱特征常常是各个影响因素与土壤的综合光谱特征因此用直接方法来监测土壤盐碱化过程中最关键的几个步骤:一是数据源选择;二是最佳波段选择与组合;三是盐碱化特征信息提取与分析111数据源选择对于数据源的选择要考虑研究区域研究目的和要求以及数据源的特点。TM影像数据通过传统的分类方法来监测土壤覆盖的改变进而对土壤盐碱化进行监测但训练区选择需要大量的地面实测数据航片通过地理特征灰度色调和颜色特征的组合来解译盐碱土分布且热红外航片对反映盐碱化导致的植物生理变化特征很有效微波遥感具有全天候全天时的特点微波CP特别是L波段对
监测盐碱土很有潜力“〕高光谱具有窄波段多通道图像与光谱合二为一的优点以纳米级的超
高光谱分辨率和几十或几百个彼段同时对地表地物成像可获得地物的连续光谱信息,借助高光谱丰富的光谱信息,依据实测的盐碱土波谱特征可
以
对不同盐碱土类型及盐碱化程度进行直接识别1,
2
最佳波段选择与组合
国内外对土壤的盐碱化遥感监测已进行了
大量
研究并发现可见光(05一07pm)近红外(090一103协m127一152pm
)和短波红外波
段
(194一215协m215一231,m233一240
pm
)
是识别盐碱化土壤的关键波段「,单纯从信息量来
衡量TM数据13和5波段组合所含信息量最大
但盐碱化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oIF的值与对土壤盐碱化的估测
并不完全一致TM数据从27组合OIF是最差的可盐碱化土壤的解译精度达到96%『2’」随着微波的发展不少学者也对用微波遥感技术进行土壤盐碱
化监测做了探讨和研究盐度与介电常数有很密切
的关系在一定的微波频率下复介电常数的实部
随着盐度的增加而降低而虚部则随之升高虚部
对盐度的敏感性随着频率的降低而增高并认为L
和c波段传感器的结合使用可用来进行土壤盐碱化监测{‘’
1
,13盐碱化特征信息提取与分析
遥感影像上土壤的光谱响应是土壤类型土壤组合土壤结构特征及成土因素光谱特征的综合反
映这些信息在各个波段内都有不同程度的反映不可能用一两个波段表达出较明显的土壤信息;同
收稿日期
:20040709
基金项目国家自然科学基金资助项目(40371081)
作者简介:扶卿华(197于)男湖南常德人硕士研究生主要从事遥感与Gls方面的研究工作2005年l月农机化研究第1期
时土壤光谱特征容易受到植被土壤水分等因素的影响为了突出土壤盐碱化特征国内外学者运用K一L变换K一T变换影像比值法假彩色合成等方法进行了探讨和研究1988年彭望录fs]用TM数据对雁北阳高盘地的盐碱化进行了分析探讨把K一T变换处理方法标准彩色合成和K一L变换比较结果表明:经过K一T变换得到的3个分量(亮度绿度湿度)地学意义明确合成效果好分离了绿度较好地突出了土壤的信息可以提高对盐碱土的判读分析效果误差达到最小骆玉霞‘,利用遥感图像提取盐碱土的光谱特征和纹理特征进行特征选择对角度分类器和距离分类器进行了比较研究对遥感信息单要素分类与遥感信息综合分类进行比较研究1998年R5DwIVEDIandKSREENI-vAs{,用不同的图像变换方法(如PcAHls影像差值和比值法等)来研究盐碱土壤的动态变化近年来一些学者把土壤水分反演的一些模型和算法如SPM(Smal1PerturbationModel)POM(PhysiealoptiesModel)DM(DuboisModel)CM(CombinedModel)等应用于土壤的盐碱化研究并且为了消除反演中植被的影响后来又提出了CM(VC)(vege-tation一CorreetedCombinedMode一)模型l”’12间接方法间接方法主要是根据植被特征(类型叶面积指数盖度等)土壤温度土壤水分地表阻抗等来间接反演土壤的盐碱化特征但目前多是依据植被特征土壤类型和土壤盐碱化程度的差别会影响作物的生长状况在影像上也有不同的特征这可以作为土壤盐碱化的指示并且同一种植被类型在遥感图像上的色调土壤湿度和植被群落状况等信息也可以作为土壤盐分的标志信息1994年吴志芬「’等对黄河盐生植被与土壤盐分的相关性进行了深人的研究结果发现:盐生植被的类型空间分布植株所含的化学成分生物累积程度和演替等方面与土壤含盐量有着十分密切的关系相关系数显著证明随土壤含盐量的增加群落的组成种类减少群落盖度降低而耐盐强度大的翅碱蓬则逐渐增多最后成为群落的单优势种2003年许迪『”’用LANDsAT卫星遥感影像数据利用监督分类NDVI指数等遥感影像处理方法对黄河上游的宁夏青铜峡灌区进行了识别作物及土壤盐碱分布的应用研究2002年Dehaan‘’利用Hymap成功地绘制了澳大利亚Murray盆地土壤盐碱化分布图结果发现高度盐化土壤圣彼得草以及Seablite草是最重要的土壤盐化指示器并使用光谱角制图(SAM)匹配滤波(MF)以及光谱特征拟合(SFF)技术同时生成了土壤盐化指示器分布图
