技术领域
[0001] 本
发明涉及一种基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，属于土壤盐渍化解译与评估技术领域。
背景技术
[0002] 目前国内外对于区域土壤盐渍化的评估主要应用两种技术，一是
电磁感应(EM)电导率仪的测量来获得土壤表观电导率，另一种是遥感影像解译方法。电磁感应土壤表观电导率快速测定技术由于无需
电极插入、测量速度快，是当前最为精确高效的剖面土壤信息采集方法之一。Li等(2016)采用EM38大地电导率仪和线性
预测模型来获取剖面土壤表征电导率，并以此为数据源，利用三维普通克立格方法进行三维土体电导率空间变异预测和模拟，对黄河三
角洲三维土体电导率空间变化进行了评估。J.Huang等(2015)利用EM38与EM34大地电导率仪获得土壤表观电导率，采用指示克里格插值方法，对澳大利亚新南威尔士土壤盐渍化进行了评估。遥感影像因其能大面积、重复获取区域多波段、多时相的信息，使其成为大面积实时动态监测盐渍土的有效手段。王爽等(2016)以实测获取的绿洲区域范围内不同程度的盐渍化土壤的高
光谱反射率及其土壤含盐量为
基础数据源，从中优选出对不同盐渍化程度土壤最为敏感的光谱波段,结合Landsat-TM多光谱遥感影像构建于地表光谱建模的最佳土壤盐渍化监测模型,并将此模型实现大尺度范围内的高
精度土壤盐分遥感定量反演。R.Taghizadeh等(2014)综合考虑导致伊朗中部土壤盐渍化的土壤、地形、植被及土地利用等因素，利用遥感影像构建了土壤盐渍化模型，高精度的评价了该区域土壤盐渍化的空间变化特征。电磁感应电导率仪适用于田
块尺度的密集
采样并可得到剖面土壤盐分信息，而遥感影像数据对于区域大面积土壤数据的获得更有优势，如何兼顾两者优势使其用于区域土壤盐渍化的评估是目前研究的热点和难点。
[0003] 对于盐渍化土壤及时掌握其土壤盐分的空间变异,特别是三维土体盐分的空间变异对于盐渍
土壤改良、盐渍土壤利用的精确管理，实现农业的可持续发展具有重要意义。空间离散分布数据是研究土壤三维属性变异的基础，而传统的类似挖掘、土钻法和透度计等侵入式采样方法，必须先将样品采集，再进行室内实验分析，不但费时、费
力、
费用高且不能重现，这些不利因素使得此类方法只能采集有限的土壤样点。而如果能够利用电磁感应电导率仪和遥感影像，就为大面积实时动态监测盐渍土壤三维动态状况提供了可能。如何将电磁感应电导率仪测得数据与遥感影像光谱数据耦合，并且在此基础上得到均匀的土壤三维空间离散分布数据，进而形成对区域土壤盐分精确解译的方法是目前面对的主要难题。
发明内容
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，具有采样简单、成本低、盐渍化评估精度高的优点。
[0005] 本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，用于针对土壤研究区域，实现三维土壤盐分状况解译；其特征在于，包括如下步骤：
[0006] 步骤1.获得对应土壤研究区域的遥感影像，测量获得土壤研究区域的表观土壤电导率，针对土壤研究区域预设代表性
位置进行调查采样，获得土壤研究区域预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量；
[0007] 步骤2.针对对应土壤研究区域的遥感影像，根据遥感影像中的绿波段和红波段，计算出土壤研究区域所对应的土壤盐分光谱指数；
[0008] 步骤3.针对土壤研究区域，以预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量为因变量，对应位置的表观土壤电导率和土壤盐分光谱指数为自变量，构建获得土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型；
[0009] 步骤4.针对土壤研究区域的表观土壤电导率进行插值操作，获得TIFF格式影像图；
[0010] 步骤5.针对土壤研究区域，将土壤盐分光谱指数和TIFF格式影像图作为波段，采用土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型进行波段计算，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层位置的土壤盐分空间分布，构建土壤研究区域分层土壤盐分空间分布；
[0011] 步骤6.针对土壤研究区域，按预设尺寸网格进行划分，并针对土壤研究区域分层土壤盐分空间分布进行土壤盐分信息均匀采集，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层土壤的三维散点盐分数据，构建土壤研究区域所对应的区域土壤盐分三维散点数据；
[0012] 步骤7.针对土壤研究区域，以区域土壤盐分三维散点数据为数据源，构建土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型；
