東北地理所在利用多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字土壤制圖研究中取得新進(jìn)展
土壤是全球陸地生態(tài)系統(tǒng)中最活躍的含生命層，具有最活躍的生物地球化學(xué)能量交換和物質(zhì)循環(huán)模式。準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)土壤類(lèi)別的空間分布特征可能有助于擴(kuò)大我們的區(qū)域環(huán)境知識(shí)。詳細(xì)的土壤圖對(duì)于有效的農(nóng)業(yè)實(shí)踐和環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要。然而，盡管近年來(lái)數(shù)字土壤制圖（DSM）的精度不斷提高，但生成區(qū)域尺度的高精度土壤地圖仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所農(nóng)業(yè)遙感學(xué)科組的科研人員提出了一種新的基于時(shí)空譜（TSS）數(shù)據(jù)的DSM方法，并將DSM結(jié)果與中國(guó)傳統(tǒng)土壤圖進(jìn)行比較。具體的步驟是采用離散小波變換（DWT）對(duì)2000年至2019年的13個(gè)陸地衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲取時(shí)間信息，以航天飛機(jī)雷達(dá)地形任務(wù)數(shù)字高程模型（SRTM-DEM）作為空間信息，高分5號(hào)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)作為光譜信息。采用離散小波變換和譜帶分割方法融合時(shí)間和光譜信息，并將其與空間信息相結(jié)合，獲得TSS信息。然后，將TSS信息和隨機(jī)森林模型用于DSM。
結(jié)果表明：1）基于TSS信息的制圖結(jié)果與傳統(tǒng)土壤圖高度相關(guān)。在不同土壤類(lèi)別中，我們的制圖結(jié)果與傳統(tǒng)土壤圖之間的核心區(qū)域差異很小，相鄰的土壤類(lèi)別差異很大。基于TSS信息的DSM的總體精度和kappa系數(shù)分別為88.11%和0.82。2）在土壤含水量相同的情況下，高光譜數(shù)據(jù)的DSM的總體精度和kappa系數(shù)分別比多光譜數(shù)據(jù)的總體精度和kappa系數(shù)高6.80%和0.02。3）隨著時(shí)相信息的增加，DSM精度不斷提高，當(dāng)多時(shí)相多光譜圖像數(shù)達(dá)到6個(gè)時(shí)，基于多時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)的分類(lèi)精度高于基于單時(shí)相高光譜數(shù)據(jù)的分類(lèi)精度。4）考慮地形因素時(shí)，DSM精度得到有效提高。在不同土壤類(lèi)型中，具有強(qiáng)可分性的地形因子是不同的。本研究提出的基于多源遙感數(shù)據(jù)TSS信息的DSM方法大大提高了DSM的精度，為未來(lái)的DSM研究提供了新的視角。
圖1 不同土壤類(lèi)型的反射光譜特征
圖2 不同時(shí)相信息數(shù)量的總體精度和kappa系數(shù)。箱線圖上方括號(hào)中的數(shù)字表示多時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)中不同多光譜圖像組合的數(shù)量。
圖3 TSS信息作為輸入的制圖結(jié)果
研究成果于近期發(fā)表在國(guó)際期刊Geoderma（IF=7.422）上，由劉煥軍研究員（通訊作者）和孟祥添博士（第一作者）共同完成。該研究得到了“王寬誠(chéng)”教育基金和東北農(nóng)業(yè)大學(xué)“學(xué)術(shù)骨干”工程的資助。
文章信息：Meng, X.T., Bao, Y.L., Liu, H.J, Zhang, X.L., Wang, X. 2022. A new digital soil mapping method with temporal-spatial-spectral information derived from multi-source satellite images. Geoderma. 425, 116065. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.116065
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