高光谱影像数据在黑土地保护方面的应用
国家支持黑土地保护的科技支撑能力建设，将黑土地保护、治理、修复和利用的科技创新作为重点支持领域。习近平总书记高度重视黑土地保护，强调要采取有效措施切实把黑土地这个“耕地中的大熊猫”保护好、利用好，使之永远造福人民，而在东北地区进行大规模开荒以来，典型黑土区从林草自然生态系统向人工农田生态系统逐渐转变，在持续的高强度使用下，土壤有机质被大量地消耗与损失，秸秆、农家肥等有机物补给较少，致使有机质含量大规模减少，土壤地力等级逐渐下降，长此以往会对粮食安全产生重大的影响。2021年7月，经国务院同意，国家多部门联合印发《国家黑土地保护工程实施方案（2021—2025年）》。方案中明确，在“十四五”期间将完成至少1亿亩黑土地保护利用任务，保障黑土地质量等级水平显著提升，土壤有机质含量提高至少10%。目前黑土耕地完成综合性治理的面积占比较低，坡耕地水土流失、耕层变浅和侵蚀等问题较为严重，土壤有机质含量仍在持续下降，部分地区的土壤酸化、盐渍化问题尚未改善，黑土地退化趋势仍在加剧。如何精准地监测土壤养分含量水平，如何高效评价黑土地退化趋势，如何制定科学施肥策略等问题，是我国黑土地保护机制建立的关键。随着我国卫星资源的快速发展，其中高光谱影像数据已成为重要的数据资源之一，高光谱遥感数据包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，对精细化反映地物光谱特性具有重要的综合应用价值。高光谱影像的光谱分辨率一般优于10nm，可以探测出富含不同物质的土壤光谱差异，在土壤组分含量的研究中具有一定优势。本文探索研究利用卫星遥感高光谱影像数据、地物光谱和地面监测技术融合，构建天空地一体化监测体系，对耕地质量等级进行评定，对土壤养分含量进行动态监测。以治理黑土地“变薄、变瘦、变硬”问题为目标，以提升黑土地地力水平、质量等级为主攻方向，以防治耕地水土流失、耕地侵蚀，保护有效耕层厚度、加强质量监测为重点，为科学合理地土壤养分监测、耕地质量评价、科学配肥施肥提供有效的数据支撑。传统的土壤养分检测方法，往往是以点带面进行监测，需大量人工采样，耗时耗力，而卫星遥感技术利用高光谱影像光谱信息较多的特点，连续获取地物光谱反射率数据，并结合地面实测样本数据进行相关性分析，建立高效的土壤养分含量反演模型，从而得到光谱信息与土壤养分的相关关系。但在现实应用中，土壤常常受到地形、地貌、背景等因素的干扰，不同模型算法拟合精度存在较大差异导致适应能力较弱，土壤养分含量反演的精度与可靠性还需要提升，亟需实现一种更加稳定可靠的新方法。本文利用深度学习算法构建土壤养分反演模型，模型建立主要分为土壤养分实测数据采集、卫星影像数据获取与处理、模型构建与精度评价。其中土壤养分实测数据采集主要按照《第三次全国土壤普查外业调查与采样技术规范（修订版）》，采用S形或梅花形5点采样法，采样深度0～25cm，样本混合均匀后采用四分法将多余土壤去除，保留1kg样本，每个采样点中心位置均利用GNSS定位获得精准的经度、纬度及高程信息，并送专业土壤检测机构按照《土壤检测第6部分：土壤有机质的测定》（NY/T1121.6-2006）、《土壤检测第7部分：土壤有效磷的测定》（NY/T1121.7-2014）、《土壤速效钾和缓效钾含量的测定》（NY/T889-2004）、《森林土壤氮的测定》（LY/T1228-2015）标准进行化验得到土壤碱解氮、有效磷、速效钾、有机质含量等实测样本数据，作为模型构建的目标参数。卫星影像数据获取与处理主要利用高分一号卫星2m多光谱数据完成耕地及作物类型提取。利用高分五号、资源一号02D星（ZY-1E）高光谱影像数据，对预处理后的光谱信息进行对数倒数、一阶微分、对数一阶微分、信息熵等变换，结合实测样本数据，利用斯皮尔曼、皮尔逊等相关性分析，筛选最为敏感的波段信息，降低数据维度，最终得到模型的输入参数。模型构建与精度评价主要是利用深度学习卷积神经网络建立有机质、碱解氮、有效磷、速效钾等养分含量的定量反演模型，通过对比模型预测值与实测值的相关系数、修正均方误差、皮尔逊相关系数、平均绝对误差百分比来评价模型的精度与适应能力，实现土壤养分的“影像-模型-成果”的智能化监测，形成具备快速、高效、精准的土壤养分含量反演地域化模型，主要技术流程如图1所示。