多光谱遥感监测土壤含水量与地下水埋深相关性研究

土壤含水量和地下水埋深是反映区域水资源状况和生态环境质量的重要指标。土壤含水量直接影响着植物的生长、土壤侵蚀以及地表径流等过程，而地下水埋深则与地下水的补给、排泄以及生态系统的稳定性密切相关。准确监测土壤含水量和了解其与地下水埋深的关系，对于合理开发利用水资源、保护生态环境具有重要的现实意义。多光谱遥感技术作为一种先进的空间探测手段，具有覆盖范围广、获取信息快、成本低等优点，能够在大范围内快速获取地表信息。近年来，随着遥感技术的不断发展，多光谱遥感在土壤含水量监测方面的应用越来越广泛。然而，目前关于多光谱遥感监测土壤含水量与地下水埋深相关性的研究还相对较少。因此，开展本研究具有重要的理论和实践价值。

一、多光谱遥感监测土壤含水量原理

（一）光谱反射特征与土壤含水量的关系

土壤的光谱反射特征是其内部物理和化学性质的综合反映。土壤含水量是影响土壤光谱反射特征的重要因素之一。当土壤含水量增加时，土壤颗粒之间的空隙被水填充，导致土壤的折射率发生变化，从而使土壤对光的反射能力降低。具体表现为，在可见光和近红外波段，土壤的反射率随着含水量的增加而减小。不同波段的光对土壤含水量的敏感程度不同，一般来说，近红外波段对土壤含水量的变化较为敏感。

（二）多光谱遥感反演土壤含水量的模型

基于土壤光谱反射特征与含水量的关系，可以建立多光谱遥感反演土壤含水量的模型。常用的模型有经验模型、半经验模型和物理模型。经验模型是通过建立土壤含水量与多光谱遥感数据之间的统计关系来反演土壤含水量，这种方法简单易行，但缺乏物理意义，适用性有限。半经验模型结合了经验模型和物理模型的特点，在一定程度上考虑了土壤的光学性质，具有较好的反演精度。物理模型是基于土壤的光学辐射传输理论建立的，能够更准确地描述土壤含水量与光谱反射特征之间的关系，但模型的参数较多，计算复杂。

二、数据获取与处理

（一）多光谱遥感数据获取

选择合适的多光谱遥感数据源是进行土壤含水量监测的关键。常用的多光谱遥感数据源包括 Landsat 系列卫星、Sentinel - 2 卫星等。这些卫星数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够满足土壤含水量监测的需求。通过卫星地面接收站或相关数据平台获取研究区域的多光谱遥感影像，并对其进行预处理，包括辐射定标、大气校正等，以消除大气等因素对遥感数据的影响，提高数据的准确性。

（二）地面实测数据获取

为了验证多光谱遥感反演土壤含水量的精度以及分析土壤含水量与地下水埋深的相关性，需要获取地面实测数据。在研究区域内设置一定数量的采样点，采用烘干法或时域反射仪（TDR）等方法测量土壤含水量。同时，通过钻孔或水位观测井获取地下水埋深数据。地面实测数据的获取应与多光谱遥感数据的获取时间尽量同步，以保证数据的一致性。

（三）数据处理与分析方法

对预处理后的多光谱遥感数据进行特征提取，选择与土壤含水量相关的波段或波段组合。利用地面实测数据对多光谱遥感反演土壤含水量的模型进行训练和验证，确定模型的最优参数。采用相关分析、回归分析等统计方法分析土壤含水量与地下水埋深之间的相关性，建立两者之间的定量关系模型。

三、多光谱遥感监测土壤含水量与地下水埋深相关性分析

（一）相关性影响因素分析

土壤含水量与地下水埋深之间的相关性受到多种因素的影响，主要包括土壤类型、植被覆盖、地形地貌等。不同土壤类型的持水性能不同，对地下水埋深变化的响应也不同。例如，黏土的持水性能较好，土壤含水量受地下水埋深变化的影响相对较小；而砂土的持水性能较差，土壤含水量对地下水埋深变化较为敏感。植被覆盖会影响土壤的水分蒸发和入渗过程，从而影响土壤含水量与地下水埋深的关系[1]。在植被茂密的地区，植被的蒸腾作用会消耗大量的水分，导致土壤含水量降低，同时植被的根系也会影响地下水的补给和排泄。地形地貌会影响地表径流和地下水的流动方向，进而影响土壤含水量和地下水埋深的分布。

（二）相关性模型建立

在构建土壤含水量与地下水埋深的相关性模型时，需充分考量各类影响因素。可选择的模型类型多样，线性回归模型结构简洁、易于理解，当土壤含水量和地下水埋深呈现明显的线性关联时，运用该模型能快速得出二者间的定量关系，为初步分析提供便捷途径。若二者关系复杂，非线性特征显著，非线性回归模型则更具优势，它能更精准地刻画这种复杂联系，不过模型参数的确定难度较大，需借助专业的优化算法。人工神经网络模型凭借强大的非线性映射和自适应学习能力，可处理极为复杂的非线性问题，但需要海量的数据进行充分训练，以确保模型的稳定性和准确性[2]。

（三）模型验证与精度评价

为检验所构建的土壤含水量与地下水埋深相关性模型的可靠性，需借助独立地面实测数据开展验证工作并评估精度。在精度评价环节，常采用多种指标。其中，决定系数（R²）是重要参考，其数值越趋近于 1，表明模型对实测数据的拟合程度越佳，能更精准地反映变量间关系[3]。而均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）数值越小，意味着模型预测值与实测值之间的偏差越小，即模型对土壤含水量和地下水埋深的预测精度越高，能为后续研究与应用提供有力支撑。

四、结论

本研究利用多光谱遥感技术监测土壤含水量，并分析了其与地下水埋深的相关性。研究结果表明，多光谱遥感技术能够有效地监测土壤含水量，且土壤含水量与地下水埋深之间存在着显著的相关性。这种相关性受到土壤类型、植被覆盖等多种因素的影响。通过建立相关性模型，可以定量描述土壤含水量随地下水埋深变化的规律，为水资源管理和生态环境监测提供了重要的理论依据。未来的研究可以进一步拓展多光谱遥感监测土壤含水量的应用范围，结合高光谱遥感、微波遥感等其他遥感技术，提高土壤含水量监测的精度和可靠性。

参考文献

[1]张晓宇，习佳兴，叶志豪，等. 依赖地下水生态系统中植物群落特征与地下水埋深生态阈值关系研究 [J]. 环境科学研究， 2025， 38 （06）： 1312-1323.

[2]张圆浩，阿拉木萨，印家旺，等. 沙丘土壤含水量与地下水埋深时空变化特征 [J]. 干旱区研究， 2020， 37 （06）： 1427-1436.

[3]侯金鑫，王德，肖鲁湘，等. 地下水埋深对土壤水盐、植被影响研究进展[J]. 鲁东大学学报（自然科学版）， 2019， 35 （02）： 150-156.