基于土壤系统分类的土壤遥感

遥感在土壤方面的应用
遥感在土壤方面的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：
土壤污染监测：遥感技术可以及时反映土壤受污染后的理化性质及生态状况。

例如，通过卫星遥感技术，能够快速、准确、定量获取大范围土壤精细特征、作物长势、作物种植结构、灾害、产量、耕地质量、农业生产速度等全过程的时空动态信息，实现水土气生、地形地貌、土壤理化性质、作物生理参数、种肥药、灌溉、耕作、生产管理全过程的时空动态监测，进而构建农业大数据库，利用大数据技术实现数据存储、数据融合、决策分析，为农民、政府部门、涉农企业提供时空精准的智慧农业解决方案。

土地资源调查：遥感技术可以用于调研农业资源，包括耕地、水等资源现状，以及特殊情况，如农田环境污染、水土流失、土地荒漠化和盐渍化等。

例如，遥感通过测量土壤的光发射特性和红外反射特性，可以监测土壤的墒情和有机质等情况，帮助指导施肥、控制灌溉等。

精准农业：遥感技术可以用于精准农业中，通过对土壤的理化性质和生态状况进行监测和分析，可以精确地了解土壤的状况和需求，从而制定更加精准的农业管理措施，提高农作物的产量和质量。

土壤分类和制图：遥感技术可以用于土壤分类和制图，通过对不同地段的土壤进行遥感监测和图像处理，可以得出其理化性质和生态状况的差异，进而进行分类和制图。

这对于土地资源的合理利用和规划具有重要意义。

总之，遥感技术是土壤学领域中一项非常重要的技术手段，可以广泛
应用于土壤污染监测、土地资源调查、精准农业以及土壤分类和制图等方面。

随着遥感技术的不断发展和完善，其在土壤学领域的应用将越来越广泛。

基于遥感土壤含水量和蒸散发信息的灌溉面积识别技术研究与应用基于遥感土壤含水量和蒸散发信息的灌溉面积识别技术研究与应用引言：灌溉面积是农业生产中的关键指标之一，准确识别灌溉面积对于合理配置农业资源、提高农业水利效益具有重要意义。

随着遥感技术的快速发展，进一步利用遥感影像来识别和监测灌溉面积已经成为热门研究领域。

本文基于遥感土壤含水量和蒸散发信息，探索了一种新的灌溉面积识别技术的研究与应用。

一、遥感数据的获取和处理1.1 遥感影像的获取本研究使用高分辨率多光谱遥感影像来获取农田的土壤信息和植被信息。

遥感影像可以通过卫星、航空器或无人机等载体获取，具有获取范围广、周期短、空间分辨率高等优势。

1.2 遥感数据的处理将获取到的遥感影像进行预处理，包括大气校正、几何校正等，以去除影响识别结果的干扰因素。

二、基于遥感土壤含水量信息的灌溉面积识别方法2.1 土壤含水量的遥感反演方法通过建立土壤含水量与遥感影像反射率的关系模型，实现非接触式获取土壤含水量信息。

常用的反演方法有基于传统统计方法的多光谱反演法、基于数据驱动的机器学习方法等。

2.2 灌溉面积的识别方法在获取到土壤含水量信息后，结合土壤湿度的空间分布特点，运用图像分割、像元分类等方法，识别出农田中的灌溉面积。

三、基于蒸散发信息的灌溉面积识别方法3.1 蒸散发的遥感估算方法蒸散发是指自然界中水分从植被与土壤表面蒸发和通过植物蒸腾进入大气的过程。

通过建立植被指数与蒸散发的关系模型，可间接估算蒸散发的强度。

3.2 灌溉面积的识别方法结合蒸散发信息和土壤类型等因素，采用阈值或多尺度分析等方法，识别出受灌溉影响的农田面积。

四、基于遥感土壤含水量和蒸散发信息的灌溉面积识别4.1 融合土壤含水量和蒸散发信息的方法将土壤含水量和蒸散发信息进行融合，建立灌溉面积与土壤含水量、蒸散发强度之间的关系模型。

通过遥感影像分析，将这些模型应用于农田遥感图像中，实现灌溉面积的识别。

4.2 实验与结果分析通过对不同地区农田遥感影像的分析，验证了本方法的可行性和精度。

基于遥感的土壤盐碱化监测研究一、引言土壤盐碱化是一个全球性的环境问题，对农业生产、生态系统和土地资源的可持续利用构成了严重威胁。

及时、准确地监测土壤盐碱化状况对于制定合理的治理和管理策略至关重要。

遥感技术作为一种高效、大面积、快速的监测手段，为土壤盐碱化的研究提供了新的途径和方法。

二、遥感技术在土壤盐碱化监测中的原理遥感技术主要通过获取地表物体反射或发射的电磁波信息来分析和识别目标特征。

在土壤盐碱化监测中，不同盐碱程度的土壤在光谱特征上存在差异。

例如，盐碱化土壤通常具有较高的反射率，特别是在可见光和近红外波段。

这些光谱特征的变化可以被遥感传感器捕捉到，并通过一系列的数据分析和处理方法转化为有关土壤盐碱化的信息。

三、常用的遥感数据源（一）光学遥感光学遥感数据如 Landsat 系列、Sentinel-2 等具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供丰富的地表信息。

多光谱数据可以通过波段运算和指数计算来提取与土壤盐碱化相关的指标，如归一化植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）等。

（二）微波遥感微波遥感如合成孔径雷达（SAR）能够穿透云层，不受天气条件的限制。

SAR 数据的后向散射系数与土壤的水分和盐分含量密切相关，对于监测土壤盐碱化的动态变化具有独特优势。

（三）高光谱遥感高光谱遥感数据具有数百个连续的窄波段，能够更精细地捕捉土壤的光谱特征，为土壤盐碱化的监测提供更准确的信息。

四、遥感数据处理与分析方法（一）辐射定标与几何校正为了保证遥感数据的准确性和可比性，需要进行辐射定标和几何校正。

辐射定标将传感器获取的原始数字值转换为具有实际物理意义的辐射亮度或反射率值；几何校正则消除由于传感器姿态、地形起伏等因素引起的图像几何变形。

（二）图像增强与融合通过图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，可以突出显示土壤盐碱化的特征信息。

图像融合则将不同数据源或不同分辨率的图像进行整合，以获取更全面、更准确的信息。

基于深度学习的土壤水分遥感反演技术研究土壤水分是影响植物生长及农业生产的关键因素之一，然而土壤水分空间和时间上的变化却相对较为复杂和难以获取。

近年来，随着遥感技术的发展和深度学习算法的广泛应用，基于深度学习的土壤水分遥感反演技术逐渐成为研究热点。

一、土壤水分遥感反演技术的现状传统的土壤水分遥感反演技术主要基于经验模型和物理模型。

经验模型主要基于统计学原理和实验数据建立的经验模型，如多元回归模型、神经网络模型等；物理模型则基于土壤水分的物理性质，如电磁学、微波散射等进行反演。

但是，这些方法在模型的构建和实施过程中存在一些局限性，如模型复杂、精度难以保证等问题。

基于深度学习的土壤水分遥感反演技术则针对传统方法的不足，通过神经网络的结构优化、特征提取及数据处理等方面的创新，提高了土壤水分的反演精度。

这种方法无需设置太多的先验知识和预定参数，而是通过大量高质量的数据学习土壤水分与遥感数据的关系，从而取得更高的准确率。

二、深度学习在土壤水分反演中的应用深度学习通常包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)和变换器(Transformers)等。

