基于Sentinel-1雙極化雷達影像的土壤含鹽量反演

馬 馳

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基于Sentinel-1雙極化雷達影像的土壤含鹽量反演

馬 馳

（遼寧省交通高等專科學校，沈陽 110122）

該文以松嫩平原土地鹽堿化區域-大慶市為研究區，Sentinel-1雙極化雷達影像為數據源，結合研究區土壤采樣的全鹽含量測量值，反演研究區表層土壤含鹽量。首先，在研究區進行土壤采樣，并在實驗室化驗土壤樣品的全鹽含量，利用S1TBX軟件對雷達影像進行噪聲處理、輻射校正、幾何校正；然后通過分析雷達影像不同極化組合的后向散射系數與土壤含鹽量之間的關系，確定最優的極化組合方式；最后，利用回歸分析的方法建立土壤含鹽量的反演模型并進行精度評價。研究結果顯示：(VV2+VH2)/(VV2-VH2）極化組合的后向散射系數可以較好的分離不同含鹽量的土壤，建立起來的反演模型，決定系數2達到0.872，均方根誤差RMSE為0.988。該研究可以滿足大區域土地鹽堿化監測的需要，并為Sentinel-1 雷達數據在土壤成分提取等方面研究提供了參考。

遙感；土壤；鹽分測量；反演；Sentinel-1

0 引 言

土壤鹽堿化易發生于干旱、半干旱地區。主要由于灌溉過程不當或排水不暢導致地下水位上升至地表，水分蒸發后鹽分在地表累積，土壤中鹽分含量過高（超過0.3%），從而形成土壤環境災害[1-3]。隨著氣候變化和人類對土壤資源的不當利用，中國一些地區土壤不同程度的退化[4-5]。松嫩平原西部是中國最大蘇打鹽堿土區[6-7]，土壤含鹽量的升高造成了農作物不同程度的減產甚至絕收，嚴重影響了區域農業生產和土地資源的可持續利用。因此，及時監測土壤含鹽量對合理利用土地資源、防止區域土地鹽堿化進一步惡化具有重要意義。

遙感技術具有數據獲取快速、投入成本少、監測范圍廣等優點，在土壤成分預測等方面的研究已經表現出巨大潛力[8-10]。近年來，國內外諸多學者相繼展開了利用遙感技術監測土地鹽堿化的研究[11-12]。在鹽堿化土壤信息提取方面，經歷了由定性分類到定量反演的過程，如張佩民等[13]利用MSS和ETM遙感影像采用人機交互解譯的方法提取了青藏高原兩期鹽堿土信息，并分析了近30 a來研究區土地鹽堿化的時空變化規律，王爽等[14]將TM遙感影像與ASD光譜儀野外光譜測量數據相結合，并聯合土壤含鹽量實測數據建立反演模型提取新疆渭干河－庫車河三角洲綠洲地區土壤鹽堿化信息；在遙感影像的選取上，經歷了從多光譜到高光譜的發展過程，如王耿明等[15]利用ASTER多光譜遙感影像建立了松遼平原土壤含鹽量的多元預測模型，朱高飛等[16]利用HJ1A高光譜影像對瑪納斯縣鹽堿土區土壤含鹽量進行了預測。

由于微波遙感技術具有全天時、全天候的觀測能力，對云霧、雨雪及地表植被等具有一定的穿透能力，彌補了可見光遙感的局限性，可以更好的識別地表地物、提取地表信息，在土壤成分信息提取等方面具有較大潛力與優勢[17-19]。Sentinel-1是歐空局于2014年4月發射的雙極化雷達成像衛星，能夠獲取連續的、全天候地表雷達影像，為土壤成分信息獲取等方面的研究提供了新的數據源[20-21]。然而，利用Sentinel-1 SAR影像提取土壤含鹽量的研究還鮮有報道。本文利用Sentinel-1 SAR影像數據，以大慶市為研究對象，結合土壤實地采樣的化驗數據，反演研究區土壤含鹽量，以期為區域土地鹽堿化的防治與土壤環境恢復提供數據支持。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于松嫩平原中部、杜爾伯特縣南部、大慶市全部、肇州縣與肇源縣北部、安達市西部，124°～125°24′ E、45°36′～46°48′ N，氣候屬半干旱大陸性季風氣候：春季干旱多大風、夏季溫熱多雨、秋季晴朗多寒潮、冬季寒冷少雪，多年平均降水量400～550 mm，且由東南向西北遞減。徐白山等[22-23]研究表明，松嫩平原鹽堿化土壤的平均含水量為15%～20%。研究區內地勢平坦，平均海拔130 m～200 m，中西部地區湖沼眾多，容易形成土壤鹽堿化災害[24]。

