使用成像光谱映射和量化在巴西中部热带土壤的风化程度

文摘

本研究的目的是测试应用的可行性AVIRIS传感器(机载可见光/红外成像光谱仪)映射和量化三个巴西土壤矿物学的组件,一个红色的氧化土圣若昂D 'Alianca地区(SJA)和一个黑暗的红棕色氧化土和老成土Niquelandia (NIQ)县、戈亚斯州。研究应用光谱指数RCGb(高岭石/(高岭石+三水铝矿)比率),是基于这两种矿物的光谱吸收特征。RCGb指数为评价开发巴西风化程度的各种土壤和土壤样本的验证了分析光谱成像AVIRIS和针对实验室检查矿物学的量化(TGA:热重分析)。结果显示可以映射和量化研究土壤的风化程度,选择两个方面提出了不同风化程度的土壤甚至相同土壤类型。

1。介绍

土壤形成因素的产物如母质、气候、生物,地形。伟大的变化在土壤中这些因素的相互作用的结果,对不同土壤资料的形成的影响。矿物在土壤类型及其比例也在可靠的成土因素和有强烈影响农业、林业、土壤工程等(1]。

热带土壤scontain矿物学变化无法在现场工作。土壤矿物组成的确定取决于实验室分析土壤样本中收集的字段,并推断结果的代表性更广泛区域取决于景观形态特征和现场工作的准确性2]。用于制图,值的空间分布从point-sampled矿物质是通过使用形态学标准与地形相关,母质和其他参数。

可靠的标准来区分土壤不同数量的高岭石和三水铝矿并不存在,和这两种矿物质的量化土壤要求系统与高密度的采样点。因为这个过程大大增加成本的土壤调查、新技术和资源,可以缓解土壤调查是强烈的。最新进展与遥感图像光谱土壤科学的似乎是一个不错的选择。然而,大多数的光学遥感手段无法检测整个土壤主体(“单个土体”)从表面延伸到母材,薄,上部土层最终感觉到的光学传感器可能受到许多因素的影响,如灰尘、锈、耕作、粒度分布、植被覆盖率、垃圾、物理和生物外壳。因此,光学遥感的土壤从远的距离是一个挑战1]。

实验室光谱分析和多光谱数据分析已用于检测土壤的发生一些主要部件(2- - - - - -18]。众所周知,大范围的土壤成分如总铁、含水量、机械组成、碳酸盐和有机碳可以通过反射光谱在实验室条件下1]。许多研究指出利用高光谱图像显示发生的可能性和矿物质的浓度在某些土壤的变化序列在热带环境中,扩大这些新的土壤遥感产品的贡献研究[1,19- - - - - -32]。在这个意义上,映射土壤环境最重要的因素之一是予和地图不同程度的土壤风化。空间分化为阐明土壤成因矿物学是重要的过程,确定最合适的管理系统和土壤分类。

土壤形成热带地区(例如氧化土)的特点是SiO的移动₂,其次是增加的₂O₃浓度。土壤的风化程度通常是描述的Ki指数、SiO的分子比₂艾尔。₂O₃。RCGb指数高岭石/(高岭石+三水铝矿),高岭石(Al₂如果₂O₅(哦)₄)代表SiO₂剩下的和三水铝矿Al (OH)₃)代表了艾尔₂O₃土壤中的浓度(27]。

因此,本研究的目的是评估应用高光谱传感器的可行性(AVIRIS)映射和量化一些巴西的风化程度的土壤。

2。材料和方法

2.1。AVIRIS传感器

AVIRIS (机载可见光/红外成像光谱仪)是一种高光谱传感器,目前操作。它是一个空中运输系统组成的四个连续图像0.4到2.5的光谱仪μ米范围内的光学反射光谱,224乐队,近似的宽度10 nm,所拥有的喷气推进实验室(美国宇航局喷气推进实验室/)。它是第一个高光谱传感器图像巴西土壤,它已被用于岩石,土壤、植被、水、雪映射在许多国家。

2.2。RCGb光谱指数

许多高光谱传感器可以检测土壤中高岭石、三水铝矿的存在₂O₃在这两种矿物的战利品Ki指数(分子的比例在遥感)。因此,提出了指标来源于Ki土壤遥感制图的使用成为可能(2]。光谱指数RCGb(高岭石/高岭石+三水铝矿)用于这项工作提出了巴普蒂斯塔(33方程1]。它是基于高岭石、三水铝矿的光谱特性和价值观得到RCGb指数显示Ki值成正比。一个可以使用RCGb光辉(R)或反射(R)光谱因为高岭石、三水铝矿的光谱特征存在于光谱(1)。 在哪里光辉(W·m⁻²·老⁻¹)或各波段反射率值(%)适应AVIRIS的乐队。

