蘇 雯，丁建麗，楊愛(ài)霞

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,烏魯木齊 830046；2.綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046)

土壤鹽漬化以及土壤次生鹽漬化問(wèn)題已經(jīng)成為我國(guó)干旱、半干旱區(qū)亟待解決的主要的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題[1-4]。土壤鹽漬化能導(dǎo)致土地退化，削弱并破壞土地生產(chǎn)力，降低農(nóng)作物產(chǎn)量，已經(jīng)嚴(yán)重地威脅到我國(guó)生態(tài)及國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[5-7]。因此，及時(shí)、精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化信息，獲取大面積地鹽漬化土壤空間分布狀況，這對(duì)于合理利用土地資源、防治土地鹽堿化及保護(hù)脆弱的干旱、半干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境而言至關(guān)重要。而遙感技術(shù)因其具有監(jiān)測(cè)范圍大，獲得資料速度快、信息量大、周期短、成本低、受地面條件限制少等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)[7-10]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在干旱半干旱區(qū)的鹽漬化土壤光譜特征分析，基于遙感的鹽漬化分級(jí)以及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等方面作了大量研究。Viscarra Rossel等[11]利用土壤可見(jiàn)-近紅外反射光譜來(lái)區(qū)分不同土壤類型。Guan等[12]利用支持向量機(jī)的方法，結(jié)合地下水埋深、灌溉水以及蒸發(fā)量，預(yù)測(cè)鹽漬土的電導(dǎo)率。丁建麗等[13]基于高維數(shù)特征空間所構(gòu)建的土壤鹽漬化遙感監(jiān)測(cè)模型可以準(zhǔn)確地反映鹽漬化土壤地表鹽量組合及其變化信息。張芳等[14]利用影像反射率值和實(shí)測(cè)反射率值對(duì)土壤堿化進(jìn)行了預(yù)測(cè)對(duì)比，結(jié)果表明，以實(shí)測(cè)反射率值為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型對(duì)pH 值的預(yù)測(cè)精度較高。趙振亮等[15]利用HIS高光譜影像進(jìn)行鹽漬化信息提取。陳實(shí)等[16]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)土壤特征指數(shù)的土壤含鹽量定量反演進(jìn)行了研究。王爽等利用實(shí)測(cè)高光譜結(jié)合Landsat-TM多光譜遙感影像構(gòu)建最佳土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)模型,并將此模型實(shí)現(xiàn)大尺度范圍內(nèi)的高精度土壤鹽分遙感定量反演[17]。綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究土壤光譜特征以及鹽漬土信息提取的主要參數(shù)所使用的數(shù)據(jù)，大多為實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)、高光譜影像以及國(guó)外的高分辨率影像，而利用國(guó)產(chǎn)高分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行鹽漬化土壤的定量研究還比較少。

本文以干旱區(qū)渭-庫(kù)綠洲外圍荒漠交錯(cuò)帶為研究區(qū)，嘗試?yán)脟?guó)產(chǎn)GF-1高分辨率影像為數(shù)據(jù)源，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立基于GF-1多光譜影像的表層土壤鹽分含量估算模型。最后對(duì)擬合及預(yù)測(cè)的表層土壤鹽分含量進(jìn)行定量反演，并分析該地的鹽漬化程度。據(jù)此來(lái)探討基于GF-1遙感影像對(duì)于定量反演土壤含鹽量及土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)的適用性。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)(見(jiàn)圖1)位于天山南麓，塔里木盆地北部的渭干河-庫(kù)車河綠洲(簡(jiǎn)稱渭-庫(kù)綠洲)，地理坐標(biāo)范圍為: 81°28′30″E～84°05′06″E， 39°29′51″N～42°38′01″N，包括阿克蘇地區(qū)的庫(kù)車、沙雅和新和3個(gè)縣的部分地區(qū)。渭-庫(kù)綠洲是一個(gè)典型而完整的山前沖積扇平原，屬大陸性暖溫帶極端干旱氣候，光、熱資源豐富，地勢(shì)北高南低，平均海拔920～1 100 m，總面積8 346.5 km2，年平均降水量128.1～217.2 mm，蒸發(fā)量1 992.0～2 863.4 mm。該區(qū)土壤以輕壤和沙壤為主，土壤pH值為7.9～8.0，土壤耕層含鹽量0.3%～0.6%，局部地區(qū)土壤含鹽量0.6%～1.0%，夾荒地土壤含鹽量一般為2%左右[18]。為避免混合像元問(wèn)題，本次研究主要位于綠洲外圍荒漠交錯(cuò)帶。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Geographical position map of study area and distribution of sampling points

