第30卷第2期高原山地气象研究Ｖｏｌ30Ｎｏ.2 2010年 6月ＰｌａｔｅａｕａｎｄＭｏｕｎｔａｉｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＪｕｎ.2010文章编号:1674-2184(2010)02-0075-04干旱遥感监测方法研究进展杨世琦1,高阳华1,易佳2(1.重庆市气象科学研究所, 重庆401147;2.西南大学地理科学学院, 重庆 400715)摘要:本文对国内外学者在干旱遥感监测方面所做的工作进行了总结。
根据选取资料的不同,将国外进行干旱遥感监测的情况归纳为5类,分别介绍了主要方法及其进展。
同时,对国内开展干旱遥感监测的情况从空间尺度、时间尺度、监测手段、监测方法等4个方面进行了分析,并讨论了干旱遥感监测在实际应用中存在的问题。
关键词:干旱;土壤含水量;遥感;监测中图分类号:Ｐ407文献标识码:Ａｄｏｉ:10.3969/ｊ.ｉｓｓｎ.1674-2184·2010.02.017引言相同像元的ＮＤＶＩ序列资料进行比较,使得ＮＤＶＩ值更具可比性;Ｋｏｇａｎ[6]认为一个地区的气候状况,土壤类型质干旱是指由水分收支或供求不平衡所形成的水分短地,植被类型分布以及地形条件都会影响ＮＤＶＩ值的变缺现象,因其出现频率高、持续时间长、波及范围大,对国化;Ｓｕｇｉｍｕｒａ[7]研究也表明ＮＤＶＩ值要受到海拔的影响, 民经济特别是农业产生严重影响,历来被人们所关注,已海拔高的地区ＮＤＶＩ值相对较高,考虑地形地貌因素以经成为世界性的重大自然灾害。
土壤含水量是判断干旱及联系气象因子变化会使监测结果更加准确。
的重要指标之一,也是旱情监测的基础。
土壤含水量的 1.2利用热红外波段获取地表温度日变化幅度和热模获取可分为3类:田间单点实测法、土壤水分模型法和遥型结合估测土壤湿度。
感法[1]。
其中遥感法可以快速获得大面积的土壤水分信热惯量随着土壤含水量的增加而增大,利用热红外息,具有宏观、动态、经济的特点,被广泛用于干旱监测。
遥感可以观测地表温度,获得热惯量,进而估测土壤湿1国外研究综述度。
如Ｗａｔｓｏｎ、Ｐｈｏｎ等[8,9]在地质研究中最早应用热模型;Ｋａｈｌｅ[10]提出热惯量的概念;Ｐｒｉｃｅ等[11]简化潜热蒸散国外采用遥感技术监测土壤含水量始于20世纪70 形式,总结了热惯量法及其遥感成像原理,提出了表观热年代,其方法大致可以分为5类。
惯量ＡＴＩ(ＡｐｐａｒｅｎｔＴｈｅｒｍａｌＩｎｅｒｔｉａ),从而可用卫星提供1.1利用可见光和近红外遥感资料进行监测 , 主要利用的反射率和热红外辐射温差计算热惯量;Ｅｎｇｌａｎｄ等[12] 植被指数和植被状态指数。
提出了辐射亮度热惯量(Ｒａｄｉｏ-ｂｒｉｇｈｔｎｅｓＴｈｅｒｍａｌＩｎｅｒ- 植被指数常用来监测某一时段或生长季的降水和干ｔｉａ,即ＲＴＩ)的概念,且认为ＲＴＩ对土壤水分的敏感性好旱,多为定性结果。
如Ｊａｃｋｓｏｎ等[2]利用ＮＤＶＩ监测干旱于ＡＴＩ;Ｃａｒｌｓｏｎ[13]利用ＮＯＡＡ/ＡＶＨＲＲ资料计算土壤有发现,植被指数对短暂水分胁迫不敏感,只有水分胁迫严效水分和热惯量。
重阻碍作物生长时才引起植被指数的明显变化,因而,植 1.3利用微波遥感 , 测量雷达后向散射系数以及测量监被指数不能及时反映植被覆盖下的土壤含水量,在洪涝测土壤水分含量。
区域和裸土区域应用受到限制;Ｋｏｇａｎ[3]提出植被状态指微波分为主动微波和被动微波,主动微波通过测量数(ＶＣＩ),并认为ＶＣＩ优于ＮＤＶＩ。
事实上,二者各有优雷达的后向散射系数,被动微波通过测量土壤亮温来估缺点,植被指数受气候、土地利用和地理条件的影响,主测土壤水分。