验证RCGb光谱指数采用相同的反射光谱分析了马德拉最低(2]56个土壤样本对应于27的表层和深层土壤资料(27]。56个光谱,四个样品不透明的矿物被移除,尽管这些矿物质会影响RCGb光谱指数的测定。然而,他们不是一个因素阻碍了适用性,虽然他们做的稍微降低RCGb指数效率(33]。RCGb指数之间的相关系数和Ki值52个样品,)。

2.3。研究领域

研究成像区域视为一个红色氧化土样在圣若昂D 'Alianca (SJA),一个黑暗的红棕色氧化土,和一个老成土Niquelandia (NIQ)县、戈亚斯州,巴西(图的核心部分1)。大部分的高光谱图像和目标之间的差异来衡量,而用光谱校准的不确定性来解释,相对辐射校正和大气校正错误,尤其是关于水蒸气,重要的吸收特性的光谱域(2143 - 2269 nm)用于粘土含量估计(34]。在这方面,巴普蒂斯塔(33光辉之间)没有发现显著差异图像和反射绿色纠正的数据的方法(35由大气删除程序(ATREM)[]或36,37)对巴西土壤矿物质。因此,光辉原始数据被修正大气影响和降低了表面反射。

RCGb光谱指数应用于连接AVIRIS数据(图2),因为他们在同一天获得不到小时之间acquisitions-the飞越圣若昂D 'Alianca (SJA)和Niquelandia (NIQ)县、巴西戈亚斯州。无论是图像提出了云,SCAR-B任务的官方网站(http://asd-www.larc.nasa.gov/scar/scarb.html在2000年6月8日)认为那天整个飞行的大气条件是“轻微的雾,没有云,小火,一个大的火,“假设大气状况没有显著变化从一个图像。工作范围是基于AVIRIS 20 m和空间维度对应查证。

SJA拓扑序列被选中(13成像图,1-13),另一个在NIQ区(17成像图,1卷;图2)。测量块之间的距离是100米(图2),覆盖在NIQ SJA 1.2公里和1.6公里。收集土壤样本之间0-20 cm土壤深度相同的序列与矿物学的俄歇分析实验室(热重量分析、TGA)。对比AVIRIS和TGA数据通过统计方法,然后AVIRIS数据扩展为修正目的量化的风化程度的土壤。

响应单位的两个程序(AVIRIS和TGA)来确定RCGb参考指数,和使用参数测试不拨款。因此,Mann-Whitney测试被用来比较两组数据(38]。

3所示。结果与讨论

RCGb价值越大,越大土壤中硅的存在(由高岭石)。另一方面,较低的值RCGb显示倾向于更大的大量的氧化铝(三水铝矿)在土壤。没有一个明显的变化在土壤颜色显示不同风化程度的土壤在区域(图2)。但应用RCGb指数显示,土壤的圣若昂D 'Alianca (SJA)和Niquelandia (NIQ)有不同的风化度(图3)。AVIRIS数据处理允许更好的分工领域根据土壤的风化程度,因为结果不是仅基于土壤颜色或地形的形态,但在矿物质通过光谱分析的关系。

SJA面积较小的土壤风化程度的变化,提出描述的强烈的色调变化低于该地区NIQ(图3)。轻的部分地形SJA地区(图3)提出了一种温柔和长坡可能由于新的土壤形成或侵蚀面积减少。的深色部分土壤在SJA(图3)代表一个小深度抑郁,侵蚀,目前累积更多的水。大量的水使土壤和家长材料更受到改变,和更少的硅和铝留在这些土壤。在NIQ轻的部分(图3)可能发生沉积硅的希尔脚下这片区域是超镁铁的单位。地形倾向导致积水,除硅,随之在这些土壤铝的相对浓度。RCGb显示这样的土壤在较暗的颜色(图3)。

