第七届青年地学论坛

摘要：随着全球暖化趋势日益加剧，中低纬地区渍化问题日趋明显，众多国家已经将土壤盐渍化问题纳入到国家未来的发展规划当中。联合国开发计划署在可持续发展议程中提出至2030年要实现恢复退化土地和土壤，努力实现土地零退化。遥感技术的大面积、实时、多时相对地观测优势，为大尺度、长时间序列土壤盐渍化监测提供了有效途径，通过空间分析可以确定土壤盐渍化的分布情况和强度。本研究以大量野外采样数据、室内分析数据和Landsat OLI多光谱影像为数据源，将实测的土壤样品的电导率（EC）作为土壤盐渍化监测的指标，对EC和光谱变量进行相关性分析，建模前对光学变量进行数学变化，然后利用随机森林算法构建土壤盐渍化反演模型，进行精度验证，最终实现吉林省西部土壤盐渍化监测和空间制图。结果显示：EC与Green、Red和土壤盐渍化指数（SIs）的相关性较强，同时，验证结果显示通过 e^r  数学变化后变的模型精度更高，预测值与实测值间的R²提高至0.735。吉林省西部受盐渍化影响的土地面积共计1.61×10⁶公顷，其中轻度盐渍化面积为0.99×10⁶公顷，中度和重度盐渍化区域面积为0.40×10⁶公顷和0.21×10⁶公顷，重度区域主要集中分布在中部地势低洼区域，吉林省西部约60%的草地受土壤盐渍化的影响。本研究可为吉林省西部土壤盐渍化监测和土地资源管理提供科学理论指导，为其他地区土壤盐渍化研究提供借鉴。为吉林省生态文明建设、践行“山水林田湖草”生态系统修复与保护提供案例支撑。
 

盐渍化,多光谱遥感,随机森林算法,土地退化