• / 4
  • 下载费用:1 下载币  

遥感反演土壤湿度综述

关 键 词:
遥感 反演 土壤湿度 综述
资源描述:
楚雄师范学院学报F 收稿日期: 2008 – 03 – 01作者简介: 姚坤( 1982 –),男,安徽舒城人,在读硕士,研究方向:区域生态学。遥感反演土壤湿度综述姚 坤1师庆东2逄淑女1孔伟斌1( 疆 乌鲁木齐 830046;疆 乌鲁木齐 830046)摘 要: 土壤湿度在全球水循环运动中扮演着非常重要的角色 , 是水文、气象和农业研究中的重要参数土壤湿度。土壤湿度的获取方法可分为三类:田间实测法、土壤水分模型法和遥感法。田间实测法可以准确估测土壤剖面的含水量,但只能得到单点的数据,这种方法需要大量的人力物力。土壤水分模型法需要大量气象数据的支持,且参数复杂、确定困难,估测误差较大。利用遥感影像可迅速、动态的获取大区域尺度的各种信息,从而为土壤湿度的实时动态监测提供技术支持和精度保证。随着遥感技术的不断发展,其反演土壤湿度的方法也越来越多。关键词: 遥感;土壤湿度;研究进展中图分类号: 文章标识码: A 文章编号: 1671 – 7406 – ( 2008) 06 – 0089 – 04土壤湿度是水文、农业、气象的主要基础信息,也是进行土地退化评价等生态环境研究的重要指标。土壤湿度与土壤的风蚀、水蚀等有着密切的关系。土壤湿度的研究方法可分为传统方法和遥感方法两大类。与传统的土壤水分监测方法相比,飞速发展的遥感技术手段监测土壤水分具有许多不可替代的优势,包括快速、实时、长时期动态大区域监测以及良好的时间空间分辨率[1]。随着遥感技术的不断创新,遥感反演土壤湿度的方法也越来越多。1 遥感反演土壤湿度的主要方法遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为 3类:微波遥感土壤湿度法;作物植被指数法;热红外遥感监测法(主要是应用热惯量模型)。波遥感土壤湿度法分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。此方法物理基础坚实,即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关,水分的介电常数大约为 80,干土仅为 3,它们之间存在较大的反差。土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化,表现于卫星遥感图像上将是灰度值 此,微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。动微波遥感监测法以应用 要是后向反射系数法。因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数,使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感,据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系[2]。国内李杏朝据微波后向反射系数法,用 同步获得的 国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究[3]。主动微波遥感土壤水分精度较高,且可以全天候使用,成为监测水分最灵活、最适用、最有效的方法,随着大量的主动微波遥感器的卫星( )的发射升空,将使微波遥感的成本不断下降,逐渐被应用于实践。楚雄师范学院学报 2008年第6期楚雄师范学院学报2008年第6期90 动微波遥感监测法原理同主动微波遥感法。值得指出,植被在地表过程研究中的影响突出,为了消除植被的影响,必须同时重视植被的遥感监测,建立相关的计算模型。 ]等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用 19时 9明在植被较密时,为了消除植被对土壤湿度反演的影响,应尽量选择波段较长的微波辐射计。物植被指数法采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了 70% 光,反射了大部分绿光,而由于叶肉组织的作用,后行叶片在近红外波段的反射较强。