它们可以从大量土壤水分遥感图像中学习出高性能的土壤水分反演模型，从而反演出更加精确的土壤水分信息。

其中，CNN常用于遥感图像的特征提取，它可以使用卷积层和池化层等操作，提取图像的空间特征。

此外，在反演精度上表现较好的RCNN模型则将CNN和RNN相结合，使得模型可以对时序数据进行处理，从而更准确地反演土壤水分含量。

三、深度学习的发展趋势虽然目前基于深度学习的土壤水分遥感反演技术已经取得了很大的进展，但同时也存在许多问题需要解决。

比如，如何处理遥感数据中的噪声、影像遥感分辨率等影响反演精度的问题。

未来基于深度学习的土壤水分遥感反演技术还需要继续进行算法创新和模型优化，以进一步提高模型的精度和泛化能力。

高光谱遥感技术在土壤养分监测中的应用随着科技的不断进步，高光谱遥感技术在许多领域中展现出了广阔的应用前景。

其中，其在土壤养分监测中的应用不仅为农业生产提供了重要的数据支持，同时也为环境保护和可持续发展做出了积极贡献。

一、高光谱遥感技术概述高光谱遥感技术是一种利用地球观测卫星对地球表面进行连续、多通道和连续的光谱测量的技术。

相较于传统遥感技术，高光谱遥感技术具有更高的空间和光谱分辨率，能够捕捉到更多的光谱信息，从而提供更为准确的土壤养分监测数据。

二、高光谱遥感技术在土壤养分监测中的优势1. 高精度的光谱信息高光谱遥感技术能够提供丰富的光谱信息，能够对土壤中各种物质进行准确识别和定量分析。

通过测量土壤表面的反射光谱，可以推断土壤中的氮、磷、钾等养分的含量，进一步提高土壤管理的精细化程度。

2. 大范围的监测能力传统的土壤养分监测工作通常需要采集大量的土壤样本，并进行实验室分析，过程繁琐且耗时。

而高光谱遥感技术可以实现对广大区域土壤的同时监测，大大提高了监测的效率和覆盖范围。

3. 长时间序列的监测高光谱遥感技术可以实现对土壤养分的长时间序列监测，通过连续观测土壤的光谱变化，可以追踪土壤中养分的动态变化，并及时采取相应的管理措施。

这对于农业生产的可持续发展非常重要。

三、高光谱遥感技术在土壤养分监测中的应用案例1. 土壤类型分类高光谱遥感技术能够通过分析土壤表面的光谱信息来判断土壤类型，从而为土壤肥力评价和农田规划提供基础数据。

例如，通过分析土壤的光谱特征，可以划分出不同的土壤类型，进而根据不同的土壤类型制定相应的土壤养分管理方案。

2. 养分含量测定高光谱遥感技术可以直接或间接反演土壤中的养分含量。

通过建立土壤光谱与养分含量之间的关系模型，可以通过遥感数据反演土壤中的氮、磷、钾等养分含量。

这种无需采样的方法不仅提高了监测效率，还降低了采样带来的干扰。

3. 养分时空变化监测高光谱遥感技术还可以实现土壤养分的时空动态监测。

土壤遥感的原理
土壤遥感的原理是利用卫星或飞机等远距离传感器获取地面土壤的信息，并通过传感器测量的光谱数据进行分析和解释。

其原理基于土壤对不同波长的电磁辐射有不同的反射、散射和吸收能力，从而可以通过测量土壤反射和辐射能量来推断土壤的物理、化学和生物特性。

具体来说，土壤中的水分、有机质、质地以及含有的营养元素等会影响土壤对不同波长的光的反射和吸收。

不同类型的土壤在可见光、红外光等不同波长范围内的反射谱特性也有所不同。

因此，通过遥感仪器获取的土壤反射光谱数据可以反映土壤的性质和特征。

通过对土壤光谱数据进行处理和分析，可以获取土壤的一系列信息，如土壤湿度、有机质含量、土壤覆盖情况等。

这些信息对于土壤管理、农业生产、环境评价等方面具有重要意义。

基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究土壤侵蚀是一种严重影响农田和生态环境的问题，对农业生产和水质保护都具有重要意义。

为了有效监测和评估土壤侵蚀，遥感和地理信息技术被广泛应用于这一领域的研究和实践中。

本文将探讨基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究。

首先，遥感技术是通过卫星或飞机等载体获取地表信息的技术。

利用遥感技术，可以高效获取大范围的土地覆盖变化、土地利用和土地类型等信息。

这对于土壤侵蚀监测和评估非常关键。

通过遥感图像的分析，可以定量推测土壤侵蚀的程度和范围，为农田管理和防治提供可靠的依据。

其次，地理信息技术是一种用于数据处理、管理和分析的技术。

利用地理信息系统（GIS）和空间分析模型，可以更精确地揭示土壤侵蚀的过程和影响因素。

例如，可以利用高程数据和坡度信息，研究地形对土壤侵蚀的影响。

此外，利用土地利用和土地覆盖数据，可以发现不同土地利用方式对土壤侵蚀的影响，从而指导农田规划和管理措施的制定。

基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究可以从以下几个方面展开：首先，利用遥感技术对土壤侵蚀进行定量监测。