1.2 土壤采樣及測量

作者于2015年6月15日至16日深入研究區進行土壤采樣（圖1），采樣點選在視野開闊并無樹木等遮擋的裸土區域，在20 m×20 m范圍內地表0～20 cm深度采集4點土壤、混合約1 kg作為一個土樣放入采集袋，共采集土壤樣品64個，并用手持GPS接收機測量采樣點經緯度坐標用以獲取雷達影像中對應采樣點的后向散射系數。將土壤樣品在實驗室自然風干，剔除植物根須和小石塊等雜質，研磨并過1 mm篩。將土樣按水土5:1比例提取浸取液，并采用干殘渣法測量每個土樣的全鹽含量。

圖1 采樣點分布圖

1.3 雷達影像的獲取與處理

選擇2015年6月14日獲得的標準雙極化Sentinel-1 SAR影像1景，雷達影像的工作波段為C波段，極化方式為VH和VV，影像成像方式為干涉寬幅模式（interferometric wide swath，IW）。雷達影像獲取時間與土壤采樣時間接近同步，有利于真實反映地表信息。由于本文選取的Sentinel-1 SAR影像產品為Level 1級干涉寬幅影像，需要對雷達影像進行數據預處理，主要包括：影像噪聲處理、輻射校正、影像精幾何校正等，影像處理選擇歐空局開發的Sentinel-1數據處理軟件（S1TBX）。具體步驟為：1）合成孔徑雷達的成像機制使得SAR影像出現大量隨機分布的斑點噪聲，嚴重影響其在土壤含鹽量反演中的精度。為了抑制斑點噪聲的影響，本文利用S1TBX軟件的Speckle Filtering功能模塊對選擇的雷達影像進行斑點噪聲處理。經過試驗，將濾波器設置為Refined Lee，閾值設置為5 000；2）利用Radiometric-Calibrate模塊對雷達影像進行輻射校正，將影像的灰度值轉化為地表地物的雷達后向散射系數；3）合成孔徑雷達側視成像的機理使得SAR影像帶有很大的幾何畸變，需對其進行幾何精校正。本文利用Terrain Correction功能模塊的Range Doppler 方法，參考研究區1:5萬地形圖，對Sentinel-1 SAR影像進行幾何精校正。

1.4 模型建立及其驗證

參考前人制定的鹽堿土分類原則[25-26]，將研究區鹽堿化土壤分為輕度鹽堿化土壤（土壤含鹽量1～3 g/kg）、中度鹽堿化土壤（土壤含鹽量3～5 g/kg）、重度鹽堿化土壤（土壤含鹽量5～7 g/kg）以及鹽堿土（土壤含鹽量大于7 g/kg）。選擇均勻覆蓋研究區的52個土樣作為建模樣本，12個土樣作為檢驗樣本（表1）。土壤樣品個數及含鹽量的描述統計表中顯示，建模組與檢驗組中各種類型鹽堿化土壤樣本分布較均勻，土壤含鹽量的平均值和標準差相近，有利于提高研究區土壤含鹽量反演精度。

表1 土壤樣品個數及含鹽量的描述統計

諸多學者的研究結果表明，將雷達影像波段進行適當的組合可以有效削弱影像中噪聲對地物后向散射系數的影響，提高雷達影像后向散射系數與土壤含鹽量的相關性[27-29]。本文通過前期試驗，選取代表性的VV+VH、VV/VH、(VV+VH)/(VV-VH)、(VV2+VH2)/(VV2-VH2）等4種極化組合方式，計算4種極化組合的后向散射系數，將建模樣本含鹽量的化驗值與其在Sentinel-1 SAR影像上對應的后向散射系數（極化組合的后向散射系數）在SPSS軟件中進行回歸分析，建立研究區土壤含鹽量的反演模型；利用土壤含鹽量的反演模型與檢驗樣本在Sentinel-1 SAR影像上的后向散射系數（極化組合的后向散射系數）計算檢驗樣本土壤含鹽量的反演值，與其實測值比較，獲得土壤含鹽量的反演誤差式（1）及相對誤差式 （2），衡量反演模型的反演精度。

