李生勇+霍軼珍+王海霞

摘要： 土壤鹽漬化嚴重影響河套灌區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)和社會經(jīng)濟的發(fā)展，了解土壤鹽漬化現(xiàn)狀已成為亟待解決的問題。傳統(tǒng)測量方法已無法滿足人們對大面積土壤鹽漬化分布的需求，相比之下，遙感能夠快速獲取鹽漬地的宏觀分布及變化情況。遙感作為一種新的技術手段應運而生，由于可見光、紅外遙感存在一定局限性，具有全天候、穿透性強等優(yōu)點的雷達遙感成為研究熱點。以內蒙古自治區(qū)河套灌區(qū)磴口縣為研究區(qū)，結合Radarsat-2四極化雷達遙感數(shù)據(jù)，對凍結期土壤的鹽漬化進行響應分析。結果表明，極化組合（HV2+HH2）/（HV2-HH2）對不同鹽漬土有較強的響應性與分離性，利用該極化組合建立回歸模型，進而對研究區(qū)進行反演分析。經(jīng)實測數(shù)據(jù)檢驗，該方法可在一定程度上滿足鹽漬化監(jiān)測的需要，優(yōu)于傳統(tǒng)鹽漬土分類方法。

關鍵詞： 雷達遙感；土壤鹽分；極化組合；河套灌區(qū)；精度分析

中圖分類號： S156.4；P628+.2 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2016）03-0348-04

土壤鹽漬化是指土壤底層或地下水的鹽分隨水分上升到表層，經(jīng)水分蒸發(fā)后使鹽分在表層土壤積累的過程[1]。土壤鹽漬化問題對河套灌區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)造成破壞性影響，給當?shù)剞r(nóng)民帶來直接經(jīng)濟損失，河套灌區(qū)的鹽漬化土地面積約占內蒙古自治區(qū)鹽漬化土地面積的70%[2]。對河套平原的鹽漬化程度進行遙感監(jiān)測和反演，是該地區(qū)制定灌溉制度、編寫鹽漬化土壤治理方案的基礎資料。遙感技術具有實時性強、觀測范圍廣等特點，適用于研究土壤鹽漬化問題。自20世紀70年代以來，國外學者和專家從不同學科領域對鹽漬化進行了研究和預測[3-4]。Dwivedi等利用TM數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，1、3、5波段為最佳組合波段，遙感所含信息量最大，但鹽漬土信息提取精度并不高[5]。Kirkby通過高光譜影像制作土壤鹽漬化專題圖，并在野外監(jiān)測與影像同時相的圣彼得草光譜特性；研究發(fā)現(xiàn)，圣彼得草在可見光和近紅外波段呈不同的光譜特性[6]。Saysel等通過研究地下水鹽運移的規(guī)律，成功建立了土壤鹽漬化的動力學模型，達到預報土壤鹽漬化的水鹽動態(tài)目的[7]。Metternicht等結合遙感、地理信息系統(tǒng)、專家系統(tǒng)對鹽漬化進行模擬與預測，并在鹽漬化時空動態(tài)變化方面取得一定成果[8]。Eenyamini等利用遙感手段發(fā)現(xiàn)，地下水位的高低直接影響土壤次生鹽漬化，地下水位1.5 m為臨界值，低于該值可抑制鹽漬化產(chǎn)生[9]。Jeffrey等利用電磁感應手段結合水質化學分析，對土壤鹽漬化進行定量研究[10]。國內對土壤鹽漬化的研究比國外晚10余年。劉慶生等將資源一號衛(wèi)星與高分辨率全色數(shù)據(jù)進行融合，結合HIS和PCA變換的相關知識，對不同級別鹽漬土進行了清晰的分類[11]?；魱|民等利用CBERS-1遙感數(shù)據(jù)對黃河三角洲的鹽堿地光譜信息進行了深入研究，結合GIS實現(xiàn)對鹽堿地專題信息的提取，為鹽堿地監(jiān)測提供良好基礎[12]。牛博等利用干旱區(qū)鹽漬土的光譜及空間特征，對鹽漬土進行了專題信息提取研究，得出鹽漬化土壤的演變趨勢[13]。李曉燕等利用TM影像、地形圖數(shù)據(jù)并結合地理信息系統(tǒng)，對吉林省大安市鹽堿地動態(tài)變化及成因進行了研究[14]。何祺勝通過TM影像與雷達影像的結合，對鹽漬地信息進行提取，提取精度得到很大提高[15]。綜上所述，利用光學遙感監(jiān)測鹽漬地信息已取得一定成果；而在微波遙感方面，學者大多基于被動雷達遙感或單極化雷達遙感，關于精細四極化主動微波遙感的研究相對較少。以鹽漬地較為明顯的河套灌區(qū)為研究區(qū)域，本研究成果對該區(qū)域鹽漬化的治理具有一定指導意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