通过获取不同时间的遥感图像，可以分析土壤侵蚀的变化趋势和程度。

利用遥感图像的差异化分析，可以提取土地覆盖变化和植被覆盖度等信息，从而推测出土壤侵蚀的程度和范围。

通过这种方式，可以实现对不同地区土壤侵蚀风险的评估和等级划分。

其次，结合地理信息技术，研究土壤侵蚀的空间分布和影响因素。

通过收集土壤侵蚀的相关数据，如降雨、坡度、土地利用和土地覆盖等，可以利用GIS进行空间分析和建模。

通过空间插值、多元回归和遥感解译等方法，可以揭示土壤侵蚀的空间分布规律和主要影响因素。

这有助于制定相应的土地管理和保护策略，减少土壤侵蚀的风险。

同时，基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究还可以为农田规划和农业生产提供支持。

通过分析土壤侵蚀的空间分布和趋势，可以合理规划农作物种植布局，减少土壤侵蚀风险。

基于遥感的土壤湿度监测研究一、引言土壤湿度是农业生产、水资源管理和生态环境保护等领域中一个至关重要的参数。

准确、及时地获取土壤湿度信息对于合理灌溉、干旱预警、作物生长预测以及生态系统评估等具有重要意义。

传统的土壤湿度监测方法往往费时费力，且难以实现大面积的同步观测。

随着遥感技术的迅速发展，为土壤湿度的监测提供了一种高效、便捷且大面积同步观测的手段。

二、遥感监测土壤湿度的原理遥感技术通过传感器接收来自地表的电磁辐射信号，这些信号包含了与土壤湿度相关的信息。

不同的电磁波谱段对土壤湿度的响应有所不同。

例如，在可见光和近红外波段，土壤的反射率主要受到土壤质地、颜色和粗糙度的影响；而在微波波段，土壤湿度的变化会导致介电常数的改变，从而影响微波的后向散射系数。

常用的遥感数据源包括光学遥感和微波遥感。

光学遥感数据如陆地卫星（Landsat）、哨兵卫星（Sentinel）等，通过植被指数、地表温度等参数间接反演土壤湿度。

微波遥感如合成孔径雷达（SAR），则对土壤湿度有更为直接和敏感的响应。

三、遥感监测土壤湿度的方法（一）基于热红外遥感的方法通过测量地表温度来推测土壤湿度。

当土壤湿度较高时，水分的蒸发会带走热量，导致地表温度相对较低；反之，土壤湿度较低时，地表温度较高。

利用这一原理，可以建立地表温度与土壤湿度之间的关系模型。

（二）基于微波遥感的方法微波遥感能够穿透云层，不受天气条件的限制，对土壤湿度具有较强的穿透能力。

其中，主动微波遥感（如 SAR）通过发射微波并接收后向散射信号来获取土壤湿度信息；被动微波遥感（如微波辐射计）则接收地表自然发射的微波辐射来反演土壤湿度。

（三）多源遥感数据融合的方法结合光学遥感和微波遥感的优势，综合利用不同遥感数据的特点，可以提高土壤湿度监测的精度和可靠性。

例如，将光学遥感获取的植被信息与微波遥感的土壤湿度信息相结合，能够更准确地评估土壤湿度状况。

四、遥感监测土壤湿度的影响因素（一）地表覆盖类型不同的植被类型和覆盖度会对遥感信号产生干扰，影响土壤湿度的反演精度。

基于遥感图像的土壤类型分类研究一、前言土壤是人类文明的基础和农业生产的重要组成部分，土壤类型的分类研究对于农业发展和环境保护具有重要的意义。

而遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，被广泛应用于土壤类型分类的研究中。

本文将介绍基于遥感图像的土壤类型分类研究的原理、方法和应用。

二、土壤类型分类的原理和方法土壤类型分类是指对不同土壤类型进行区分和归纳的过程。

传统的土壤类型分类方法主要依靠理论知识和地面调查技术，这种方法费时费力、成本高且地面调查难度较大。

而利用遥感技术进行土壤类型分类可以大大提高效率和减少成本。

1. 遥感数据获取遥感数据是进行土壤类型分类的重要基础，常用的遥感数据包括航空摄影和卫星遥感图像。

卫星遥感图像相比于航空摄影图像有更高的空间分辨率和更广的覆盖范围，因此被广泛应用于土壤类型分类研究中。

在获取遥感数据时，需要考虑土壤类型分类的目标和数据的时间和空间分辨率等因素，以选择最适合的遥感数据。

2. 数据预处理遥感图像的数据预处理是土壤类型分类的重要步骤，预处理的目的是去除遥感图像中的噪声和不必要信息。

常用的数据预处理方法包括：大气校正、辐射校正、几何校正和图像增强等。

3. 特征提取特征提取是土壤类型分类的核心步骤，目的是从遥感图像中提取与土壤类型相关的特征信息。

常用的特征提取方法包括：像元的光谱特征提取和纹理特征提取等。

4. 分类算法分类算法是土壤类型分类的关键环节，其作用是将遥感图像中的像元分为不同的土壤类型。

常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、神经网络分类和决策树分类等。

三、应用与发展前景遥感技术在土壤类型分类中的应用已经得到广泛发展，在农业、环境监管、国土规划等领域都有着重要的应用价值。

随着遥感技术的不断发展和完善，基于遥感图像的土壤类型分类研究的应用前景将更加广泛。

未来，可以通过更加高精度的遥感数据、更加精细化的特征提取和更加先进的分类算法来进一步提高土壤类型分类的精度和效率。

基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究近年来，随着经济社会的迅速发展，中国的土地利用方式发生了巨大变化，农业生产模式也发生了转变。

然而，这些变化也带来了一系列的环境问题，其中之一就是土壤风力侵蚀。

土壤风力侵蚀是指风力作用下，土壤颗粒运动并被风带走的过程，对土地资源和生态环境造成了严重的破坏。

因此，准确评估和监测土壤风力侵蚀的程度和分布，对保护生态环境、推动可持续发展具有重要意义。

在中国土壤风力侵蚀研究中，遥感和地理信息系统（GIS）技术的应用越来越广泛。

遥感技术通过获取卫星数据，可以实时监测地表和植被的变化，提供了大范围、高分辨率的土地利用信息。

而地理信息系统则通过对遥感数据进行处理和分析，可以提供准确的空间分布信息，并进行土壤侵蚀风险评估和预测。

首先，遥感技术可以通过获取植被指数等数据，评估土壤风力侵蚀的潜在风险。

植被指数通过测量植被的吸收和反射的红外和近红外辐射，可以反映植被的生长状况和盖度。

植被盖度越高，土壤暴露在风力作用下的可能性就越小，土壤风力侵蚀的程度也就越低。

因此，通过遥感技术获取的植被指数数据，可以快速评估土地的土壤风力侵蚀潜力，并为农业生产和土地利用规划提供科学依据。

其次，GIS技术可以通过建立土壤风力侵蚀的空间模型，对土地风力侵蚀进行预测和评估。

GIS技术可以将遥感数据、地形数据、土壤数据等不同层次的空间信息进行整合和分析，形成全面、多角度的土壤风力侵蚀分布图。

通过对土地利用类型、等级、坡度、方向等因素的综合分析，可以得出不同地区和不同季节土壤风力侵蚀程度的空间分布。

该模型可以为土地利用规划、生态环境保护和治理工作提供科学依据。

此外，遥感和GIS技术还可以通过监测土壤侵蚀过程的动态变化，对土地的管理和保护提供指导。

通过比较不同年份的遥感数据，可以研究土壤风力侵蚀的变化趋势和影响因素，进一步预测未来的发展趋势。

同时，GIS技术还可以对不同土地利用模式下的风力侵蚀进行空间分析，为农业生产、城市规划和土地管理提供科学建议。

遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析在现代农业的发展进程中，农田土壤的监测变得越来越重要。