1.2 土壤含鹽量測(cè)定

鹽堿土采樣一般在4、7、9月份[13,19]，參考前人文獻(xiàn)[20],發(fā)現(xiàn)利用植被指數(shù)能夠提高模型定量反演土壤含鹽量的預(yù)測(cè)精度，在新疆阿克蘇地區(qū)4月份植被活動(dòng)生長(zhǎng)季剛開(kāi)始，9月份植被開(kāi)始凋萎，7月份是植被生長(zhǎng)旺盛，生物量較大的季節(jié)，提取7月份的植被指數(shù)較為合適，因此土壤樣品采集選擇在7月下旬進(jìn)行。

本文的樣品采自渭-庫(kù)綠洲，采樣時(shí)間為2014年7月22-28日，對(duì)在非植被覆蓋區(qū)的31個(gè)采樣點(diǎn)的表層(0～10 cm)土壤進(jìn)行采樣，采樣單元為800 cm×800 cm，每個(gè)樣點(diǎn)取3 個(gè)土樣，將其混合，作為待試樣品。土樣經(jīng)風(fēng)干、磨碎、過(guò)2 mm篩后備用，采用1∶5 土水比例浸提水溶性鹽。使用德國(guó)WTW公司制造的Cond 7310精密儀器來(lái)測(cè)定采樣點(diǎn)的含鹽量，并對(duì)土壤鹽分含量做對(duì)數(shù)變換。

1.3 影像處理

本文采用國(guó)產(chǎn)“GF-1”8 m影像數(shù)據(jù)，包括4個(gè)多光譜波段：藍(lán)(0.45～0.52 μm)、綠(0.52～0.59 μm)、紅(0.63～0.69 μm)、近紅(0.77～0.89 μm)、全色(0.45～0.90 μm)，側(cè)擺時(shí)的重訪周期為4 d。本文使用的影像獲取日期為2014年7月19日。對(duì)GF-1遙感影像作的預(yù)處理包括幾何精校正、輻射定標(biāo)以及采用 Flash大氣校正方法作了大氣校正及影像融合。

因?yàn)楸疚氖腔诙喙庾V影像的含鹽量估算模型，考慮到多光譜影像自身的光譜分辨率較低，而影像的獲取時(shí)間又是在7月份，該月是生物量較大的季節(jié)，植被覆蓋，都會(huì)對(duì)土壤的鹽分含量產(chǎn)生一定的影響，因此根據(jù)前人的研究[3,13,20]最終選取植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)、鹽分指數(shù)(SI1、SI2、SI-T)(見(jiàn)表1)作為遙感指數(shù)。

表1 土壤含鹽量估算選取的遙感指數(shù)Tab.1 The remote sensing index for estimation of soil salt content

1.4 野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)測(cè)定及預(yù)處理

為驗(yàn)證高分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)鹽漬化土壤鹽分含量的可行性，又要保持與影像獲取時(shí)的環(huán)境相似，因此本文采用野外實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)與GF-1影像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。采用美國(guó)ASD公司的ASD FieldSpec○R3 HR光譜儀獲取土壤光譜反射率數(shù)據(jù)，波段范圍為350～2 500 nm，因此每條光譜曲線包含有2 151個(gè)波長(zhǎng)變量[27]。測(cè)量時(shí)間為2014年7月22-28日，基本與影像獲取時(shí)間同步。每個(gè)采樣點(diǎn)測(cè)5次，取光譜數(shù)據(jù)的平均值作為每個(gè)采樣點(diǎn)的光譜反射率，最終測(cè)定31個(gè)采樣點(diǎn)的光譜反射率。

1.5 模型建立

建模采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，是目前應(yīng)用范圍最廣、實(shí)現(xiàn)途徑最直觀、運(yùn)算機(jī)制最易理解、研究深入的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[28]。而徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)模型是一種性能良好的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較高的運(yùn)算速度。為了能夠更好的對(duì)比，因此選擇這2種算法。

將GF-1影像的4個(gè)多光譜波段以及利用GF-1影像提取的歸一化植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)、鹽度指數(shù)(SI1、SI2、SI-T)共10個(gè)變量作為模型的輸入因子，土壤鹽分含量作為輸出因子，分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。為探討植被對(duì)土壤鹽漬化的影響，每種模型又分為加入植被指數(shù)和不加植被指數(shù)，分別記為模型1和模型2。

1.6 模型檢驗(yàn)

模型檢驗(yàn)采用常用精度評(píng)價(jià)指標(biāo)平均相對(duì)誤差(RMSE) 和決定系數(shù)R22個(gè)驗(yàn)證指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。當(dāng)RMSE的值越小，同時(shí)R2值越大時(shí)，估算模型的精度越高。計(jì)算公式如下：

(1)