AVIRIS数据已经显示适合土壤的风化度定量成像。三水铝矿的红色氧化土在SJA 11.7 - -25.7%和32.8 -60.8%的高岭石。NIQ土壤提出了三水铝矿的23.1 - -30.6%,-54.8% - 19.7的高岭石(深色的红棕色氧化土,NIQ 1-NIQ 5), 50.2和6.5三水铝矿的-19.0%,-61.7%的高岭石(老成土;NIQ 12-NIQ17、表1)。土壤之间的过渡区发生两个最后的土壤类型,对应于情节NIQ 6-NIQ表111。这个区域显示一个循序渐进的矿物含量的变化之间的深红褐色氧化土和老成土(表1)。除了情节叫NIQ 1(表1),土壤在SJA和NIQ地区非,据巴西土壤分类系统(39]。NIQ 1地形位置,那里的水积累,可以解释这样的差别三水铝矿和高岭石的浓度。从农业的角度来看,非和gibbsitic土壤需求不同的化学治疗。高岭石、三水铝矿RCGb标识的使用差异内容在同一土壤类型(图3),可以优化肥料应用程序是否考虑到这一特点。

RCGb值计算比例的高岭石、三水铝矿矫正性大动脉转位(TGA)提出了土壤样品和良好的健康从AVIRIS RCGb计算数据(表1;图4)。Mann-Whitney或测试显示没有两个AVIRIS和TGA RCGb价值观的差异。SJA,和 和;如果或者,如果,拒绝,如果不是不要拒绝。为了更大的和小,因为和和,所以不要拒绝H₀和这两个种群都是相同的。NIQ,和和5 e。为了更大的和小,因为和e,请不要拒绝和两个样本的数量也是一样的。因此,TGA和AVIRIS是独立的,是真的,和TGA吗≈AVIRIS。

深色的红棕色在NIQ氧化土大量的等不透明矿物磁铁矿(Fe₃O₄),这可能会降低光谱指数的效率。然而,AVIRIS数据之间有一个良好的关系和TGA值,这使人们有可能通过地形展开定量映射(图5)。SJA提出三个土壤风化程度的非,NIQ有两块gibbsitic土壤和五查证非土壤风化程度的变化。

4所示。结论

联合治疗的图像从两个不同的地质环境表明,裸露的土壤AVIRIS传感器可以捕捉功能来证明土壤与不同数量的高岭石和三水铝矿RCGb光谱指数的调查手段。

RCGB指数可以捕捉大量的高岭石和三水铝矿的差异相同土壤类型在一个连续的区域和描述其风化程度。

方法可以利用大规模因为这个偏远高光谱传感器可以在一个轨道的平台,支持多瞬时分析。

应该进行更深入的研究以更好地理解光谱特性和影响因素,发现新的矿产比率,提高光谱矿物识别和量化方法的热带土壤。

确认

作者要感谢CNPq和农业资金,他们也扩展他们的感谢美国宇航局喷气推进实验室在人罗伯特·o·绿色家具AVIRIS数据,开展本研究的基础。最后,作者感谢辛西亚•安Bell-Santos教授NMSU,审查和翻译英语。