准确、及时地了解土壤的状况对于提高农作物产量、保障粮食安全以及实现可持续农业发展具有关键意义。

遥感技术作为一种强大的工具，为农田土壤监测提供了高效、全面且非破坏性的解决方案。

本文将通过具体的应用案例，深入分析遥感技术在农田土壤监测中的实际应用。

一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过非接触式的方式获取目标物体的信息。

它利用传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波，然后将这些电磁波信号转化为图像或数据。

不同的土壤特性会导致其对电磁波的反射和吸收有所差异，遥感技术正是基于这些差异来监测土壤的各种参数。

例如，可见光和近红外波段的遥感数据可以用于评估土壤的有机质含量、水分含量和土壤质地等。

而热红外波段则能够反映土壤的温度状况，这对于了解土壤的水分蒸发和热量交换非常重要。

二、具体应用案例（一）土壤水分监测在某个大型农田区域，为了精确掌握土壤水分的分布情况，采用了遥感技术。

通过搭载在卫星上的微波传感器，能够穿透云层和植被，获取大面积农田土壤的水分信息。

这些数据与地面实测数据相结合，建立了精准的土壤水分监测模型。

农民们根据监测结果，合理调整灌溉策略，在保障农作物生长需求的同时，避免了过度灌溉造成的水资源浪费和土壤盐碱化问题。

（二）土壤肥力评估在另一个农业产区，利用高光谱遥感技术对农田土壤的肥力进行评估。

高光谱传感器可以获取非常精细的光谱信息，从而捕捉到与土壤肥力相关的细微特征。

研究人员对采集到的光谱数据进行分析，建立了与土壤氮、磷、钾等养分含量的定量关系模型。

根据评估结果，农民有针对性地施肥，提高了肥料的利用效率，降低了农业生产成本，同时减少了因过量施肥对环境造成的污染。

（三）土壤污染监测在一个曾经遭受工业污染的农田地区，使用遥感技术来监测土壤的污染状况。

多光谱遥感图像能够显示出土壤中污染物的分布特征，结合地理信息系统（GIS）技术，对污染区域进行精确的定位和范围划定。

第34卷第14期农业工程学报V ol.34 No.14132 2018年7月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jul. 2018 基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类刘焕军1,2，杨昊轩1，徐梦园1，张新乐1，张小康1，于滋洋1，邵帅1，李厚萱1（1. 东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨 150030；2. 中国科学院东北地理与农业生态研究所，长春 130102）摘要：运用单时相遥感数据进行土壤分类及制图，其数据本身易受到其他因素干扰而出现误差，存在一定的局限性，导致制图精度不高。

为了提高制图精度，以松嫩平原林甸县为研究区，利用裸土时期多时相Landsat 8遥感影像、DEM 数据和全国第二次土壤普查数据，从所有单时相遥感影像中提取出多种分类特征，按照分类特征类型进行压缩处理，得到新的多时相分类特征，将不同分类特征进行组合并分别进行最大似然法分类，得到不同分类特征组合下的土壤类型图，通过不同土壤类型图精度来判断各分类特征对于制图的影响。

研究表明，该文所提取的分类特征均可以实现土壤制图，使用压缩处理后得到的多时相遥感数据分类特征完成制图的精度更高，总体精度达到91.0%，研究可为土壤精细制图提供依据。

关键词：遥感；土壤；分类；制图；Kappa系数；K-T变换；最大似然法doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.017中图分类号：S155 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2018)-14-0132-08刘焕军，杨昊轩，徐梦园，张新乐，张小康，于滋洋，邵帅，李厚萱. 基于裸土期多时相遥感影像特征及最大似然法的土壤分类[J]. 农业工程学报，2018，34(14)：132－139. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.017 Liu Huanjun, Yang Haoxuan, Xu Mengyuan, Zhang Xinle, Zhang Xiaokang, Yu Ziyang, Shao Shuai, Li Houxuan. Soil classification based on maximum likelihood method and features of multi-temporal remote sensing images in bare soil period[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(14): 132－139. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.14.017 0 引 言中国曾在20世纪80年代完成了第二次土壤普查，花费了大量的时间、物力及财力[1]；同时，距今已近40 a 之久，土壤出现了自然变化和人为原因变化，如何能够更加简便、快速、准确地完成土壤调查和制图成为了当今众多学者关注的焦点。