以土壤学理论和现代科学技术为支撑，以高光谱卫星遥感技术、地理信息分析技术、智能化模型预测技术、现代化验分析技术等为科技支撑，实现土壤养分监测的标准化、专业化、智能化。全面摸清土壤退化趋势、耕地质量家底、科学配肥策略，服务国家粮食安全、生态安全，科学、精准、高效助力黑土地保护相关工作推进，为保护“耕地中的大熊猫”提供有效的技术支持。1.黑土地土壤退化趋势分析土壤退化重点在于关注土壤养分含量的退化与恢复，本文利用高分五号卫星及ZY-1E卫星30m高光谱影像数据，结合收集2019—2023年土壤养分样本数据，建立5年的土壤养分反演模型，完成了黑龙江省哈尔滨市某县的土壤碱解氮、速效钾及有机质含量监测，监测结果及趋势分析如图2、图3所示。利用卫星遥感数据覆盖面积大、历史可追溯的特点，通过连续5年监测的土壤养分含量及趋势分析图可以看出，土壤有机质、碱解氮、有效磷含量呈上升趋势，可以有效反映出土壤养分含量逐年在回升。从数据分析中可以说明该地区实施保护性耕作、种养结合、休耕轮作等黑土地保护手段执行效果良好，土壤肥力水平不断恢复与提升。利用卫星遥感技术、地理信息分析技术在土壤退化趋势分析应用的宏观、经济、高效、精准等优势，为科学制定耕地养护、保护、科学种植提供有效的数据支撑。2.黑土地耕地质量等级评价利用卫星遥感手段建立土壤养分含量反演模型，实现逐像素监测土壤氮、磷、钾、有机质、pH值含量，结合实地采集的土壤容重、土壤质地、耕层厚度、历史产量、生物量等数据，建立耕地质量等级评价模型，完成黑龙江省齐齐哈尔市某农场耕地质量评价，耕地质量评价如图4所示。利用遥感技术手段及实地调查手段，完成试验区土壤物理、土壤化学、土壤生物、地形特征、基础设施建设等数据提取，参考《耕地质量等级》（GB/T33469-2016）、《耕地地力调查与质量评价技术规程》（NY/T1634-2008）标准与规程，完成耕地质量等级模型构建，基于模型监测研究区耕地等级，从图4中可以看出，耕地等级大部分集中在一、二、三等地，耕地质量等级良好。结果表明，基于卫星遥感手段，建立可靠的知识库和智能化模型预测方法，搭建耕地质量评价遥感大数据分析体系，可以提升黑土区耕地质量评价的自动化、智能化水平，为大面积进行黑土区耕地质量监测与评价提供数据支撑，为科学规划黑土区耕地质量建设提供技术支持。3．科学配肥施肥决策东北粮食主产区存在十分严重的化肥、农药过量施用问题，导致耕地土壤、地下水污染严重。单位耕地面积使用化肥量超标，有机肥用量逐年减少，经过长年累月消耗，土壤中有机质补充量不足，土壤有机胶体功能降低，地力保水供肥能力也随之降低，土壤有效养分含量下降。基于高光谱卫星影像数据，分辨率为30m，利用土壤养分反演模型，得到30m网格大小的土壤碱解氮、有效磷、速效钾及有机质含量，结合目标产量、地形数据、田间管理措施水平、排灌能力等数据，基于农业学模型、土壤学模型，依据土壤氮磷钾及有机质真实含量，生成30m网格大小的尿素、磷酸二铵、氯化钾底肥施肥量处方图，也可根据氮磷钾施肥配比，生成30m网格大小的底肥复合肥施肥量处方图，并根据底追肥比例，生成不同作物追肥物候期的追肥施肥处方图。以哈尔滨市某农场玉米施肥量为例，处方图如图5所示。利用基于卫星遥感技术制作的变量施肥处方图，结合变量施肥农机终端，实现依据地力水平进行逐像素的变量施肥，在保证产量的前提下，科学合理地施肥用肥，每亩地可减少使用肥料3kg左右，从而实现精准配肥、提升农业生产效能、降低土壤硬化，为逐步恢复土地地力水平提供智能化的技术及精准化的数据支撑。基于卫星高光谱影像实现了土壤养分的精准化监测，为黑土地土壤退化趋势分析、黑土地耕地质量等级评价、科学配肥施肥决策等方向的精准监测提供支持。高光谱卫星遥感数据具备精细化反映地物光谱特性，区分不同地物的细微光谱差异，可在黑土地土壤养分监测、作物精细化识别等方面显现出显著的优势，利用高光谱数据的大宽幅及短重访周期的特性，可延伸黑土地地力情况、黑土地破坏情况、黑土地利用情况、黑土地修复情况等方向监测，为黑土地保护提供科学、有效的数据与技术支撑。