引用

1. e . Ben-Dor s Chabrillat j . a . m . Dematte et al .,“利用成像光谱研究土壤特性,”环境遥感,卷113,不。1,S38-S55, 2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. j·s·马德拉最低,练习曲定量des关系Constituants Mineralogiques-Reflectance扩散des砖红壤Bresiliens应用程序a l 'Utilisation Pedologique des数据Satellitaires TM de巴西利亚(地区),l 'ORSTOM,巴黎,法国,1993年。
3. a·鲍尔斯和r·j·汉克斯反射辐射能的土壤,“土壤科学卷,100年,第138 - 130页,1965年。视图:谷歌学术搜索
4. d·s·奥洛夫“量化模式的光反射的土壤。即粒子(总)大小对反射率的影响,“高中生物学的科学论文4卷,第210 - 206页,1966年。视图:谷歌学术搜索
5. i . i Karmanov”,《创世纪》和地理的土壤:光度系数应用于土壤形成过程的研究,“苏联的土壤科学,2卷,第165 - 152页,1968年。视图:谷歌学术搜索
6. h . Beutelspacher有限公司中国区总裁w . Flaig表示,大肠Rietz“腐殖物质的化学成分和物理性质,”土壤成分,j . e . Gieseking Ed,卷。1有机成分施普林格,纽约,纽约,美国,1975年。视图:谷歌学术搜索
7. j . Hlavay k·乔纳斯、美国Elek和j . Inczedy”特征的粒子大小和结晶度某些矿物的红外分光光度法和其他辅助方法。粘土矿物的调查。”粘土和粘土矿物,25卷,不。6,451 - 456年,1977页。视图:谷歌学术搜索
8. a . Bedidi b . Cervelle j·马德拉,m . Pouget”砖红壤性土壤的水分对可见光谱的影响特点,“土壤科学,卷153,不。2、129 - 141年,1992页。视图:谷歌学术搜索
9. j·马德拉最低,“土壤的光谱反射特性,”图片解释:Aeriennes et作为图像,34卷,不。2,59 - 76年,1996页。视图:谷歌学术搜索
10. j·马德拉,a . Bedidi m . Pouget b . Cervelle n .剥,“光谱(MIR)测定高岭石、三水铝矿内容砖红壤性土壤,“政府Rendus-Academie des的科学,卷321,不。2、119 - 128年,1995页。视图:谷歌学术搜索
11. j·马德拉,a . Bedidi b . Cervelle m . Pouget和n .剥”可见光谱指数的赤铁矿(Hm)和针铁矿在砖红壤性土壤(Gt)内容:主题映射器(TM)图像的应用对土壤在巴西利亚,巴西,“国际遥感杂志》上,18卷,不。13日,2835 - 2852年,1997页。视图:谷歌学术搜索
12. m . m . Valeriano j . c . n . Epiphanio a . r . Formaggio和j·b·奥利维拉”双向反射因子14从巴西、土类”国际遥感杂志》上,16卷,不。1,第128 - 113页,1995。视图:谷歌学术搜索
13. l . s . Galvao和i Vitorello有机物在抹除铁的影响巴西热带土壤光谱反射率和色彩,”国际遥感杂志》上,19卷,不。10日,1969 - 1979年,1998页。视图:谷歌学术搜索
14. j . a . m . Dematte和g·j·加西亚”,改变土壤的性质通过风化序列所评估的光谱反射率,”美国土壤科学学会杂志》上,卷63,不。2、327 - 342年,1999页。视图:谷歌学术搜索
15. j . a . m . Dematte r·c·坎波斯和m·c·阿尔维斯”Avaliacao espectral de独奏desenvolvidos em乌玛topossequencia de diabasio e folhelho da regiao德电力,SP。”尽管Agropecuaria Brasileira,35卷,不。12日,第2460 - 2447页,2000年。视图:谷歌学术搜索
16. j . a . m . Dematte a . r . Huete l·g·费雷拉Jr . m . c·阿尔维斯,m . Nanni和c e . Cerri”评价的热带土壤通过地面和轨道传感器,”第二届国际会议在农业和林业地理信息,2000年。视图:谷歌学术搜索
17. k·d·d·j . Brown牧羊犬,m . Dewayne梅斯m·g·沃尔什和t . g . Reinsch”全球土壤特性与VNIR漫反射光谱,”Geoderma,卷132,不。3 - 4、273 - 290年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. m·d·萨默斯(lawrence Summers)刘易斯,b . Ostendorf, d . Chittleborough”可见近红外反射光谱技术作为一种土壤特性的预测指标,”生态指标11卷,第131 - 123页,2001年。视图:谷歌学术搜索
19. 诉对于m·j·艾布拉姆斯,“评估AVIRIS热液蚀变的数据映射在采金矿区,内华达州,”美国机载可见光/红外成像斯派克喷气推进实验室出版,页134 - 154年,帕萨迪纳,加利福尼亚州,美国,1988年。视图:谷歌学术搜索
20. g·m·m·巴普蒂斯塔·e·s·马丁斯,j·s·马德拉最低,o·a·卡瓦略Jr .)和p . r .美尼斯”使用矿物AVIRIS数据映射在热带土壤,在圣若昂D 'Alianca”学报AVIRIS地球科学和应用研讨会页,33-42喷气推进实验室出版物,戈亚斯,巴西,1998年。视图:谷歌学术搜索
21. g·m·m·巴普蒂斯塔j·s·马德拉最低,o·a·卡瓦略Jr .)和p . r .美尼斯”映射高岭石和三水铝矿的巴西热带土壤利用成像光谱数据(AVIRIS)”学报AVIRIS地球科学和应用研讨会喷气推进实验室的出版物,页267 - 274年,1999年。视图:谷歌学术搜索