式中：Pi為樣點(diǎn)土壤鹽分含量地面樣點(diǎn)實(shí)測(cè)值；Si為樣點(diǎn)土壤鹽分含量反演預(yù)測(cè)值；N為驗(yàn)證反演精度的土壤含鹽量樣品個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 野外實(shí)測(cè)高光譜反射率與GF-1影像反射率對(duì)比與分析

在GF-1遙感影像4個(gè)相應(yīng)波段范圍內(nèi)，通過(guò)對(duì)相應(yīng)野外實(shí)測(cè)高光譜反射率取中值的方法，利用實(shí)測(cè)光譜的反射率模擬GF-1遙感影像的反射率，并對(duì)比2者之間關(guān)系[29]，見(jiàn)圖2。

圖2 不同含鹽量下實(shí)測(cè)光譜與高分影像的反射率對(duì)比Fig.2 Comparison of measured spectral reflectance and GF-1 image spectral reflectance

從圖2中可以看出：在不同土壤鹽分含量下，實(shí)測(cè)光譜反射率和高分影像反射率的變化趨勢(shì)一致。當(dāng)土壤含鹽量小于等于7.1 g/kg時(shí)，GF-1影像反射率均低于實(shí)測(cè)高光譜反射率，這可能是由于GF-1影像的反射率會(huì)受到土壤濕度、植被覆蓋以及大氣校正精度的影響。而當(dāng)土壤含鹽量高于7.1 g/kg(為10.1 g/kg)時(shí)，GF-1影像反射率高于實(shí)測(cè)高光譜反射率，原因可能是由于該樣點(diǎn)土壤鹽漬化程度較高，表面以鹽殼形式存在，受土壤濕度和植被覆蓋影響較小。

此外，通過(guò)對(duì)2者進(jìn)行相關(guān)性分析(見(jiàn)表2)可以看出，2者的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上?？傮w來(lái)說(shuō)，野外實(shí)測(cè)高光譜的反射率和GF-1影像的反射率高度相關(guān)，GF-1遙感影像光譜反射率可以用來(lái)反演土壤含鹽量。

表2 實(shí)測(cè)光譜反射率與GF-1反射率相關(guān)系數(shù)Tab.2 The correlation coefficient of the measured spectral reflectance and GF-1 reflectance

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)訓(xùn)練，找到最適于建立網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型1采用7-5-3-1拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，模型2采用10-6-3-1拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，最小訓(xùn)練速率0.1、動(dòng)態(tài)參數(shù)為0.5、Sigmoid參數(shù)0.9、允許誤差0.0001、最大迭代次數(shù)1 000次。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1：輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)7、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)1、隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)7、中心化方法Cluster、訓(xùn)練速率0.15、加權(quán)種子數(shù)為2、sigma參數(shù)0.38、迭代次數(shù)100。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2：輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)10、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)1、隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)10、中心化方法Cluster、訓(xùn)練速率0.15、加權(quán)種子數(shù)為2、sigma參數(shù)0.34、迭代次數(shù)100。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型精度驗(yàn)證

分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)10個(gè)變量因子分別進(jìn)行2組建模，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 BP 與RBF網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度對(duì)比Tab.3 Accuracy comparison of BP and RBF models

由表3可以看出，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，模型1和模型2的預(yù)測(cè)精度分別為0.814和0.818，發(fā)現(xiàn)在增加了植被指數(shù)后模型的預(yù)測(cè)精度有所提升，說(shuō)明植被指數(shù)對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度有一定程度的影響。2種模型的平均相對(duì)誤差(RMSE)分別為0.197和0.194，R2達(dá)到了0.814和0.818，2個(gè)模型的預(yù)測(cè)精度基本相等。在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，模型2的預(yù)測(cè)精度要高于模型1，R2分別為0.721和0.736，均方根誤差分別為0.239和0.236。

通過(guò)2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的4種模型可以看出：植被指數(shù)對(duì)模型預(yù)測(cè)精度有一定的提高。NDVI、RVI和SAVI都是反映植被生長(zhǎng)的重要指數(shù)，當(dāng)使用植被指數(shù)進(jìn)行建模時(shí)，其模型預(yù)測(cè)精度明顯提高，這與Ayetiguli[20]的研究所得出的結(jié)論一致。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的2種模型的預(yù)測(cè)精度要高于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的2種模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的2種模型的R2分別為0.814、0.818；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的2種模型的R2分別為0.721和0.736，這說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適于土壤鹽分的預(yù)測(cè)。

對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2預(yù)測(cè)值生成折線圖(見(jiàn)圖3)，從圖3中可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演的鹽分含量值，與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，更接近實(shí)測(cè)值，這可能和模型本身的參數(shù)設(shè)定有關(guān)。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

圖3 BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型土壤含鹽量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值折線圖Fig.3 The line graph of predicted vs meatured of BP & RBF model 2