[0013] 步骤8.针对土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型进行三维土壤盐分插值，获得土壤研究区域所对应的土壤盐分三维空间分布图，实现对土壤研究区域三维土壤盐分状况的解译。
[0014] 作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤1中，采用电磁感应大地电导率仪针对土壤研究区域进行测量，获得土壤研究区域的表观土壤电导率。
[0015] 作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤1中，基于表观土壤电导率的测量点位，针对土壤研究区域预设代表性位置进行调查采样，获得土壤研究区域预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量。
[0016] 作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤2中，针对对应土壤研究区域的遥感影像，根据遥感影像中的绿波段G和红波段R，根据如下公式：
[0017]
[0018] 计算出土壤研究区域所对应的土壤盐分光谱指数SI1。
[0019] 作为本发明的一种优选技术方案：步骤3中，针对土壤研究区域，以预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量为因变量，对应位置的表观土壤电导率和土壤盐分光谱指数为自变量，应用多元回归方法构建获得土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型。
[0020] 作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤4中，采用反距离权重法，针对土壤研究区域的表观土壤电导率进行插值操作，获得TIFF格式影像图。
[0021] 作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤8中，采用三维反距离权重法，针对土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型进行三维土壤盐分插值。
[0022] 本发明所述一种基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法采用以上技术方案与
现有技术相比，具有以下技术效果：本发明设计的基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，采用全新逻辑设计，克服了现有技术的缺点，简化了采样操作，降低了操作成本，在实际应用中，有效提高了土壤盐渍化的评估精度，大大提高了工作效率。
附图说明
[0023] 图1是本发明所设计基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法的流程示意图；
[0024] 图2是新疆伊
犁河流域典型区域Landsat 8遥感影像绿波波段及土壤采样点在其上的分布情况；
[0025] 图3是新疆伊犁河流域典型区域Landsat 8遥感影像绿波波段及EM38测量样点在其上的分布情况；
[0026] 图4是新疆伊犁河流域典型区域
水平位土壤表观电导率插值后插值图；
[0027] 图5是利用多源数据得到的新疆伊犁河流域典型区域土壤盐分布图；
[0028] 图6是利用均匀采样得到的新疆伊犁河流域典型区域土壤三维散点图；
[0029] 图7是新疆伊犁河流域典型区域3D Mesh模型图；
[0030] 图8是新疆伊犁河流域典型区域三维土壤盐分空间分布情况图；
[0031] 图9是新疆伊犁河流域典型区域不同方向和位置所选取的截面分布情况；
[0032] 图10是新疆伊犁河流域典型区域所选截面土壤盐分的三维分布情况。
具体实施方式
[0033] 下面结合
说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
[0034] 如图1所示，本发明设计了一种基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，用于针对土壤研究区域，实现三维土壤盐分状况解译；实际应用过程当中，具体包括如下步骤：
[0035] 步骤1.获得对应土壤研究区域的遥感影像，采用电磁感应大地电导率仪针对土壤研究区域进行测量，获得土壤研究区域的表观土壤电导率，基于表观土壤电导率的测量点位，针对土壤研究区域预设代表性位置进行调查采样，获得土壤研究区域预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量。
[0036] 步骤2.针对对应土壤研究区域的遥感影像，根据遥感影像中的绿波段G和红波段R，根据如下公式：