土壤和水分中的盐分可能会影响到作物的生长和产量DwANGCwILSONandMCSHANNON〔5’研究了在不同的盐碱化程度灌溉条件下对大豆的冠
层光谱反射的关系由于盐碱化造成的叶绿素特殊的叶子成团性生物量等的变化而造成的作物反
射特征的变化2003年FouadAI一Khaier‘6,对地表阻抗尺S
与
盐度的关系进行研究表明:当土壤平均盐分小于
77dsm
时作物不受影响;当土壤盐分小于
77ds功’时Rs与Ece
才间只有很小的相关性在
这个范围之内作物生长繁荣;当Ece介于77dsm,
与27dsm之间时作物的地表阻抗随着土壤中平均的ECe的增加而增强因此ECe的值越大(盐分
越多)作物越难从土壤中吸取水分地表的阻抗也就越强土壤的盐分和作物地表阻抗之间的相关很明显:当ECe大于27dsm时作物已经受不了盐分的影响因此ECe与地表阻抗之间的相关性再次减弱
13综合方法
综合方法就是结合间接和直接的方法并辅助相关的数据信息进行综合分析任何区域地理环境中地理景观在空间分布上有一定的规律性和自相
关性于是遥感影像本身除了具有光谱信息外更重要的是由各像元之间不同的空间组织方式所表现出
的空间信息特征1997
年彭望录研究了地下水埋深地下水矿
化度和地貌因子对土壤盐碱化的影响并利用地理信息系统结合遥感数据和专家经验建立数学模型进行了综合分析关云秀‘”’运用综合分类法对土壤盐碱化进行研究主要体现在:一是多季相图像数据综合挖掘图像的时间信息;二是监督分类与非监督分类综合挖掘影像的光谱信息;三是分类后处理过程中则运用图像空间或结构信息进行地学相关规律综合
分析进一步消除同物异谱和异物同谱现象对分类结果的干扰
2目前研究存在问题
21数据源上的问题
(l)光学遥感存在着波段范围的局限性限制
了其在土壤盐碱化遥感监测中的应用如由于土
壤
中的盐溶液尚未达到饱和析出可见光近红外波段对于较为湿润的地区便很难识别(2)微波和高光谱遥感在各个应用领域的理论2005年1月农机化研究第1期
模型定标校准等问题还有待深入解决微波遥感和高光谱遥感仪器的种类和性能还有待提高和改进等22方法上的问题
(l)直接方法影像上的土壤光谱响应并不只
是土壤的光谱响应而同样是多个因素的综合光谱
响应特征因此它不能准确地反映土壤盐碱化的光谱特征(2)
间接方法
依据植被的特征来反演盐碱化
程度但植被的生长状况不仅仅由土壤的盐碱化决定而是耕作管理水肥气热状况等多种因素共同作用的结果(3)综合方法
虽然包含的信息量最全但由
于涉及的变量和参数过多方法比
较复杂
团仁9]仁10]lJ1f3研究展望对于土壤盐碱化遥感监测需要在以下几个方面进一步研究和探讨:完善遥感信息反演方法保证遥感信息反演精度;加强遥感基础研究「作进行实地数据测量建立经验模式及相应的遥感信息库;改进遥感器的性能开发新的硬件和软件以提高遥感信息存储和处理速度参考文献吴晌昭川庆久土壤光学遥感的理论方法及应用吏J马遥感信息2003(1):4052OwivediR5RsoetalTheseleetionofthe匕e5tpossibleLandsatT从t)andeomblna飞ionfo丈delineatingSaltaffeCted50115〔J〕Interna-tionalJournalofRemoteSensing199213(11):2051一2058Dwive(]iR551eenivasKetalInventoryofsaltaffeeted50115andwaterlogge(lar‘as:areootesen:ingapproach仁J玉11飞ternationalJo日rnalofRemoteSensi:29199920(8):1589-1599吕远含盐土壤的微波介电常数特性研究〔J了遥感学报2002(6):吸16飞23邵芸吕远含水含盐土壤的微波介电特性分析研究汀二遥感学报20昵(6):416423胡庆荣含水含盐土壤介电特性试验研究及对雷达图像的相应分析仁EB/OLt、ttp//20220511142/edmd/mainframeasp?eneode=gb&navigate二sjt&di、p1ay二ehinese2004一04一09GeoffreyRTaylorAbdullahHMahCharaeterizationofsaline50115usingairl〕orneradarimagery仁J]RemoteSensEviron199657:127-142彭望录李天杰TM数据的Kauth一ThomaS变换在盐碱土分析中的作用一以阳高盆地为例仁J]环境遥感19894(3):183一190骆玉霞GIS支持下的TM图像土壤盐溃化分级【J」