基于遥感数据和随机森林算法的土壤重金属空间分布模拟 以铬为例周忠科１，２，王泽强２，３，王唯２∗，宋晓宁２，徐夕博１，２㊀（１．北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京１００８７５；２．枣庄学院旅游与资源环境学院，山东枣庄２７７１６０；３．哈尔滨师范大学地理科学学院，黑龙江哈尔滨１５００２５）摘要㊀为评估土壤重金属的富集状态及空间分异态势，选取山东省章丘市为研究区，系统采集４２５处土壤样品，测定土壤中铬（Ｃｒ）元素含量，采用描述性统计特征评估重金属在土壤中的富集状态；获取与土壤采样同期的Ｌａｎｄｓａｔ－８ＯＬＩ遥感数据，将土壤重金属的环境要素作为自变量，测定的土壤Ｃｒ元素含量为因变量，构建基于随机森林算法的土壤重金属空间模拟模型，完成土壤中的重金属含量预测和空间分布模拟㊂结果表明，土壤重金属Ｃｒ含量均值高出土壤元素背景值３７．２２％，但低于农用地土壤污染风险筛选值，表明土壤中Ｃｒ的富集在可管控范围内；随机森林算法支持的空间模拟模型具有较好的精度和稳定度，精度系数Ｒ２和ＲＭＳＥ值分别为０．８７和７．１９，优于普通克里格法（Ｒ２＝０．６６，ＲＭＳＥ＝１３．１５）对土壤重金属的空间分布模拟㊂关键词㊀土壤重金属；随机森林算法；遥感；空间分布模拟；铬中图分类号㊀Ｘ５３㊀㊀文献标识码㊀Ａ㊀㊀文章编号㊀０５１７－６６１１（２０２３）１４－００５１－０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０５１７－６６１１．２０２３．１４．０１３㊀㊀㊀㊀㊀开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：ＳｐａｔｉａｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＳｏｉｌＨｅａｖｙＭｅｔａｌｓＢａｓｅｄｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＤａｔａａｎｄＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ＴａｋｉｎｇＣｈｒｏｍｉ⁃ｕｍａｓａｎＥｘａｍｐｌｅＺＨＯＵＺｈｏｎｇ⁃ｋｅ１，２，ＷＡＮＧＺｅ⁃ｑｉａｎｇ２，３，ＷＡＮＧＷｅｉ２ｅｔａｌ㊀（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅａｎｄＮａｔｕｒａｌＤｉｓａｓｔｅｒｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｏｕｒｉｓｍ，ＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＺａｏｚｈｕａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚａｏｚｈｕａｎｇ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２７７１６０；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＨａｒｂｉｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５００２５）Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓ，４２５ｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓｗｅｒｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍＺｈａｎｇｑｉｕＣｉｔｙｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔａｌｃｏｎｔｅｎｔｏｆｃｈｒｏｍｉｕｍ（Ｃｒ）ｉｎｓｏｉｌ，ｔｈｅｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｉｎｓｏｉｌｗａｓａｓｓｅｓｓｅｄｕｓｉｎｇｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｏｂｔａｉｎＬａｎｄｓａｔ⁃８ＯＬＩｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅｓａｍｅｐｅｒｉｏｄａｓｓｏｉｌｓａｍ⁃ｐｌｉｎｇ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｉｎｓｏｉｌａｓｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｃｏｎｔｅｎｔｏｆＣｒｅｌｅｍｅｎｔｉｎｓｏｉｌａｓｄｅ⁃ｐｅｎｄｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅｓ，ａｓｏｉｌｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｐａｔｉａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｃｏｎｔｅｎｔｉｎｓｏｉｌ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅａｎｖａｌｕｅｏｆｓｏｉｌｈｅａｖｙｍｅｔａｌＣｒｃｏｎｔｅｎｔｗａｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｖａｌｕｅｏｆｓｏｉｌｅｌｅｍｅｎｔｓｂｙ３７．２２％，ｂｕｔｌｏｗｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｃｒｅｅｎｉｎｇｖａｌｕｅｏｆｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｒｉｓｋｉｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｌａｎｄ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆＣｒｉｎｓｏｉｌｗａｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｍａｎａｇｅａｂｌｅｒａｎｇｅ；ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄｂｅｔｔｅｒａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｗｉｔｈａｃｃｕｒａｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＲ２ａｎｄＲＭＳＥｖａｌｕｅｓｏｆ０．８７ａｎｄ７．１９，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｈｉｃｈｗａｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉ⁃ｂｕｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｂｙｏｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄ（Ｒ２＝０．６６，ＲＭＳＥ＝１３．１５）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｓｏｉｌｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓ；Ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ；Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；Ｃｒ基金项目㊀环境演变与自然灾害教育部重点实验室开放课题（２０２２－ＫＦ－１４）㊂作者简介㊀周忠科（１９９７ ），男，山东枣庄人，从事生态遥感研究㊂∗通信作者，副教授，硕士，从事生态旅游研究㊂收稿日期㊀２０２２－０７－３０㊀㊀土壤是地表生物正常进行各类生命活动的基础和媒介㊂重金属是土壤的重要组成部分，因其具备毒性大㊁富集性强㊁残留周期长的特点，极易对人类和动植物造成危害㊂随着我国改革开放以来多年的工业化发展，土壤重金属污染愈发严重［１－３］㊂土壤中的重金属元素会污染正常耕作的耕地土壤，威胁动植物正常生长，并在食物链的累积作用下危及人类的健康［４－９］㊂实现对土壤重金属的含量特征和空间分布的监测是开展土壤污染治理和修复的关键㊂由于土壤中重金属元素的种类㊁含量不是一成不变的，是不断在累积的，因此传统方法便是在实验室内不断对土壤重金属含量㊁种类进行调查和检测㊂例如，贾佳瑜等［１０］采用室内实测和地统计法相结合的方式对土壤重金属含量及其空间分布特征进行分析；黄志伟等［１］对表层土壤重金属含量开展实地调查的方法，进行土壤重金属污染特征及潜在风险评价；ＳＯＮＧ等［１１］利用地理信息系统的方法，来绘制重金属空间分布热点图，以此来建立空间分布与工业布局之间的相互关系，以判别土壤重金属的空间分布受到人类活动干扰的情况㊂上述研究，较好地完成了对研究地区土壤重金属含量特征和空间分布评估，但是此种方式费时费力，测试过程中也产生污染废物，会对测试人员和周边环境造成二次污染㊂所以寻找一种高效㊁准确的调查与监测方法是非常有必要的㊂近些年，随着遥感技术的快速发展，卫星影像的空间分辨率和对地物的光谱敏感性有了显著的提升，为各种环境相关信息进行光谱定量分析提供了数据支撑和技术支持［１２］㊂尽管重金属元素在土壤中含量较低，直接建立重金属与卫星光谱数据之间的联系较为困难；但是可以利用基于卫星数据获得的多种环境要素信息（例如高程㊁坡度和植被指数等），间接地表征土壤重金属的含量和富集状态，并以此为输入变量，进行区域建模，完成土壤重金属空间分布模拟㊂相对比传统方式，土壤重金属污染的监测调查更为方便快捷，同时节省大量的费用和成本㊂笔者选取山东省章丘市为研究区，对４２５处土壤样品进行系统采集，并对土壤中Ｃｒ元素含量进行化学分析，通过分析重金属含量的描述性特征，评估重金属的富集状态，进一步建立基于随机森林算法的空间模拟模型，实现对土壤重金属的含量预测和空间分布模拟，为保护周边居民身体健康㊁动植物健康生长和土壤修复提供技术和理论支持㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况㊀章丘区位于山东省中部，地理坐标在安徽农业科学，Ｊ．ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃ．Ｓｃｉ．２０２３，５１（１４）：５１－５４㊀㊀㊀３６ʎ２５ᶄ ３７ʎ０９ᶄＮ㊁１１７ʎ１０ᶄ １１７ʎ３５ᶄＥ，是省会济南市的一个辖区，总面积约为１７１９ｋｍ２（图１），人口约１０７．６万㊂章丘地形南高北低，地形分别为山区㊁丘陵㊁平原㊁洼地，其中山区和丘陵占比达到５６．７％左右，黄河流经北境㊂章丘区属于温带半湿润大陆性季风气候，四季分明，雨热同季，春旱多风，夏季多雨，秋季温爽，冬季干冷㊂年平均气温１２．８ħ，年降水量６００．８ｍｍ㊂章丘区内铁路和公路横纵贯通，交通便捷［１３］㊂区域内涵盖多种产业的发展，尤其是第二产业交通装备㊁机械制造㊁生物食品和化工材料等，为区域经济发展奠定了坚实的基础［１４］㊂图１㊀研究区及采样点分布Ｆｉｇ．１㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｔｕｄｙａｒｅａａｎｄｓａｍｐｌｉｎｇｐｏｉｎｔｓ１．２㊀样品采集与实验室分析㊀表层（０ ２０ｃｍ）土壤样本在章丘区实地采集，在选取和设计时，综合考虑研究区的土地利用和水文地质条件，基于多点取样㊁等量混合㊁与抽样统计原理相结合的原则，并结合已知的道路信息，确保顺利完成采样㊂在每个采样点，按照１００ｍ范围为半径，将表层土壤混合至１ｋｇ左右的综合土壤样本，密封到聚乙烯塑料袋中，送往实验室待测［１５－１６］㊂同时利用手持ＧＰＳ，记录采样点的真实坐标，将完成的４２５处采样点做好记录㊂送回实验室的土壤样本，简单去除杂草㊁根㊁枯枝残留物和小石子等明显杂质，将样品放置在２５ħ的条件下自然风干，其后采用研钵进行研磨，过０．２ｍｍ筛；最后在实验室内采用石墨炉原子吸收光谱法分析检测４２５份样品的Ｃｒ含量，技术规范和回收率符合预期监控要求㊂１．３㊀多源环境遥感数据及预处理㊀该研究采用的环境遥感数据主要包括高程㊁坡度㊁坡向㊁黏土矿物比值（ＣＭＲ）㊁改进的归一化差异水体指数（ＭＮＤＷＩ）㊁归一化差异植被指数（ＮＤＶＩ）㊁改进的土壤调节植被指数（ＭＳＡＶＩ）㊁增强植被指数（ＥＶＩ）和红绿比率指数（ＲＧＲＩ）㊂高程㊁坡度和坡向的原始数据获取自ＡＳＴＥＲＧＤＥＭ数字高程的数据产品（下载自地理空间数据云ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ／），其后采用ＡｒｃＧＩＳ１０．２的分析工具，完成区域的高程数据图㊁坡度数据图和高差斜坡数据图［１７］㊂其余环境指数的计算是基于Ｌａｎｄｓａｔ－８多光谱遥感数据，原始数据免费从美国地质勘探局网站（ｈｔｔｐｓ：／／ｇｌｏｖｉｓ．ｕｓｇｓ．ｇｏｖ）获取得到，其后经过图像裁剪㊁辐射校正㊁辐射亮度值的提取以及光谱信息加强等操作后，运用数学公式（１） （６）计算得到相应的环境指数［１８－１９］；最后取样点的４２５个经纬度坐标分别导入相应的高程数据图㊁坡度数据图㊁高差数据图和各类环境指数图，在上述数据图中分别完成提取，得到各个采样点对应的值㊂上述数据的预处理和求算均在ＥＮＶＩ５．３．１软件中完成㊂ＣＭＲ＝ＳＷＩＲ１ＳＷＩＲ２（１）ＭＮＤＷＩ＝Ｇｒｅｅｎ－ＳＷＩＲ１Ｇｒｅｅｎ－ＳＷＩＲ２（２）ＮＤＶＩ＝ＮＩＲ－ＲｅｄＮＩＲ＋Ｒｅｄ（３）ＭＳＡＶＩ＝２ˑＮＩＲ＋１－（２ˑＮＩＲ＋１）２－８ˑ（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）２（４）ＥＶＩ＝２．５ˑ（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）ＮＩＲ＋６ˑＲｅｄ－７．５ˑＢｌｕｅ＋１（５）ＲＧＲＩ＝ＲｅｄＧｒｅｅｎ（６）式中，Ｂｌｕｅ波段㊁Ｇｒｅｅｎ波段㊁Ｒｅｄ波段㊁ＮＩＲ波段㊁ＳＷＩＲ１波段㊁ＳＷＩＲ２波段分别指Ｌａｎｄｓａｔ多光谱影像中的第２㊁３㊁４㊁５㊁６和７波段；ＣＭＲ是指通过２个短波红外波段的比值，环境意义表示的是岩石或土壤中黏土矿物含量情况；ＭＮＤＷＩ是可以很容易地区分建筑用地背景下的阴影和水体，更好地提取水体特征㊂利用ＭＮＤＷＩ解决了在建筑背景下提取水体信息效果不佳的问题，从而使建筑背景下的水体信息提取更精确㊂ＮＤＶＩ作为一种常见的植被指数，其取值区间为［－１，１］，－１㊁０㊁１分别表示地面覆盖为水㊁雪或有云的天空，地表有岩石或裸土等情况，对可见光的反射率较高；当地表有植被覆盖时，且覆盖密度越大，ＮＤＶＩ越大；但ＮＤＶＩ也具有缺点，就是对高植被覆盖地区的灵敏度不高㊂ＭＳＡＶＩ克服了传统的土壤调节植被指数难以适应不断变化的土壤条件，该指数能够很好地解释背景的光学特征变化，并且土壤背景的灵敏度也在一定程度上得到提高㊂ＥＶＩ可以降低大气和土壤噪声以及水汽的影响，对于检测区的植被情况具有一个稳定的反映；用于植被茂密区，但对植被稀疏区也具备一定的探测能力，工作原理是通过将红光和近红外波段的范围设定变得更窄来实现，与此同时引入蓝光波段来纠正气溶胶的散射与土壤背景㊂红绿比率指数（ＲＧＲＩ）是指将红波段与绿波段相比较，得到一个比值，可以显著区别茂密与稀疏林地㊂为便于接下来土壤重金属空间模拟模型的建立，所有环境指数图在建立之后，均进行３０ｍ分辨率的空间重采样㊂１．４㊀空间模拟模型的建立与精度评估㊀土壤重金属与遥感数据之间有着极其复杂的关系，选择与土壤重金属最为密切的遥感数据作为模型输入自变量，有助提高模型的效率和计算精度㊂皮尔逊相关系数（Ｐｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）是２个变量的协方差与标准差之间的一个比值，可以表示２个变２５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年量之间存在的相关关系，应用广泛［２０］，其公式如下：ｒ＝ｊｉ＝１（Ｘｉｊ－ Ｘｉ）（Ｙｊ－ Ｙ）ｊｉ＝１（Ｘｉｊ－ Ｘｉ）２ ｊｉ＝１（Ｙｊ－ Ｙ）２（７）ｒ（ｘ，ｙ）在［－１，１］之间取值，当其值为正时，表示正相关；当其值为负时，表示负相关；当其值为０时表示不相关㊂因此，ｒ的绝对值越大，说明变量之间存在的相关性越强，否则相关性就越弱㊂该研究采用皮尔逊相关系数分析遥感数据与土壤重金属之间的相关性㊂随机森林模型（ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ，ＲＦ）是由一定数量决策树整合而成的集成模型的一种，通过对策树投票或平均数据集的划分，得到了分类或回归的随机森林输出结果［２１］㊂随机森林算法具有训练速度快㊁预测精度佳和适合不平衡数据集的特点［２２－２４］㊂决策树数量和分裂节点数目是构建基于随机森林算法的土壤重金属空间模型的重要参数，经过多次测试，分别设置为１０００和３㊂采集的４２５个土壤样品采用随机抽样法选取３８３份数据用作训练集来构建随机森林模型，剩下４２个数据作为独立数据集用来评估模型的精度㊂决定系数（Ｒ２）和均方根误差（ＲＭＳＥ）是评价空间模拟模型的常用指标，Ｒ２表示因变量被自变量完全解释信息的程度，ＲＭＳＥ表示模型估算值与实测值差值的大小，较大的Ｒ２和较小的ＲＭＳＥ表示模型具有更好的预测精度和稳定性［２５］㊂计算公式如下：Ｒ２＝１－ｎｉ＝１（Ｖｉ－Ｖｉᶄ）２ｎｉ＝１（Ｖｉ－ Ｖｉ）２（８）ＲＭＳＥ＝ｎｉ＝１（Ｖｉ－Ｖｉᶄ）２ｎ（９）其中，Ｖｉ是采样点ｉ的实测土壤重金属含量，Ｖｉᶄ是采样点ｉ的模型预测重金属含量， Ｖｉ是表示土壤中重金属含量的一个平均值，ｎ代表土壤样点总个数㊂２㊀结果与分析２．１㊀土壤重金属的描述性统计特征㊀从表１可以看出，土壤中Ｃｒ含量超出元素背景值［２６］３７．２２％，但是没有超出‘土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准“（ＧＢ１５６１８ ２０１８）的筛选值，检测结果均在风险管控值范围之内㊂值得注意的是，Ｃｒ元素的中位数值超过背景值，Ｃｒ元素可能为该区域内具有较高等级的潜在风险元素㊂变异系数主要用来评价数据离散程度的相对大小［１５］，该研究测得Ｃｒ变异系数为０．０３０．０６，离散程度较小，属于低度变异㊂峰度和偏度主要用来衡量数据的分布状态，该研究的总样本集㊁建模集和验证集的偏度值均大于１，处在正偏状态，表明土壤中Ｃｒ元素含量的分布受到不同程度的外部因素干扰㊂表１㊀铬含量描述特征统计Ｔａｂｌｅ１㊀ＤｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆＣｒｃｏｎｔｅｎｔ样本Ｓａｍｐｌｅ均值Ｍｅａｎｖａｌｕｅｍｇ／ｋｇ范围Ｒａｎｇｅｍｇ／ｋｇ中位数Ｍｅｄｉａｎｍｇ／ｋｇ标准差ＳＤｍｇ／ｋｇ变异系数ＣＶ峰度Ｋｕｒｔｏｓｉｓ偏度Ｓｋｅｗｎｅｓｓ背景值Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｖａｌｕｅʊｍｇ／ｋｇ风险筛选值Ｒｉｓｋｓｃｒｅｅｎｉｎｇｖａｌｕｅʊｍｇ／ｋｇ总集Ｓｙｌｌｏｇｅ７７．１２３９．１０ ３９１．８０７１．６５２．４９０．０３６６．６８６．６０５６．２０２００建模集Ｍｏｄｅｌｉｎｇｓｅｔ７６．３８３９．１０ ２５７．３０７１．６５１．９９０．０３２５．２６３．９２５６．２０２００验证集Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎｓｅｔ８３．８９４４．６０ ３９１．８０６０．８０５．１５０．０６３２．９０５．４７５６．２０２００２．２㊀土壤重金属与多源环境遥感变量相关分析㊀研究区域的地质地貌㊁植被覆盖㊁气候条件和人类活动对土壤中重金属元素含量的影响很大，选取建模因子对反演模型质量的好坏影响很大㊂在Ｃｒ元素建模时需要综合考虑光谱波段㊁衍生光谱指数和地形等因素，这样建立的反演模型得出的反演结果最优㊂综合考虑光谱波段㊁光谱衍生指数和地形因素，在数据齐全的情况下，筛选出相关系数最高的因子，结果表明，Ｃｒ和高程㊁坡度㊁坡向㊁近红外㊁短波红外２㊁增强植被指数和短波红外１的相关系数分别为０．２３１㊁－０．１９４㊁－０．１５３㊁－０．１１２㊁０．０９０㊁０．０７７和０．０６０，均具有明显相关性，因而选为土壤重金属的敏感环境变量，用于模型的输入自变量㊂２．３㊀空间分布模拟模型建立与对比㊀以选择得到的重金属敏感的环境要素作为输入变量，测得的Ｃｒ元素含量为因变量，分别训练得到随机森林和普通克里格估算模型，用于土壤重金属的含量预测和空间分布模拟㊂模型在验证集中预测的效果如图２所示㊂从图２可以看出，普通克里格模型（Ｒ２＝０．６６和ＲＭＳＥ＝１３．１５）的估算值和实测值基本保持在１ʒ１线附近，具备一定的估算能力，但普通克里格在估算过程中出现高估和低估误差偏离点较多㊂随机森林模型的重金属预测精度指标Ｒ２和ＲＭＳＥ分别为０．８７和７．１９，相对普通克里格模型Ｒ２上升了３１．８２％，ＲＭＳＥ下降了４５．３２％；随机森林模型的估算值与实测值在标准１ʒ１线的两侧，预测值与实测值偏差较小，估算效果最佳㊂２．