基于遥感数据融合的黄河三角洲土壤盐分时空变化研究

作者：余泽鸿; 翁永玲^*; 范兴旺

来源：土壤通报, 2022, 53(04): 757-767.

DOI：10.19336/j.cnki.trtb.2021102702

• 黄河三角洲
• 土壤盐分
• 时空变化
• 数据融合
• 随机森林

【目的】研究 2005 ～ 2018 年黄河三角洲地区土壤盐分在年内和年际尺度上的时空变化特征。【方法】基于2005 ～ 2018 年春季覆盖黄河三角洲地区的 MODIS 和 Landsat 系列数据，采用增强型自适应反射率时空融合模型(ESTARFM)获得 30 米分辨率高频地表反射率数据。基于 2005 年实测土壤盐分数据和 Landsat 地表反射率数据，采用随机森林方法建立土壤盐分反演模型，反演 2005 ～ 2018 年黄河三角洲地区春季土壤盐分数据，分析土壤盐分含量的时空演变特征。【结果】ESTARFM 融合数据具有较为理想的精度，地表反射率总体误差在 4% 以内。年内尺度上，2 ～ 4月份黄河三角洲地区土壤盐分含量呈总体下降趋势，3 ～ 4 月份存在盐分含量短期回升现象，进入 4 月份后，土壤盐分含量明显下降，非盐渍土和轻度盐渍土占比增加。年际尺度上，2005 ～ 2018 年研究区土壤盐分含量呈先升后降趋势，最大值出现在 2009 年(4.262 g kg-1)，最小值出现在 2005 年(3.604 g kg-1)。2009 年以来，研究区内非盐渍土和轻度盐渍土面积显著增加，盐土面积显著减少，盐渍化程度明显改善。【结论】增强型自适应反射率时空融合模型可用于高频次土壤盐分数据反演，反演结果可加深对土壤盐分年内和年际变化规律的认识。

• 单位
  东南大学; 中国科学院南京地理与湖泊研究所