22. 诉对于和o·查德威克AVIRIS调查来历碳酸第四纪表面上形成的冲积层,莫哈韦沙漠,南部内华达、”第二届机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)车间,1990年。视图:谷歌学术搜索
23. r·n·克拉克,a·加拉格尔和g·a·斯韦兹”材料吸收带的深度映射成像光谱仪数据使用一个完整的乐队形状最小二乘符合图书馆参考光谱”第二届机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)车间喷气推进实验室的出版物,页176 - 186年,1990年。视图:谷歌学术搜索
24. r·n·克拉克·g·a·斯韦兹a . Gallagher n . Gorelick和f·a·克鲁斯”映射成像光谱仪数据使用完整的乐队形状最小二乘算法同时从多个材料,适合多个光谱特性”诉讼第三机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)车间,2 - 3页,喷气推进实验室出版,1991年。视图:谷歌学术搜索
25. r·n·克拉克·g·a·斯韦兹和a·加拉格尔”映射的矿物学和岩性大峡谷,犹他州与成像光谱仪数据和多光谱特征映射算法,”第三届喷气推进实验室机载地球科学学报》研讨会,页11 - 13,喷气推进实验室出版,1992年。视图:谷歌学术搜索
26. r·n·克拉克,“岩石和矿物的光谱,光谱原理,”手动的遥感卷,a . n . Rencz Ed。3遥感地球科学约翰·威利& Sons,纽约,纽约,美国,1999年。视图:谷歌学术搜索
27. g·m·m·巴普蒂斯塔和j·s·马德拉最低,“RCGb指数:映射的工具在巴西热带土壤的风化程度,”学报AVIRIS地球科学和应用研讨会NASA喷气推进实验室(JPL),帕萨迪纳,加利福尼亚州,美国,2001年。视图:谷歌学术搜索
28. c A p . Crosta Sabine, j . v . Taranik”比较的图像处理方法变更映射在伯帝镇始建,加利福尼亚,使用1992 AVIRIS数据”学报第六届年度喷气推进实验室机载地球科学研讨会,1卷,页57 - 62,喷气推进实验室出版,1996年。视图:谷歌学术搜索
29. e . Ben-Dor n . Levina a歌手,a . Karnieli o . Braund和g . j . Kidrona“沙丘土壤rubification过程的定量映射使用机载高光谱传感器,”Geoderma卷。131年,21,2006页。视图:谷歌学术搜索
30. e . Ben-Dor r·g·泰勒,j·希尔et al .,成像光谱法对于土壤的应用程序,“农学的发展卷,97年,第392 - 321页,2001年。视图:谷歌学术搜索
31. l . s . Galvao a . r . Formaggio库托e . g ., d·a·罗伯茨,“热带土壤的矿物和化学成分之间的关系,从高光谱遥感地形数据,”ISPRS《摄影测量与遥感,卷63,不。2、259 - 271年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. g . Serbin c·s·t·道奇乐团e·r·亨特,j·b·里夫斯和d·j·布朗”影响的土壤成分和矿物学的遥感作物残留物覆盖,“环境遥感,卷113,不。1,第238 - 224页,2009。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. g·m·m·巴普蒂斯塔Mapeamento e Quantificacao da Relacao Mineralogica Caulinita / (Caulinita + Gibbsita) de独奏Tropicais meio dos不同运动要做传感器Hiperespectral AVIRIS(美国宇航局喷气推进实验室/)巴西利亚大学Tese (Doutorado),巴西利亚,巴西,2001年。
34. p . Lagacherie f . Baret j·b·Feret j .马德拉最低和j·m·Robbez-Masson”估计土壤的粘土和碳酸钙使用实验室,字段和机载高光谱测量,”环境遥感,卷112,不。3、825 - 835年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
35. r . o .绿色,j . e . Conel j·s·马戈利斯,c . j .布鲁日和g·l·胡佛“倒置算法检索的大气和叶吸水AVIRIS与补偿大气散射辐射,”诉讼第三机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)车间51 - 61页。,喷气推进实验室的出版物,1991年。视图:谷歌学术搜索
36. 薄c .高k . b . Heidebrecht, a . f . h . Goetz”推导扩展表面相对于红光AVIRIS数据。”环境遥感,44卷,不。2 - 3、165 - 178年,1993页。视图:谷歌学术搜索
37. 公元前高,k . b . Heidebrecht, a . f . h . Goetz”氛围删除程序(ATREM)用户指南,”3.1版。中心/ CIRES /科罗拉多大学。美国科罗拉多州博尔德,1999年。视图:谷歌学术搜索
38. j·h·金,Biostatistical分析,Prentice Hall,纽约,纽约,美国,1989年。
39. “巴西农业研究公司”,Sistema巴甲de Classificacao de独奏巴西,巴西利亚,Servico de Producao de independent,第1版,1999年版。

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