2 結果與分析

2.1 土壤含鹽量的后向散射系數分析

為了分離不同程度的鹽堿化土壤，根據采樣點含鹽量的化驗值與不同含鹽量土壤在雷達影像上對應的后向散射系數進行分析可知，Sentinel-1 SAR影像同極化方式（VV）對土壤含鹽量的響應明顯高于不同極化方式（VH）。VV極化方式的后向散射系數隨著土壤含鹽量的升高而增大；除重度鹽堿化（含鹽量5.8 g/kg）外，VH極化方式的后向散射系數隨著土壤含鹽量的升高總體上呈增大趨勢（表2）。

表2 典型地物不同極化及極化組合的后向散射系數

由表2可知，對于水體及4個不同含鹽量的土壤樣品，VV+VH極化組合方式后向散射系數總體上呈上升趨勢，對于水體、輕度鹽堿土有較好的區分能力，但中度鹽堿化與重度鹽堿化土壤的后向散射系數相對于土壤含鹽量的變化率僅為1.1%，難以很好的分離中度與重度鹽堿化土壤；VV/VH極化組合方式的后向散射系數在水體至輕度鹽堿化土壤呈上升趨勢，輕度鹽堿化土壤至鹽堿土呈下降趨勢，難以分離水體；(VV+VH)/(VV-VH)極化組合方式可以很好提取水體，但不同含鹽量土壤的后向散射系數沒有明確的規律性，難以分離不同含鹽量的土壤；(VV2+VH2)/(VV2-VH2)極化組合方式，其后向散射系數隨土壤含鹽量的升高而減小，后向散射系數相對于土壤含鹽量的變化率最小值為15.5%，且各種鹽堿化程度的分離性較好，不易產生混淆。因此，本文選擇(VV2+VH2)/(VV2-VH2)極化組合方式作為研究區土壤含鹽量提取指數。

2.2 反演模型建立

將采集的64個土壤樣品分為2部分：隨機選取52個作為建模樣本，利用回歸分析的方法建立土壤含鹽量反演模型，剩下的12個土壤樣品用于反演模型的檢驗，并選擇(VV2+VH2)/(VV2-VH2）極化組合建立土壤含鹽量的反演模型，探究Sentinel-1 SAR影像后向散射系數與研究區土壤含鹽量的關系（圖2）。

圖2 土壤含鹽量與(VV2+VH2)/(VV2-VH2)相關性

由圖2可知，土壤含鹽量與極化組合方式具有良好的相關關系，其決定系數2達到了0.872，均方根誤差RMSE為0.988。

式中為極化組合(VV2+VH2)/(VV2-VH2)，為土壤含鹽量（g/kg）。

2.3 模型的檢驗與精度分析

根據不同含鹽量的土壤在雷達影像中表現出的后向散射系數，利用土壤含鹽量的反演模型（式（3）），反演研究區土壤含鹽量，結果見圖3。

圖3 土壤含鹽量反演結果

由圖3可知，輕度鹽堿化主要分布在研究區中部與東部地區，大慶市南部、大同區北部與東部；中度鹽堿化、重度鹽堿化主要分布于研究區西部與南部，河流與胡沼周圍分布較集中。對研究區進行野外調查及土壤采樣過程中發現，大慶市西部與南部地勢低平，河流與湖沼眾多，氣候干旱，地下水位較高且排水不暢，使鹽分聚集在土壤表層導致土壤鹽堿化。

