多源遥感在土壤水分定量反演中应用概述①_遥感水深反演
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发布时间：2023-05-25 20:44
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时间：2024-12-12 00:48
关键词:遥感 土壤水 定量 反演
中图分类号:TP7 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(c)-0001-02
土壤水分是表示一定深度土层的土壤干湿程度的物理量,是监测土地退化和干旱的重要指标,同时也是水文学、气象学、土壤学、生态学以及农业科学等研究领域中的一个重要参数。一方面它影响地表与大气界面的水分和能量交换,其变化会引起土壤热学特性、地表光学特性的改变,从而影响气候的变化;另一方面它是植物和作物赖以生存的主要源泉,其大小决定着植物或作物根系的发育,对进行大尺度精准农业的水分调节,节水灌溉具有重要意义。
遥感技术不仅能对农作物长势进行大面积、实时、非破坏性监测,从而实现精准农业的发展对地表土壤水分信息快速、及时的掌握,还能为精准农业的发展提供动态监测和分析作物的健康状况与影响作物产量等必要的技术支持。目前获取土壤水分含量的方法主要有田间实测法、土壤水分模型法和遥感法三种。其中传统的田间实测法和土壤水分模型法,因测点稀、速度慢、范围有限,无法满足精准农业中对土壤水分信息快速获取的需求。而遥感估测土壤水分的方法原理是通过测量土壤表面发射或反射的电磁能量,研究遥感信息与土壤水分含量之间的关系,并建立相关的信息模型,从而反演出土壤水分情况,恰恰克服了前二种估测方法的实时性差、单点测量空间变异性差、不能宏观表现等缺陷,为精准农业中大面积快速获取土壤水分信息、实时准确监测提供科学依据。
1 国内外研究进展
如何快速、准确地获取区域地表土壤含水量信息是定量遥感研究的热点之一,也是目前遥感技术应用研究的前沿领域。国内外用遥感技术监测土壤水分的方法有很多,目前在该领域的研究主要集中在光学遥感(即可见光-近红外、热红外遥感)和微波遥感波段进行。主要方法有:基于可见光-近红外土壤水分光谱法、基于热红外遥感的温度法、植被指数法、基于可见光及热红外遥感的植被指数-冠层温度法、微波遥感监测土壤水分法、高光谱遥感监测土壤水分法。
1.1 基于可见光-近红外土壤水分光谱法
Bowers等人早在1965年就发现裸地土壤湿度的增加会引起土壤发射率的降低,这为后来利用土壤水分光谱法方法进行土壤水分的遥感监测研究提供了理论依据。土壤水分光谱法正是应用遥感估算光学植被度,分解象元排除法来提取土壤水分光谱信息。国内外学者在这方面做了大量工作,有的根据水的吸收率曲线提出使用中红外波段来监测土壤湿度,采用MODIS数据并结合实地调查资料,建立了MODIS第7通道的反射率与地面湿度的线性光学。另有学者利用遥感资料估算“光学植被覆盖度”,然后利用像元分解法分离植被与土壤信息,提取土壤水分光谱信息。该方法需要根据不同环境、不同土壤组分建立相应的遥感反演模型,应用比较局限,大面积推广较难。
1.2 基于热红外遥感的温度法
热红外遥感最重要的应用之一是反演土地表面温度。具有代表性的有热惯量法、区域蒸散法、亮温指数法(LST)、温度状态指数法(TCI)、条件温度指数法和归一化温度指数法。热惯量法反演土壤水分的模型研究,主要集中在对于土壤热惯量的解析式计算、从热平衡与热传导方程的化简与计算、环境因子的影响等多方面着手,得到了大量的热惯量模式,建立了较为完善的土壤水分反演模型。蒸散法根据能量流的传输原理,对实际蒸散(E)与潜在蒸散(Ep)的比值与土壤水分的关系进行研究,其理论基础来源于P-M彭曼公式。针对不同的下垫面情况发展了单层、双层和多层模型。利用卫星一次过境观测的辐射温度值,计算地表辐射温度以及蒸散,结合当地气象台站数据计算出作物缺水指数(CWSI),建立了土壤水分与作物缺水指数的回归方程。随后又有DSI指数、区域缺水指数(RWSI)相关研究,在遥感的定性及半定量阶段估算地表蒸散和干旱程度的精确估算上做了相关探讨。温度状态指数(TCI)和亮温指数(BTI)强调了温度与植物生长的关系,提出了亮度温度,以通过对NDVI、亮温与土壤水分的统计分析来建立三者间的数理关系,从而利用遥感反演的亮温和NDVI计算土壤水分含量,建立了土壤相对湿度和NDVI、亮温的回归模型。归一化温度指数(NDTI)可消除地表温度季节变化的影响,通过能量平衡一空气动力学阻抗模型计算,需要卫星过境时刻的气温、太阳辐射、相对湿度、风速和叶面积指数等数据。该方法也主要适用于裸地或植被生长早期。
1.3 植被指数法
植被指数法是研究土壤湿度与遥感植被信息相互关系的重要手段。研究表明归一化植被指数(NDVI)、距平植被指数(AVI)、植被状态指数(VCI)、标准植被指数(SVI)等都与土壤湿度有一定关系。一般来讲,当作物缺水时,作物的生长将受到影响,植被指数将会降低。国内学者也利用VCI研究了我国土壤湿度状况,应用VCI结合常规资料进行综合分析,对我国干旱状况进行宏观动态监测。但该方法较适用于高植被覆盖区域,仍有很多*性因子和条件。
1.4 基于可见光及热红外遥感的植被指数-冠层温度法
科学家发现只利用植被指数或冠层温度法监测土壤水分状况,都有各自的局限性,于是二者集成起来,创建了植被指数(NDVI)与地表温度(Ts)进行干旱监测的综合模型。通过Ts/NDVI特征空间建立的土壤水分或干旱程度估测模型主要有比率法(温度植被指数TVI和植被供水指数VSWI)、水分亏缺指数(WDI)、条件植被温度指数(VTCI)和温度植被干旱指数(TVDI)。仅考虑温度的影响,精度不高,条件植被温度指数模型的缺点是对研究区域选择的要求较高,必须满足土壤表层含水量应从萎蔫含水量到田间持水量的条件,对研究区环境背景(如气象条件、地表覆盖类型、土壤属性、水系分布和灌溉状况以及作物栽培等)的了解程度要求较高。