2.4 土壤含鹽量反演

利用預(yù)測(cè)精度最高的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2進(jìn)行土壤含鹽量反演，并與GF-1鹽度指數(shù)(SI1)[13]影像對(duì)比，得到研究區(qū)的土壤鹽分的空間分布圖(見(jiàn)圖4)。從圖4可以看出，2者的鹽漬化趨勢(shì)基本一致，鹽漬化嚴(yán)重區(qū)域都處在綠洲外圍。鹽度指數(shù)影像對(duì)于鹽漬化較為嚴(yán)重的地區(qū)提取更為明顯，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演出的鹽漬化情況更為準(zhǔn)確，劃分更加細(xì)致，更加接近實(shí)際情況。從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2預(yù)測(cè)的鹽分分布圖(圖4)中，提取31個(gè)樣點(diǎn)的值，得到均方根誤差(RMSE)為0.304，決定系數(shù)(R2)為0.789(見(jiàn)表4)，較上文中反演精度有所降低，這可能是和影像本身混合像元及影像大氣校正有關(guān)，但整體反演精度較高，接近研究區(qū)實(shí)際情況。

圖4 研究區(qū)0～10 cm 層土壤含鹽量空間分布圖Fig.4 Soil salt content space distribution of study site in 0～10 cm

項(xiàng)目RMSER2精度驗(yàn)證0．3240．781

土壤鹽漬化程度較重的區(qū)域主要分布在東部和南部的荒漠及綠洲外圍，而土壤鹽漬化程度較輕的區(qū)域分布在西北部的綠洲內(nèi)部。這主要由于7月份農(nóng)田植被覆蓋較高，蒸發(fā)量相對(duì)于荒漠區(qū)域較低。此外，研究區(qū)地勢(shì)北高南低，鹽分多積累于地勢(shì)較低的山前沖積平原。并且根據(jù)韓桂紅[28]對(duì)研究區(qū)地下水位的研究顯示，7月份農(nóng)田內(nèi)部地下水埋深較深，蒸發(fā)量小，這也可能是土壤鹽漬化現(xiàn)象輕的原因之一。

3 結(jié) 論

本文以干旱區(qū)渭-庫(kù)綠洲交錯(cuò)帶為研究區(qū)，通過(guò)分析GF-1多光譜數(shù)據(jù)與野外實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)的關(guān)系,以GF-1影像的4個(gè)波段的反射率、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)及鹽分指數(shù)(SI1，SI2，SI-T)10個(gè)變量作為輸入因子，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立基于GF-1多光譜影像的土壤含鹽量估算模型,并用預(yù)測(cè)精度較好的模型進(jìn)行土壤含鹽量反演，并分析該地區(qū)的土壤鹽分空間分布。

(1)通過(guò)對(duì)GF-1遙感影像的反射率和野外實(shí)測(cè)高光譜影像反射率的對(duì)比分析，得出2者在不同鹽分含量下的相關(guān)系數(shù)基本都在0.95以上，2者高度相關(guān)，其變化趨勢(shì)基本一致，均呈現(xiàn)從B1到B4波段逐漸升高的趨勢(shì)，在近紅波段(B4)反射率最高。土壤鹽分含量越高，2者的相關(guān)性越高，說(shuō)明利用GF-1數(shù)據(jù)定量反演土壤鹽分含量具有可行性。

(2)通過(guò)分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)精度最好的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，R2為0.818，RMSE為0.194，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合該研究區(qū)土壤含鹽量建模反演。

(3)通過(guò)分別對(duì)不加植被指數(shù)的模型1建模和加植被指數(shù)的模型2建模對(duì)比發(fā)現(xiàn)，BP模型1、模型2的R2分別為0.814、0.818，RBF模型1、模型2的R2分別為0.721和0.736，說(shuō)明植被指數(shù)對(duì)于提高模型預(yù)測(cè)精度有所幫助。

(4)通過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2反演的土壤含鹽量分布圖和GF-1鹽度指數(shù)影像對(duì)比發(fā)現(xiàn)，其鹽漬化情況基本符合研究區(qū)，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2更接近研究區(qū)的實(shí)際情況。對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，RMSE為0.324，R2為0.781，整體精度較高。

利用從影像上提取因子，來(lái)定量反演土壤含鹽量，大大減小了一些人為誤差。雖然研究區(qū)處于渭-庫(kù)綠洲外圍荒漠交錯(cuò)帶，植被占整個(gè)區(qū)域的面積較小，但還是會(huì)有影響，在以后的研究中希望采用更高分辨率的影像來(lái)進(jìn)行反演。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身還存在著一些缺陷，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)該如何選取尚無(wú)理論依據(jù)，通常都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)確定，找到最佳組合，因此使網(wǎng)絡(luò)具有較大的冗余性，而這將會(huì)影響模型擬合和預(yù)測(cè)效果。

□

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