基于改进光谱指数的河套灌区支渠尺度土壤盐渍化动态反演研究

针对河套灌区土壤盐渍化精准监测需求，内蒙古农业大学团队创新性地将红边波段(B5)和短波红外波段(B12)引入传统光谱指数(如SI、NDVI等)，系统构建了基于Sentinel-2数据的土壤全盐量多项式反演模型。研究表明，改进光谱指数GSIb模型使R2提升41.36%，RMSE降低29.67%，显著提高了秋季裸土期盐分监测精度，为干旱半干旱区盐渍化防治提供了重要技术支撑。

　　

在全球气候变化背景下，土壤盐渍化已成为威胁粮食安全的重大环境问题。河套灌区作为中国第三大灌区，长期依赖黄河水灌溉导致地下水位上升，次生盐渍化问题日益严重。传统盐分监测方法存在空间覆盖有限、成本高等缺陷，而现有遥感技术多依赖传统光谱指数，对盐分敏感性不足且易受地表干扰。如何突破光谱指数改进瓶颈，实现支渠尺度的高精度盐分反演，成为当前研究的核心挑战。

内蒙古农业大学的研究团队创新性地选择秋季作物收获后的裸土期作为监测窗口，在河套灌区左二支渠下游开展田间试验。研究采用Sentinel-2多光谱数据，通过系统引入红边波段(B5)和短波红外波段(B12)，开发了4类改进公式（加法、乘法组合），构建了包含12种传统光谱指数和48种改进指数的评价体系。关键技术包括：1）基于网格法(600m×600m)布设101个采样点；2）利用SNAP软件进行影像重采样；3）采用多项式、指数和对数三种非线性回归模型对比；4）通过R²、MAE、RMSE和RPIQ等指标综合评价模型精度。

研究结果揭示：在光谱响应特征方面，土壤盐度增加会导致反射率曲线整体上升，其中B5(红边)和B12(短波红外)波段与盐分的相关系数最高(>0.6)。改进光谱指数显著提升了监测精度，特别是GSIb模型（SI指数+B12波段）使验证集R²达0.724，较传统SI模型提升41.36%。空间分析显示，2023年研究区土壤全盐量均值较2022年上升16.01%，盐土面积增加41.26%，这与降水量减少36.96%密切相关。

该研究首次在支渠尺度实现了秋季裸土期土壤盐分的精准反演，所构建的多项式GSIb模型能有效捕捉盐分极值变化。这不仅填补了高精度盐分制图的技术空白，更为精准农业和生态修复提供了科学依据。未来研究可进一步融合机器学习算法和无人机遥感数据，发展多季节-多因子耦合的反演体系，推动盐渍化监测技术向智能化方向发展。论文发表在《Agricultural Water Management》期刊，为干旱半干旱区土壤健康管理提供了创新性解决方案。