４㊀土壤重金属空间分布㊀为进一步检验随机森林算法支持下的土壤重金属空间模拟模型的稳定性与可靠性，将得到的模型推广应用至整个研究区进行Ｃｒ元素的含量预测及空间模拟㊂模拟得到的Ｃｒ元素含量的空间分布如图３所示，整体来看，模拟模型对重金属Ｃｒ元素含量的估算值在５２．０６１３９．１６ｍｇ／ｋｇ，实测采样点Ｃｒ元素含量在３９．１０ ２５７．３０ｍｇ／ｋｇ，能够基本保持一致；重金属Ｃｒ元素含量的高值区主要分布在研究区的西南部和东南部地区㊂此外，研究区内也存在大量散点状分布的中度Ｃｒ元素污染区域，主要分布于山区与居民区交接的工厂附近，应引起重视㊂Ｃｒ元素的分布受到人类活动的影响较大㊂章丘西南和东南工业园区内的石化配件㊁机械制造㊁塔机和新型建材等产业排放的废气，汽车尾气中排放的Ｃｒ和来自城市污水处理厂及被工业废水污染过泥土利用是土壤重金属含量升高的一个重要原因㊂此外，章丘也是我国著名的农产品生产基地，农产品生产过程中大量使用农药化肥特别是有机肥的使用也会使土壤中Ｃｒ元素产生富集㊂３５５１卷１４期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀周忠科等㊀基于遥感数据和随机森林算法的土壤重金属空间分布模拟图２㊀随机森林法（ａ）和普通克里格法（ｂ）重金属预测值与实测值对比Ｆｉｇ．２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｒｅｄｉｃｔｅｄａｎｄｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｓｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｂｙｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｍｅｔｈｏｄ（ａ）ａｎｄｏｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄ（ｂ）图３㊀研究区Ｃｒ元素含量空间分布（单位：ｍｇ／ｋｇ）Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｌｅｍｅｎｔａｌＣｒｃｏｎｔｅｎｔｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ３㊀结论（１）土壤Ｃｒ元素含量高出背景值３７．２２％，但低于农用地土壤污染风险筛选值，说明Ｃｒ在土壤中的富集处在可管控范围内㊂（２）随机森林算法支持的空间模拟模型具有较好的精度和稳定度，Ｒ２为０．８７，ＲＭＳＥ是７．１９，预测精度指标优于普通克里格法（Ｒ２＝０．６６，ＲＭＳＥ＝１３．１５）㊂（３）研究区土壤重金属Ｃｒ的高值区主要分布在章丘区的西南部和东南部地区，并且Ｃｒ总体上呈散点状分布，这与当地工业园㊁农业生产和煤矿公司矿井的分布具有对应关系㊂参考文献［１］黄志伟，李文静，李伟杰，等．东江流域土壤重金属污染特征及潜在风险评价［Ｊ］．农业环境科学学报，２０２２，４１（３）：５０４－５１５．［２］吴春生，黄翀，刘高焕，等．黄河三角洲土壤含盐量空间预测方法研究［Ｊ］．资源科学，２０１６，３８（４）：７０４－７１３．［３］ＲＯＺＥＭＡＪ，ＦＬＯＷＥＲＳＴ．Ｃｒｏｐｓｆｏｒａｓａｌｉｎｉｚｅｄｗｏｒｌｄ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，３２２（５９０７）：１４７８－１４８０．［４］ＣＡＯＪ，ＸＩＥＣＹ，ＨＯＵＺＲ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｉｎｓｏｉｌｓｏｆｌｅａｄ⁃ｚｉｎｃｏｒｅｍｉｎｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｍｏｕｎ⁃ｔａｉｎｓｃｉｅｎｃｅ，２０２１，１８（９）：２３４５－２３５６．［５］ＡＢＲＨＡＭＡＮＳＭＳ，ＮＡＨＥＲＬ，ＳＩＤＤＩＱＵＥＥＳ．Ｍｕｓｈｒｏｏｍｑｕａｌｉｔｙｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｖａｒｉｏｕｓｓｕｂｓｔｒａｔｅｓ ｂｉｏａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｆｕｎｇｉ，２０２１，８（１）：１－１７．［６］贾中民．渝西北土壤重金属污染特征㊁源解析与生态健康风险评价［Ｄ］．重庆：西南大学，２０２０．［７］张瑞钢，钱家忠，陈钰辉，等．玉米和小麦秸秆生物炭对土壤重金属污染修复实验研究［Ｊ］．合肥工业大学学报（自然科学版），２０２２，４５（３）：３４７－３５５．［８］闫晓强，李汉杰，周辉，等．农田土壤重金属污染的危害及修复技术［Ｊ］．南方农业，２０２２，１６（２）：２４－２６．［９］胡小兰，雷冲，王显卿，等．重庆市垫江南部土壤重金属污染及潜在生态风险评价［Ｊ］．安徽农业科学，２０２３，５１（７）：６４－６７，７６．［１０］贾佳瑜，刘小芳，赵勇钢，等．汾河流域下游农田土壤重金属空间分布特征与污染评价［Ｊ］．干旱区资源与环境，２０２１，３５（８）：１３２－１３７．［１１］ＳＯＮＧＹＸ，ＬＩＨＭ，ＬＩＪＺ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｓｏｕｒｃｅａｐｐｏｒｔｉｏｎｍｅｎｔａｎｄｈｅａｌｔｈｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｆｒｏｍｄｉｆ⁃ｆｅｒｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｅｄｉａ［Ｊ］．Ｅｃｏｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｓａｆｅｔｙ，２０１８，１６５：５５５－５６３．［１２］宋清泉，徐夕博，吴泉源，等．基于ＰＭＦ模型的土壤重金属定量源解析及环境风险评价［Ｊ］．湖南师范大学自然科学学报，２０２２，４５（１）：７６－８３．［１３］济南市统计局，济南市第七次全国人口普查领导小组办公室．济南市第七次全国人口普查公报［Ｎ］．济南日报，２０２１－０６－１６（Ａ０４）．［１４］中共章丘市委党校课题组．转变经济发展方式背景下的县域工业经济发展研究：以山东省章丘市为例［Ｊ］．中共济南市委党校学报，２０１３（３）：１２２－１２６．［１５］徐夕博，吕建树，徐汝汝．山东省沂源县土壤重金属来源分布及风险评价［Ｊ］．农业工程学报，２０１８，３４（９）：２１６－２２３．［１６］赵明海．矿区土壤重金属遥感估算以及空间分布成图：以陕西大西沟矿为例［Ｄ］．西安：长安大学，２０１８．［１７］鲁如坤．土壤农业化学分析方法［Ｍ］．北京：中国农业科技出版社，２００２．［１８］田颖，陈卓奇，惠凤鸣，等．欧空局哨兵卫星Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａ／Ｂ数据特征及应用前景分析［Ｊ］．北京师范大学学报（自然科学版），２０１９，５５（１）：５７－６５．［１９］ＷＡＮＧＪＺ，ＤＩＮＧＪＬ，ＹＵＤＬ，ｅｔａｌ．ＣａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃２ＭＳＩｄａｔａｆｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇｏｆｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙｉｎｄｒｙａｎｄｗｅｔｓｅａｓｏｎｓｉｎｔｈｅＥｂｉｎｕｒＬａｋｅｒｅｇｉｏｎ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｇｅｏｄｅｒｍａ，２０１９，３５３：１７２－１８７．［２０］代杰瑞，庞绪贵，喻超，等．山东省东部地区土壤地球化学基准值与背景值及元素富集特征研究［Ｊ］．地球化学，２０１１，４０（６）：５７７－５８７．［２１］ＢＲＥＩＭＡＮＬ．Ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｓ［Ｊ］．Ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ，２００１，４５（１）：５－３２．［２２］方珂．基于多光谱遥感的随机森林回归模型反演土壤重金属含量［Ｄ］．西安：长安大学，２０２０．［２３］ＴＡＮＫ，ＷＡＮＧＨＭ，ＣＨＥＮＬＨ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕ⁃ｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｉｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｓｏｉｌｓｕｓｉｎｇａｉｒｂｏｒｎｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａ⁃ｇｉｎｇａｎｄｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ［Ｊ／ＯＬ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｈａｚａｒｄｏｕｓｍａｔｅｒｉａｌｓ，２０２０，３８２［２０２２－０４－１５］．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｊｈａｚｍａｔ．２０１９．１２０９８７．［２４］张松林．ＣＡＲＴ－分类与回归树方法介绍［Ｊ］．火山地质与矿产，１９９７，１８（１）：６７－７５．［２５］ＬＩＵＫ，ＺＨＡＯＤ，ＦＡＮＧＪＹ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙ⁃ｍｅｔａｌｃｏｎｔａｍｉｎａ⁃ｔｉｏｎｉｎｓｏｉｌｕｓｉｎｇｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄａｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＩｎｄｉａｎｓｏｃｉｅｔｙｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，２０１７，４５（５）：８０５－８１３．［２６］赖书雅，董秋瑶，宋超，等．南阳盆地东部山区土壤重金属分布特征及生态风险评价［Ｊ］．环境科学，２０２１，４２（１１）：５５００－５５０９．４５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年。