為了驗證以(VV2+VH2)/(VV2-VH2)極化組合為自變量建立的研究區土壤含鹽量反演模型的精度，利用12個檢測樣本對應的雷達圖像的后向散射系數計算土壤含鹽量的反演值。將檢驗樣本含鹽量的實測值與反演值一起建立散點圖（圖4）。圖中顯示：利用反演模型獲得的研究區表層土壤含鹽量的反演值與實測值極為接近，檢驗樣本含鹽量的反演值與實測值最小相對誤差為0.91%，最大相對誤差為4.87%；研究區土壤含鹽量的反演值與實測值較均勻的分布于1:1直線兩側，其決定系數R達到0.98，均方根誤差RMSE=0.412，說明本文采用的土壤含鹽量反演方法適用于研究區土壤含鹽量的反演，并獲得了較好的預測效果。

圖4 土壤含鹽量反演值與實測值比較

3 討 論

利用雙極化雷達Sentinel-1影像數據進行土壤含鹽量的估測研究前人尚未開展。本文試驗以(VV2+VH2)/ (VV2-VH2)極化組合方式作為研究區土壤含鹽量提取指數，建立了研究區土壤含鹽量的反演模型。

本文為了獲得較精確的結果采取以下措施：1）為了獲得研究區未受植被、冰雪影響的地表地物后向散射系數，本文選擇2015年6月14日成像的Sentinel-1 SAR數據（該時刻研究區地表無冰凍與冰雪，綠色植被較少）；2）在土壤采樣過程中，采樣點均勻分布于研究區，能夠代表研究區內土壤含鹽量的空間分布特征，且建模樣本和檢驗樣本均包含鹽堿化土壤的所有類型，提高了反演模型的精度與適用性；3）為消除（削弱）遙感影像在成像過程中大氣水汽、塵埃等對成像的吸收與散射影響，將Sentinel-1 SAR影像進行輻射校正，獲得了較真實的地表地物的后向散射系數，提高了反演模型的精度與穩定性；4）將Sentinel-1 SAR影像的2個波段進行適當組合，以消除影像中噪聲的影響，并選擇(VV2+VH2)/(VV2-VH2)極化組合建立研究區土壤含鹽量的反演模型，以獲得較高的反演精度。

然而，利用反演模型獲得的檢驗樣本含鹽量的反演值與實測值仍然存在一定誤差，其主要原因：1）Sentinel-1 SAR影像的成像時間與研究區土壤采樣時間仍存在一定差異，對反演模型的精度必將造成一定影響，在條件允許時可選擇與采樣時間同步的影像數據以提高模型的反演精度；2）國內外一些學者的研究結果顯示，雷達影像在表現地表地物信息時，在一定程度上將受到土壤中水分的影響[30-31]。而本文未能有效分析土壤中水分對含鹽量反演精度的影響，在今后的研究中需予以考慮，使研究內容得以完善。

本文建立的反演模型是針對于松嫩平原建立的，具有一定的地域性限制，是否適合其他地區還需驗證。本文使用的Sentinel-1 IW影像幅寬達250 km，重訪周期為12 d，可以實現短時間內對大區域土地鹽堿化的時空分布監測，達到了省時省力省費用的目的。

4 結 論

本文試驗利用Sentinel-1雙極化雷達數據反演大慶市中南部地區土壤含鹽量，并獲得以下結論：

1）多極化雷達影像的不同極化組合有助于區分不同含鹽量的鹽堿化土壤，而Sentinel-1雷達極化組合(VV2+VH2)/(VV2-VH2)適用于與松嫩平原鹽堿土區時相一致的影像數據，可作為研究區土壤含鹽量的指示器。

2）通過建模樣本建立起來的土壤含鹽量反演模型可以很好的實現研究區土壤含鹽量的預測工作，模型的決定系數2達到了0.872，均方根誤差RMSE=0.988，檢測樣本含鹽量的反演值與實測值相對誤差均較小，表明該模型具有較高的反演精度。

3）土壤含鹽量的反演結果表明，研究區內輕度鹽堿化主要分布于大慶市南部、大同區東部與北部，中度鹽堿化、重度鹽堿化主要分布于研究區中部與西部，河流與湖沼周圍分布較集中。

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Quantitative retrieval of soil salt content based on Sentinel-1 dual polarization radar image

Ma Chi

(,110122,)

