黑土典型区土壤有机质遥感反演.pdf

第27卷第8期
农业工程学报
Vol 27 No8
20L1年8月
Transactions of the CSAE
Aug.2011211
黑土典型区±壤有机质遥感反演
刘焕军2,赵春江,王纪华,黄文江1,张新乐2
(1.北京农业信息技术研究中心,北京市农林科学院,北京100097
2.东北农业大学资源与环境学院,哈尔滨150030)
摘要:土壤有机质(SOM)含量时空变异规律研究对于土壞肥力评价、土塊碳库估算、土壊资源利用与保护具有重要
意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱旦星影像校少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究
的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壊样本,获取[ andsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反
射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明:黑七区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤
反射光谱特性的主要作用,而该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等闪素决定了棵土时间长,因而该区适于
SOM含量遥感反演;有机质与M各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段(0.63~0.69m),为-0.-710,其
次为4波段(0.76~0.90m),与实验基于高光谱反射率数据分析的结果一致:基于TM影像2、3、4波段的SOM指
数模型最优,预測精度高、稳定性好,可以用于掲示黑士典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参
数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持
关键词:遜感,反演,土壤,有机质, Landsat M,区战,预测模型
doi:10.3969/is5,1002-6819,201.08.036
中图分类号:S127,TP79
文献标志码:A
文章编号:1002-6819%(2011)-08-0211-05
刘焕军,赵春江,王纪华,等.黑土典型区土壤有机质遥感反演[].农业工程学报,2011,27(8):211-215.
Liu Huanjun, Zhao Chunjiang, Wang Jihua, et al. Soil organic mater predicting with remote sensing image in typical blacksoil
area of Northeast China J. Transactions of the CSAE, 2011, 27(6): 211-215 (in Chinese with English abstract)
言
测结果不甚理想。其主要原因在于植被覆盖的影响。
硏究亦表明:土壤有机质的光谱特性不仅因有机质
土壊有机质( soil organic matter,SOM)含量的多少含量而变化,而且在很大程度上依赖于成土母质]
是衡量士壤肥力高低的最重要指标,探测士壞的有机质在大的地理区域或不同的地貌条件下,由于成土母质等
含量是了解土壤肥力的重要途径。作为陆地生态系统中最的差异,士壊有机质与光谱反射率之间的相关性较小?;
大的碳库,土壤有机碳储量的研究受到广泛地关注]。利用近红外光谱建立模型估算SOM的最大限制性因素就
受士壤有机碳分布的空间异质性影响,当前估算的土壤是要求土壤类型的一致性问题?。加之地形、水分等特
有机碳储量的不确定性依然是最大的們倒。土壤有机质与土征的差异,土壤有机质遥感反演的精度受到很大的限制
有机碳存在定量关系,土壤有机质的遥感监测将有助
因此,已有SOM遥感反演研究区域均较小:而且由
于提高土壤有机碳库储量的估算。土壤有机质在可见光于高光谱卫星影像(如 HYPERION)获取相对困难,影
和近红外波段有独特的光谱特性同。土壤光谱反射率与像數据主要以多光谱卫星影像和航空高光谱影像为主。
SOM含量呈显著负相关,SOM含量可以从土壞反射光谱 Galvao等分析了 AVIRIS数据和ピ西3个主要土壤类型
中得到一定程度的反映,利用土壤高光谱反射率及其样品的成分(有机质、Fe、TiO2、A1O2和SiO2)之间的
数学变化可以进行有机质含量的速测6
关系,发现不同土壤类型的光谱变化和土壤组成之间具
基于SOM与土壤光谱反射率存在的定量关系,遥感有很好的一致性。Chen等利用影像三波段(红、绿
影像可以被用于有机质含量的空间反演。但由于秸秆与植蓝)亮度值,建立了有机碳含量的指数模型,并绘制了
被覆盖等原因,遥感影像主要用于土地退化等方面的研田块内表层有机碳的空间分布,该模型前提是研究区范
究,较少用于土壤理化性质的定量反演。比如连纲等发现围小、且土壊水分含量差异不大明。Fox等发现2个研究
SOM与修正后的土壞调节植被指数(MSAVⅥ)以及湿度地块土壤有机碳含量分别与红(R)、近红外(NIR)波
指数(WI)之间存在正相关关系,但利用相关环境变量段亮度值相关性最好,因此计算所有样点距最小亮度像
及遥感指数进行SOM多元线性逐步回归分析,得到的预元的红与近红外波段亮度值得到“距离”,建立“距离”
与SOM含量的关系,用于SOM含量的估测;该方法的
收蒋日期:201-04-04修订日明:20
基金项目:家博士后科学基念项目(20090460236);国家自然科学基金项
前提是土壤水分的变异系数小于有机质?:所以只适于
目(40801167)东北农业大学博士启动基金项目(190151)
含水量变化范较小的区域
作者简介:刘焕军(1981-),男,黑龙江穆人,副教授,博士,主要从
东北黑土区作物生长一年一季,裸土时间长,且保
事地物高光谐与农业遥感遥感研究?北京国家农业信息化工程技术研究中护性耕作少,秸秆覆盖影响小,容易获取土壊野外高光
心100097。 Emal: huanjunliu(@gmail.om
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