磴口縣地處內蒙古自治區(qū)河套地區(qū)西南部，是巴彥淖爾市的旗縣之一。該地區(qū)的地理坐標為106°9′～107°10′E、40°9′～40°57′N，屬于中溫帶干旱大陸性季風氣候，平均氣溫為8.5 ℃，氣候較干燥[16]。研究區(qū)以荒漠植被小灌木為主，地域遼闊、地勢平坦、土質條件較好，是典型的河套灌區(qū)之一。引黃灌溉制度對發(fā)展當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)、改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境起著非常重要的作用，但其負面影響也較為顯著。渠系水滲漏、大水漫灌是導致地下水居高不下的直接原因，潛水蒸發(fā)嚴重，誘發(fā)地下鹽分向表層聚集，礦化度嚴重，產(chǎn)生土壤次生鹽漬化。

1.2 數(shù)據(jù)源

Radarsat-2是由MAD（MacDonald Dettwiler and Associates Ltd）和CAS（Canadian Space Agency）于2007年共同出資開發(fā)的星載合成孔徑多極化雷達系統(tǒng)，雷達頻率為C波段，該波段可提取地表0～5 cm的土壤信息[17]。雷達影像接收時間為2015年1月10日，河套灌區(qū)正值凍結期，影像為四極化精細模式（HH+HV+VH+VV極化），標稱分辨率為8 m，處理級別為SLC，一景影像的覆蓋面積為25 km×25 km，微波入射角范圍為35.310 939 8°～36.881 595 6°，影像覆蓋區(qū)為裸露地表，加之季節(jié)原因處理影像時不考慮植被覆蓋的影響。

在磴口縣試驗區(qū)采集與RADARSAT-2影像時相一致的50個土壤樣本，每個土壤樣本取4個重復，樣本以邊長小于 8 m 的正方形組成，并用手持GPS記錄土壤樣本中心點的地理坐標信息。室內試驗通過EDTA滴定法計算土壤樣本的含鹽量信息，土壤樣點含鹽量最終以4個樣本的平均值代表。根據(jù)試驗規(guī)范將土壤樣本的含鹽量劃分為非鹽漬土、輕度鹽漬土、中度鹽漬土、重度鹽漬土4個大類，劃分標準見表1，土壤樣本采樣點分布見圖1。

2 影像數(shù)據(jù)處理

2.1 雷達影像處理

雷達影像不同于可見光遙感，其采用相干微波源照射，各散射中心回波的相干疊加，造成合成矢量的振幅和相位均有一定起伏，最終得到的雷達影像出現(xiàn)相干噪聲[18]。為抑制雷達影像的斑點噪聲，對影像采取多視、濾波處理；雷達影像的SLC格式屬于斜距坐標，通過地理編碼處理對影像進行相應的地距轉換，處理后的影像可設置為WGS-84坐標系。結合研究區(qū)的DEM數(shù)據(jù)，經(jīng)輻射定標處理后，雷達影像上的每個像元值均由亮度值轉換為后向散射系數(shù)值。利用定標公式[19]可完成亮度值與后向散射系數(shù)值的轉換，公式為：

式中：i，j為遙感影像像元的行列號，DN為雷達影像像元的亮度值，K為絕對定標系數(shù)，G為天線的增益，θi，j為雷達影像每個像元的天線高度角，Ri，j為雷達影像的斜距距離，Rref為雷達影像的參考基準斜距，αi，j為衛(wèi)星入射角。以上部分可通過影像軟件處理獲得，部分為購買雷達影像時自帶的頭文件。