The soil in midwest of Songnen Plain is becoming increasingly more salinized, which highlights the importance of rapid and precise monitoring and evaluation on salinization of soil. With great advantages, the microwave remote sensing becomes an emerging method with huge potential in detecting composition of soil. With the Sentinel-1 image covering the region with salinized soil in Songnen Plain as data source, combined with the assay data of total salt content in the sampled soil from the region of interest, the technology and method of soil salinization information extraction are investigated based on dual polarization radar image. Firstly, 64 soil samples are collected in the study area, and the total salt content of soil samples is tested in the laboratory. Fifty-two soil samples are taken as modeling samples, and 12 samples are taken as test samples. Saline-alkaline soil is divided into light salinization soil (with salt content of 1-3 g/kg), medium salinization soil (with salt content of 3-5 g/kg), heavy salinization soil (with salt content of 5-7 g/kg) and saline-alkaline soil (with salt content > 7 g/kg). The Speckle Filtering of S1TBX software is used to filter Sentinel-1 image to eliminate the influence of noise in the image on information extraction. Radiometric calibration is made for image using Radiometric-Calibrate tool to eliminate the absorption and scattering of atmospheric aerosol for imaging process so as to obtain the true back scattering coefficient of topographical surface feature. The image is subjected to geometrical correction by Terrain Correction tool. Then, by analyzing the quantitative relations between radar image VH and VV polarization modes, back scattering coefficient of polarization combination of VV+VH, VV/VH, (VV+VH)/(VV-VH), and (VV2+VH2)/(VV2-VH2), and soil salt content, the optimized polarization combination mode of the inversion model is determined. Lastly, the prediction model for soil salinity in the region of interest is established using multiple regression technique, and the relative error and root mean square error (RMSE) between predicted value and actual value of salinity in test sample of soil are compared to evaluate the precision of inversion model. The inversion model of soil salinity is used to inverse topsoil salinity in region of interest and the inversion result chart of soil salinity is drawn for the region of interest. The findings are: The back scattering coefficient of Sentinel-1 image VH polarization mode is strongly responsive to medium salinization soil, heavy salinization soil and saline-alkaline soil, and the back scattering coefficient of VV polarization mode is strongly responsive to all degrees of saline-alkaline soil; the back scattering coefficient of polarization mode of (VV2+VH2)/(VV2-VH2) can well separate non-salinized soil, light salinization soil, medium salinization soil, heavy salinization soil and saline-alkaline soil. The coefficient of determination2for the established model reaches 0.872, and the RMSE is 0.988. Model checking results show that, the maximal relative error between predicted value and actual value of sample’s salinity is 4.87%, and the minimum relative error is only 0.91%. In the scatter plot, inverse value and measured value of sample salt content after checking are evenly distributed on both sides of 1:1 straight line, and coefficient of determination2is up to 0.98, and RMSE is 0.412, showing that the inversion model has a high precision in prediction of soil salt content in the research area. The graphical result of the inversion shows that: light salinization soil is widely distributed in the research area; medium salinization soil is mainly distributed in the western and southern Daqing City and western and northern Datong District, and concentrates around the rivers and lakes in the research area; heavy salinization soil, saline-alkaline soil and medium salinization soil are incidentally distributed, and mainly distributed in western and southern Datong District. This method can meet the need for monitoring soil salinization in large region, and provide reference for research on extraction of composition of soil based on Sentinel-1 radar data.

remote sensing; soil; salinity measurement; inversion; Sentinel-1

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.02.021

S127; TP79

A

1002-6819(2018)-02-0153-06

2017-08-15

2018-01-07

國家自然科學基金項目（41371332）資助；中國地質調查局項目（1212010911084）資助

馬 馳，男，遼寧省義縣人，博士，副教授，主要從事RS與GIS應用研究。Email：machi1001@sina.com

馬 馳. 基于Sentinel-1雙極化雷達影像的土壤含鹽量反演[J]. 農業工程學報，2018，34(2)：153－158. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.02.021 http://www.tcsae.org

Ma Chi. Quantitative retrieval of soil salt content based on Sentinel-1 dual polarization radar image[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(2): 153－158. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.02.021 http://www.tcsae.org