通过各光谱波段所反射的太阳辐射的比来表达,这就叫植被指数。常用的植被指数有:归一化植被指数( 比值植被指数( 平植被指数( ) 和植被条件指数( 红外遥感监测法土壤热惯量和土壤水分的关系密切,即土壤水分高,热惯量大,土壤表面的昼夜温差小,反之亦然。热红外遥感手段主要利用地表温度日变化幅度、植被冠层和冠层空气温差、表观热惯量、热模型(蒸散比)估测土壤含水量[5]。土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数,定义为: P C= t m(1) (1)式中: J/1/2); ρ为密度( kg/ J/kg•k); λ为热导率。在实际工作中,常用表观热惯量来代替 P:1一 A)/ ( (2)式中: 国内外研究进展随着遥感技术的发展,国内外许多学者在土壤湿度研究领域取得了一系列的成果。外研究进展1972)年报道利用冠层温度可以有效评价作物水分亏缺;后来有大量的研究论证这种关系并提出了冠层温度和蒸腾速率来评价干旱的方法,如温度状态指数( 作物缺水指数( , 1977; , 1981)。 等( 1974) 利用热红外波段获取地表温度日变化幅度和热模型结合估测土壤湿度。( 1983)利用 N( 1986)利用 料计算土壤有效水分和热惯量。 1989)利用大尺度数据研究发现 层土壤湿度状况及当地气象条件共同控制。 ]提出植被状态指数( 1990)用植被指数、地表温度估测区域蒸散量。 1994) 研究表明对一个区域来说,若地表类型从裸土到密闭植被,土壤湿度由干旱到湿润 ,则该区域每个像元的植被指数和地表温度构成的散点图呈梯形。 1995), 1997), 1996) 分析了 成的特征空间中,地表覆盖随时间和空间变化的规律,综合利用植被指数与地面温度这两个重要参数的空间关系,分析地表能量流动与物质转换的过程。 1997)研究了不同分辨率( 1997) 应用土壤一植被一大气传输模型湿度进行模拟,并用遥感获取的 现能得到一系列土壤湿度的等值线。 ]等基于植被指数和地表温度的关系,提出了温度植被干早指数 ( 测土壤表层湿度状况,该指数只表示土壤湿度的相对状态。 2002)研究了影响 提出了估测土壤湿度的回归方程,但其结果与实际情况存在较大差异。内主要研究进展陈维英等( 1994)用距平植被指数反演了 1992年的土壤湿度,结果证明与当年的旱情有很大的相关性。余涛,田国良[8]( 1997)发展了地表能量平衡方程的一种新的简化方法,经过这样的处理,可从遥感图像数据直接得到真实热惯量值,进而得到土壤水分含量分布。陈怀亮等[9]( 1998)建立河楚雄师范学院学报2008年第6期姚 坤 师庆东 逄淑女等:遥感反演土壤湿度综述91 南省冬小麦干旱遥感监测应用服务系统。裴浩等( 1999)利用 料,通过表观热惯量法反演了土壤湿度。同时对土壤含水量与土壤表观热惯量分级之间进行了相关分析,发现二者之间存在显著的正相关关系,并通过回归分析,初步建立了二者关系的数学模型。齐述华等( 2003)利用综合了植被覆盖信息和陆地表面温度信息的 验证作为旱情评价指标是合理的;对 陆地表面温度为基础的旱情指标相对比植被指数为基础的旱情指标更合理。冯强等( 2004)通过利用 1981–1994年连续 504旬的由 及对应时段的全国 102个固定农气观测站的旬土壤湿度资料( 建立了植被状态指数( 土壤湿度之间的统计模型对模型进行的统计检验表明,模型都通过了置信度为 a=测试验结果表明,这种方法在作物生长期内应用于大范围旱情遥感监测,有效且简便易行。姚春生[10]( 2004)基于 、 9月土壤湿度进行反演。冉琼[11]( 2005)利用 用数字高程模型( 地表温度 正前后结果的对比分析表明,经过 实测值有更好的相关性,能更好地反映土壤湿度分布的实际情况。邢文渊( 2006)在 合实测数据,对比传统的热惯量法模型,建立了经过植被指数订正的热惯量法模型,反演了新疆的土壤湿度。 阿布都瓦斯提 吾拉木( 2006)利用经过大气校正的 红外、红外波段数据建立近红外( ( 谱特征空间,提出基于红光与近红外光谱空间特征的实时干旱监模型-垂直干旱指数( 改进的垂直干旱指数( 和归一化垂直干旱指数( 梁芸等[12]( 2007)利用 合出了植被供水指数( 土壤湿度的关系式,回归分析表明: 为利用 存在的不足之处尽管近年来遥感技术飞速发展,在反演土壤湿度方面作用越来越大,但还是存在着一些不足之处。