[0037]
[0038] 计算出土壤研究区域所对应的土壤盐分光谱指数SI1。
[0039] 步骤3.针对土壤研究区域，以预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量为因变量，对应位置的表观土壤电导率和土壤盐分光谱指数为自变量，应用多元回归方法构建获得土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型
[0040] 步骤4.采用反距离权重法，针对土壤研究区域的表观土壤电导率进行插值操作，获得TIFF格式影像图。
[0041] 步骤5.针对土壤研究区域，将土壤盐分光谱指数和TIFF格式影像图作为波段，采用土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型进行波段计算，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层位置的土壤盐分空间分布，构建土壤研究区域分层土壤盐分空间分布。
[0042] 步骤6.针对土壤研究区域，按预设尺寸网格进行划分，并针对土壤研究区域分层土壤盐分空间分布进行土壤盐分信息均匀采集，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层土壤的三维散点盐分数据，构建土壤研究区域所对应的区域土壤盐分三维散点数据。
[0043] 步骤7.针对土壤研究区域，以区域土壤盐分三维散点数据为数据源，构建土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型。
[0044] 步骤8.采用三维反距离权重法，针对土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型进行三维土壤盐分插值，获得土壤研究区域所对应的土壤盐分三维空间分布图，实现对土壤研究区域三维土壤盐分状况的解译。
[0045] 上述技术方案所设计基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法，采用全新逻辑设计，克服了现有技术的缺点，简化了采样操作，降低了操作成本，在实际应用中，有效提高了土壤盐渍化的评估精度，大大提高了工作效率。
[0046] 将本发明所设计基于多源数据耦合的土壤盐渍化解译方法应用到实际当中，以新疆伊犁河流域土壤作为
实施例，针
对流域土壤盐渍化进行解译。
[0047] 具体应用试验区域位于新疆伊犁河谷地区察布查尔
锡伯族自治县纳达齐
牛录乡，评估区域地理位置为北纬43°17′-43°57′，东经80°31′-81°43′，该区属于干旱
气候，年平均气温7.9℃，年平均降水量206mm，年平均
蒸发量为1594mm，年蒸发量是年降水量的7.74倍，导致该区土壤盐渍化明显。EM38测量和土壤采样时间：2015年10月28日，遥感影像(Landsat 8)采集时间：2015年10月25日。
[0048] 具体流域土壤盐渍化进行解译应用包括如下操作：
[0049] 步骤1.获得对应土壤研究区域的遥感影像(Landsat TM)；采用电磁感应大地电导率仪EM38针对土壤研究区域进行测量，获得土壤研究区域的表观土壤电导率(ECa)；基于表观土壤电导率的测量点位，针对土壤研究区域预设代表性位置进行调查采样，获得土壤研究区域各土层土壤盐分调查含量。
[0050] 其中，电磁感应大地电导率仪EM38测量按照300米的测量行距和1次/5秒的频度，利用移动平台加载电磁感应大地电导率仪EM38沿直线进行土壤表观电导率的自动测量和存储，测量路线根据研究区内的实际地形、沟渠布局等做适当调整，每次测量均采用水平测量位测定表观土壤电导率(ECa)。
[0051] 如图2新疆伊犁河流域典型区域Landsat 8遥感影像绿波波段及土壤采样点在其上的分布情况，以及图3新疆伊犁河流域典型区域Landsat 8遥感影像绿波波段及EM38测量样点在其上的分布情况所示。
[0052] 步骤2.针对对应土壤研究区域、利用2015年10月25日遥感影像(Landsat 8)，利用ArcGIS10.2
软件的波段计算功能，根据遥感影像中的绿波段G和红波段R，根据如下公式：
[0053]
[0054] 计算出土壤研究区域所对应的土壤盐分光谱指数SI1。
[0055] 步骤3.针对土壤研究区域，以预设代表性位置各土层土壤盐分调查含量为因变量，对应位置的表观土壤电导率和土壤盐分光谱指数为自变量，应用多元回归方法构建获得土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型。具体以土壤采样70个土壤剖面所测的土壤全盐量，以及EM38水平模式测得的土壤表观电导率(ECa)和土壤盐分光谱指数(SI1)为样本总体，以各土层土壤盐分调查含量为因变量，以土壤表观电导率(ECa)和土壤盐分光谱指数(SI1)为自变量，建立不同土层(0-30cm、≥30-60cm和≥60-100cm)土壤盐分的多元回归解译模型，即各分层土壤盐分解译模型分别为：