利用遥感技术进行土壤类型分类的最佳实践引言：土壤是地球上最宝贵的资源之一，对于农业、环境保护和城市规划等领域至关重要。

土壤类型分类的准确与否直接影响到土壤利用的规划和决策。

然而，传统的土壤调查方法耗时耗力，无法满足大规模的实际需求。

因此，利用遥感技术进行土壤类型分类成为了当前研究的热点。

本文将介绍利用遥感技术进行土壤类型分类的最佳实践方法。

第一部分：土壤类型分类的重要性和挑战土壤类型分类对于农业生产、陆地生态系统保护和环境规划都具有重要作用。

然而，准确地进行土壤类型分类是一项具有挑战性的任务。

传统的土壤调查方法需要进行大量的实地调查和样品分析，耗时耗力。

此外，土壤类型受到地表覆盖物、植被覆盖以及水文地貌等影响，使得其空间分布非常复杂，使得准确地进行土壤类型分类的挑战更加严峻。

第二部分：遥感技术在土壤类型分类中的应用遥感技术以其广阔的视野、高精度的观测和非接触性的特点成为了土壤类型分类的理想工具。

利用遥感技术获取的多光谱、高光谱和雷达数据可以提供详细的地表信息，从而实现土壤类型分类。

其中，多光谱影像可以获取土壤覆盖的空间分布和类型，高光谱影像可以获取土壤光谱特征，雷达数据可以获取土壤粗糙度特征。

将这些数据与地面真实情况进行比对和验证后，可以得到土壤类型分类的结果。

第三部分：利用遥感技术进行土壤类型分类的最佳实践方法1. 数据获取和预处理：选择适当的地面和卫星遥感数据，如高光谱影像和雷达数据，进行数据获取。

对获取到的数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以提高数据质量。

2. 特征提取和选择：根据土壤类型分类的需求，选择合适的特征进行提取。

可以根据光谱、纹理、结构和形态等方面的特征进行提取。

同时，采用特征选择方法，如主成分分析和相关系数分析等，降低数据维度，提高分类精度。

3. 建立分类模型：选择合适的分类算法，如支持向量机、随机森林和人工神经网络等，建立土壤类型分类模型。

利用标注样本进行训练和验证，优化模型参数，提高分类精度。