( 1)微波遥感监测土壤水分具有坚实的物理基础,监测精度较高,能够全天候工作,对植被和土壤具有一定的穿透能力,可剔除植被影响而获得土壤水分信息。但因大气-植被-土壤系统的复杂性,遥感图像反演算法使用的难度很大,成本较高,在大面积推广上有一定难度。( 2)作物植被指数法较适用于高植被覆盖区域,能在一定程度上弥补热惯量法的不足。但 (如干湿球常数、修正空气阻力、剩余阻力、作物冠层阻力、饱和水气压和温度关系的斜率等),使其计算复杂,各要素仍依赖于地面气象台站,实时性达不到保证。距平植被法需要多年累积数据集,需要建立较好的能代表正常年景的植被指数集 /数据库,但卫星资料的存档不够长,难以满足对数据的要求。( 3)热惯量法和表观热惯量法主要适用于裸地或植被生长早期。热惯量法具有较好的重复性、准确性和同一性,可以通过土壤水分含量与其热惯量间的良好的线性关系直接反演土壤水分。但热惯量法易受天气云层和大气气溶胶的干扰,对卫星数据的获取和图像解译的效果产生影响;而且,热惯量法对高植被覆盖地区或农作物田块土壤水分反演的效果较差。因此,考虑植被对热惯量法的影响,今后应加强不同植被覆盖状况下热惯量法的适用性研究。简而言之,热惯量法较适宜于裸土和低植被覆盖区域;植被指数法、作物缺水指数法较适合植被覆盖度较高的区域,而植被指数,可利用植被指数反映出植被覆盖信息以及植被覆盖下的土壤水分信息,同时结合热红外遥感获得的亮温指数 ,可更准确地定量反演土壤水分状况。如何利用遥感简单、精确、及时地反演土壤湿度,有待科学工作者的不懈努力。参考文献:[1]汪潇 , 张增祥 , 赵晓丽 , 谭文彬 . 遥感监测土壤水分研究综述 [J]. 土壤学报 , 2007, 44(1): 1582]张红梅 , 沙晋明 . 遥感监测土壤湿度综述 [J]. 中国农学通报 , 2005, 21(2): 008年第6期楚雄师范学院学报2008年第6期92 [3]田国良 等 . 冬小麦旱情遥感监测模型研究 [J]. 环境遥感 , 1992, 7(2): 834] L, , C. ]. j. 1993, 14(13): 24835]阿布都瓦斯提 吾拉木 . 基于 D]. 北京大学博士论文 , 2006.[6]K F N. of on ]. j. 14057], , . A of ]. f 2002, 79: 2138]余涛 , 田国良 . 热惯量法在监测土壤表层水分变化中的研究 [J]. 遥感学报 , 1997, 1(1): 249]陈怀亮 , 冯定原 , 邹春辉 . 麦田土壤水分 J]. 遥感技术与应用 , 1998, 13(4): 2710]姚春生 , 张增祥 , 汪潇 . 使用温度植被干旱指数法 (演新疆土壤湿度 [J]. 遥感技术与应用 , 2004, 19(6): 47311]冉琼 , 张增祥 , 张国平 ,周全斌 . 温度植被干旱指数反演全国土壤湿度的 J]. 中国水土保持科学 , 2005, 3(2): 3212]梁芸 , 张峰 , 韩涛 . 利用 J]. 干旱气象 , 2007, 25(1): 44责任编辑 徐成东)A . 30046, . 30046, a in of It is a in of of be ed as fi is fi is of is fi is a of a of So it is to a of at a by of be in of be to of
展开阅读全文
  石油文库所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
0条评论

还可以输入200字符

暂无评论,赶快抢占沙发吧。

关于本文
本文标题:遥感反演土壤湿度综述
链接地址:http://www.oilwenku.com/p-63964.html
关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们
copyright@ 2016-2020 石油文库网站版权所有
经营许可证编号:川B2-20120048,ICP备案号:蜀ICP备11026253号-10号
收起
展开