[0056] 0-30cm：Salt＝-4.419+0.139ECa+0.017SI1 (r＝0.951)；
[0057] ≥30-60cm:Salt＝-2.458+0.110ECa+0.016SI1 (r＝0.932)；
[0058] ≥60-100cm:Salt＝-0.514+0.088ECa+0.014SI1 (r＝0.911)。
[0059] 步骤4.采用反距离权重法，针对土壤研究区域的表观土壤电导率进行插值操作，获得TIFF格式影像图。
[0060] 如图4所示为新疆伊犁河流域典型区域水平位土壤表观电导率插值后插值图，表明了水平位土壤表观电导率在新疆伊犁河流域典型区域的分布情况。
[0061] 步骤5.针对土壤研究区域，将土壤盐分光谱指数和TIFF格式影像图作为波段，采用土壤研究区域所对应的分层土壤盐分解译模型进行波段计算，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层位置的土壤盐分空间分布，构建土壤研究区域分层土壤盐分空间分布，这里，我们具体设计获得0-30cm、≥30-60cm，以及≥60-100cm厚度土层位置的土壤盐分空间分布，如图5所示为利用多源数据得到的新疆伊犁河流域典型区域土壤盐分布图。
[0062] 具体为在EM38测量点位上，按照3km×3km网格法布点，选取有代表性的70个土壤剖面，每个剖面按照0-30cm、≥30-60cm和≥60-100cm进行分层采样，获得各土层位置的土壤盐分空间分布。土壤样品经实验室内自然
风干、
磨碎、过2mm筛后备用；所有土壤样品均制备1:5土水比浸提液，测定其全盐含量。
[0063] 步骤6.针对土壤研究区域，按预设300m×300m尺寸网格进行划分，并针对土壤研究区域分层土壤盐分空间分布进行土壤盐分信息均匀采集，每个土层获得均匀样点120个(共计360个样点)，分别获得土壤研究区域各预设厚度土层土壤的三维散点盐分数据，即土壤研究区域0-30cm、30-60cm及60-100cm三维散点盐分数据，构建土壤研究区域所对应的区域土壤盐分三维散点数据，如图6所示为利用均匀采样得到的新疆伊犁河流域典型区域土壤三维散点图。
[0064] 步骤7.针对土壤研究区域，以区域土壤盐分三维散点数据为数据源，构建土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型，如图7所示为新疆伊犁河流域典型区域3D Mesh模型图，此图是进行土壤盐分三维模拟的基础。
[0065] 步骤8.采用三维反距离权重法(Inverse distance weighting IDW)，针对土壤研究区域所对应的土壤盐分3D Mesh Data模型进行三维土壤盐分插值，获得土壤研究区域所对应的土壤盐分三维空间分布图，如图8所示为新疆伊犁河流域典型区域三维土壤盐分空间分布情况图，则基于图9和图10所示，实现对土壤研究区域三维土壤盐分状况的解译。本实施例中，具体参照半干旱和干旱区土壤盐渍化分级标准，根据研究区域0～100cm土壤盐分进行土壤盐渍化分级，即土壤盐分含量分别在[0，1.0)，[1.0，2.0)，[2.0，4.0)，[4.0，6.0)和高于6.0g/kg，相应盐渍化等级分别为非盐渍化、轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化和盐土5个等级，对该区域土壤盐渍化状况进行评价。
[0066] 针对上述基于新疆伊犁河流域土壤实施例的实际应用，选择总体样本的75％为
训练数据集，25％为验证数据集，分别对直接以土壤采样点为数据源的该区域土壤盐分三维预测结果，以及本发明设计多源数据耦合方法得到的数据为数据源的该区域土壤盐分三维预测结果进行交叉检验分析。其中，采用均方根误差(Root mean squared error,RMSE)预测值与实测值的相关系数(r)用来表征两种方法的预测精度。经交叉检验分析，以土壤采样点为数据源和以多源数据耦合为数据源的预测均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.3108和0.1821g/kg，本发明方法较之传统方法RMSE降低了0.1287；预测值和实测值之间的相关系数(r)由以土壤采样点为数据源的0.815提高至以多源数据耦合为数据源的0.908，提高了0.093。由此可见基于多源数据耦合的土壤盐分三维空间预测较之传统方法具有较高的精度。不仅如此，本发明对于区域三维土体的盐分评估具有省时省力且费用低及精度高等优点，该评估方法不仅适用于新疆伊犁河流域，对于我国干旱半干旱地区盐渍化土壤的评估同样适用。
[0067] 上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