2.2 雷達影像配準

利用谷歌衛(wèi)星地圖下載器，下載與雷達影像區(qū)域相同的Google Earth影像，該下載器可完好保留影像的地理坐標信息。影像配準是將圖像糾正在某種地理編碼的坐標系統(tǒng)中，使其與某個參考影像具有相同幾何屬性。此次影像配準以Google Earth影像作為參考影像，在配準過程中盡量選擇易于分辨的特征點（路的交叉點、房子的拐角等），特征點盡可能均勻分布于整幅影像中，糾正結果最終小于0.5個像元，滿足精度要求。將采集的土壤樣本位置信息與雷達影像相結合，提取采樣點的后向散射系數(shù)值，并對采樣點覆蓋區(qū)域進行裁剪。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 凍結期鹽漬土的后向散射系數(shù)

內蒙古自治區(qū)河套灌區(qū)屬于寒冷地區(qū)，季節(jié)間溫差較大，蒸發(fā)量遠大于降水量，且土壤的凍融變化是引起土壤鹽漬化的主要原因。河套灌區(qū)秋澆具有壓鹽保墑的作用，秋澆前后土壤鹽分含量將產(chǎn)生較大變化，凍結期土壤的水分、鹽分會向凍結層移動，此次主要進行河套灌區(qū)凍結期雷達影像對土壤鹽漬土的響應分析。雷達影像的均一性較差，最大值與最小值相差很大，提取雷達后向散射系數(shù)值時，可圍繞采樣點中心提取多個值并取平均值。均值并非最優(yōu)方法，卻是最常用、最簡單的方法，均值可代替采樣點的后向散射系數(shù)值[20]。部分采樣點數(shù)據(jù)見表2。

均值可反映土壤的散射特征，將不同土壤類別的四極化后向散射系數(shù)均值分離出來，繪制不同程度鹽漬土后向散射系數(shù)特征圖（圖2）。

由河套灌區(qū)凍結期不同鹽漬化程度的土壤對四極化后向散射系數(shù)響應分析可知，雷達影像同極化方式（VV、HH）對鹽漬土的響應明顯高于不同極化方式（HV、VH）；HH極化方式的后向散射系數(shù)高于其他極化組合方式；HV、VH極化組合之間的后向散射系數(shù)較相近。VV極化方式影像的后向散射系數(shù)對重度鹽漬化土壤的響應較強烈，HH極化方式影像的后向散射系數(shù)對不同鹽漬化程度土壤的響應均較強烈。

為準確分離不同程度的鹽漬土，須分析不同土壤對應的后向散射系數(shù)值情況。由表3可知，在凍結期同極化上，不同鹽漬化程度土壤的后向散射系數(shù)均值相差較小，VV極化影像的均值最大值與均值最小值相差為12.64，HH極化影像的均值最大值與均值最小值相差為11.86；在交叉極化上，HV極化影像的均值最大值與均值最小值相差為24.41，VH極化影像的均值最大值與均值最小值相差為21.48?？梢姡煌}漬化程度的土壤在交叉極化上的分離性比同極化上的分離性好。分析可知，同種極化方式HH對土壤的響應較強烈，交叉極化HV對土壤的分離性較好；因此，利用Radarsat-2雷達影像的C波段提取鹽漬地信息時，須考慮這2種極化方式。

3.2 凍結期鹽漬土不同極化組合的后向散射系數(shù)

單極化雷達影像數(shù)據(jù)提取的土壤信息量相對較少，研究結果將受到影響。本試驗獲取了雷達精細四極化數(shù)據(jù)，可對極化方式進行組合，進一步分析不同極化組合對地物后向散射特性的響應。在凍結期，HH極化雷達后向散射系數(shù)對鹽漬土的響應最強烈，HV極化雷達后向散射系數(shù)對鹽漬土的分離性較好。選取2個極化的組合進行分析，極化組合為HV+HH、HV/HH、（HV-HH）/（HV+HH）、（HV2+HH2）/（HV2-HH2），計算出這些極化組合的后向散射系數(shù)，分析其與鹽漬土的響應關系（圖3）。

由圖3可知，HV+HH極化組合呈先上升、后下降的趨勢，對輕度、中度、重度鹽漬土的分離性較好，但難以區(qū)分出非鹽漬土。對于HV/HH極化組合，后向散射系數(shù)在非鹽漬化土壤至中度鹽漬化土壤呈上升趨勢，而在重度鹽漬化土壤則呈下降趨勢，無法區(qū)分重度鹽漬土。對于（HV-HH）/（HV+HH）極化組合，后向散射系數(shù)在輕度鹽漬土壤為轉折點，對非鹽漬土、輕度鹽漬土、中度鹽漬土易于混淆。對于（HV2+HH2）/（HV2-HH2）極化組合，后向散射系數(shù)隨鹽漬化程度的增強而減小，且各種鹽漬化程度的分離性較好，不易產(chǎn)生混淆，因此該極化組合方式可作為研究區(qū)凍結期鹽漬化土壤信息提取的指數(shù)。

3.3 回歸分析

在土壤凍結期選擇（HV2+HH2）/（HV2-HH2）極化組合建立模型，研究雷達圖像的后向散射系數(shù)與含鹽量的關系。將該極化組合設為變量X，即X=（HV2+HH2）/（HV2-HH2），將其中35個土壤樣點的含鹽量數(shù)據(jù)與X進行線性回歸分析模擬。建立的回歸方程為S=-0.227 2X+0.770 2，式中S為全鹽量，X為極化組合（HV2+HH2）/（HV2-HH2）。S與X達到了良好的相關性，r2=0.753 4（圖4）。

4 精度分析

4.1 對RADARSAT-2影像進行決策樹分類

根據(jù)建立的鹽分回歸方程，通過ENVI決策樹方法對影像進行分類，分類結果見圖5，分類結果統(tǒng)計見表4。其中，非鹽漬地所占比重最大，高達57.824%；其次為重度鹽漬地，達到27.972%?？梢姡芯繀^(qū)內鹽漬化程度比較嚴重，且分類結果與研究區(qū)地表的鹽漬化現(xiàn)象較為一致。

4.2 精度檢驗

利用線性回歸方程對研究區(qū)進行不同程度鹽漬化分類，為驗證模型及分類結果的可靠性，采用剩余的15個點進行精度檢驗。根據(jù)土壤采樣點的地理位置信息與鹽漬化分類圖相匹配，提取15個土壤采樣點對應的反演值，并與實測值進行比較分析。由表5可知，多數(shù)土壤樣本點的相對誤差小于10%，反演精度比較可觀。

5 結論

土壤鹽漬化問題是影響河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素。雷達數(shù)據(jù)具有全天候、全天時、受天氣及氣候影響較小等優(yōu)點，常作為土壤鹽分信息提取的基礎數(shù)據(jù)，這對于干旱、半干旱、季節(jié)氣溫變化較大地區(qū)的土地鹽漬化監(jiān)測極其有利。采用四極化精細模式C波段的Radarsat-2數(shù)據(jù)對研究區(qū)域進行監(jiān)測，彌補了可見光遙感提取鹽漬地信息的受限性，經(jīng)過對雷達影像的處理準確獲取了土壤凍結期的后向散射系數(shù)值。分析不同程度鹽漬土與后向散射系數(shù)的關系發(fā)現(xiàn)，同極化HH對鹽漬土的響應較強烈，交叉極化HV對鹽漬地的分離性較好；通過HH和HV不同極化組合后向散射系數(shù)對土壤鹽漬化響應分析得出，（HV2+HH2）/（HV2-HH2）極化組合可將非鹽漬地、輕度鹽漬地、中度鹽漬地、重度鹽漬地區(qū)分開。以極化組合作為變量建立線性模型S=-0.227 2X+0.772，通過決策樹利用模型對研究區(qū)進行鹽漬化分類，并驗證分類結果及模型精度。結果表明，多數(shù)樣本點的相對誤差小于10%，反演精度較高，研究結果可作為巴彥淖爾市磴口縣土壤鹽漬化監(jiān)測的理論基礎。

雷達影像對土壤水分較為敏感，本研究未能有效分析土壤水分對極化方式的影響，建立的回歸模型未除去土壤水分干擾。本研究結論針對河套灌區(qū)，是否具有普適性仍須進一步驗證。

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