在主动微波遥感领域,合成孔径雷达要反映植被的绝对生物量和区域干旱程度,而ＶＣＩ主要(ＳＡＲ)已成为国际对地观测领域最重要的前沿技术之受天气的影响,只能反映植被覆盖区干旱的相对变化。
一。
被动微波估测土壤水分主要分成两大块:一是针对为了减少植被指数对大气的依赖,Ｋａｎｆｍａｎ等[4]发展了裸露地表的土壤水分反演,另一个是针对植被的土壤水抗大气植被指数(ＡＲＶＩ);Ｂａｗａ等[5]发现利用多年同期分反演模型。
施建成[14]等针对Ｑ/Ｈ模型进行了修正, 收稿日期:2010-02-18资助项目:重庆市科技攻关计划项目ＣＳＴＣ,2009ＡＣ0125;科技部“西部开发科技行动”重大项目(2005ＢＡ901Ａ01)作者简介:杨世琦,硕士,工程师,主要从事农业气象,遥感应用等方面的研究。
Ｅ-ｍａｉｌ:ｙａｎｇｓｈｉｑｉ@ｇｍａｉｌ.ｃｏｍ76高原山地气象研究第30卷提出了一个新的关于粗糙度对裸露土壤微波辐射影响的布情况;宋小宁等[28]以西北半干旱地区的内蒙古农牧交半经验Ｑ/Ｐ,通过ＡＩＥＭ模拟比较,Ｑ/Ｐ模型比Ｑ/Ｈ模型错地带为研究区,利用土壤调整植被指数(ＭＳＡＶＩ)、归一更具实用性;Ｐａｌｏｓｃｉａ等[15]研究证明,不同频率或者同频化植被水分指数(ＮＤＷＩ)、热红外反演的植被冠层温度, 率不同极化的亮温差(ΔＴ)和土壤水分的变化是正相关通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的。
模型微波遥感具有全天时、全天候、较强的穿透力、的综合指标(ＶＴＷＳＩ);刘静等[29]以三峡库区作为研究区高分辨率等优点,但观测结果局限于表层,且雷达数据覆域,选择植被状态指数法(ＶＣＩ)、温度植被旱情指数法盖面小,数理处理繁琐。
微波遥感反演依然是当前的一(ＴＶＤＩ)和植被供水指数法 (ＶＳＷＩ), 结合实测土壤数据 , 个研究热点和难点,至今还没有一种真正实用的地表温定量研究干旱时空变化情况。
度和土壤水分监测方法达到实用要求,特别是地形复杂 2.2时间尺度上和植被覆盖地区需要进一步深入[16]。
有对作物某一生长时期的研究,也有对整个生长季1.4综合利用可见光、近红外和热红外资料 , 提出了不全过程的动态监测,如秦其明等[30～33]以宁夏回族自治区少有效的干旱监测指标和方法。
为研究区域,从可见光、近红外、热红外和微波波段中提Ｋｏｇａｎ[17]在提出ＶＣＩ指数后,又提出了温度状态指取能够表征农田生态特征的遥感信息,构建基于多维光数(ＴＣＩ);Ｊａｃｋｓｏｎ[18]等研究叶片温度、土壤水分和植被指谱的农田干旱遥感监测模型库,提出垂直干旱指数数之间的关系,提出了作物缺水指数(ＣＷＳＩ),由于ＣＷＳＩ(ＰＤＩ)、改进的垂直干旱指数 (ＭＰＤＩ)、短波红外垂直干对冠层温度、气温和水汽压差的测定误差显得非常敏感; 旱指数(ＳＰＤＩ),实现作物全生长期农田干旱的动态监Ｍｏｒａｎ等[19]将该指数推广到部分植被覆盖条件,提出了测。
水分亏缺指数(ＷＤＩ);Ｊｕｐｐ等[20]提出农田蒸散的双层模 2.3监测手段上型,该模型把地表覆盖分为植被层和土壤层,并在能量上主要表现在多波段综合(可见光、近红外、热红外综和温度上有所区分,其中引入了植被覆盖度的变量,实现合),多影像融合(Ｍｏｄｉｓ数据与ＴＭ影像融合)等方面,如了对部分植被覆盖地区旱情的监测;Ｐｒｉｃｅ[21]用植被指匡昭敏等[24]利用高时间分辨率的ＭＯＤＩＳ卫星数据,采用数、地表温度估测区域蒸散量;Ｇｉｌｉｅｓ等[22]利用遥感反演植被状态指数(ＶＣＩ)和温度条件指数(ＴＣＩ)构建干旱指的地表真实温度和ＮＤＶＩ三角方法估测土壤有效水分; 数(ＤＩ)遥感监测模型,并融合具有高空间分辨率的ＥＴＭ[ 23]旱指数(ＴＶＤＩ),该方法模型参数可由图像数据直接获 2.4监测方法上得,计算简单方便,但ＴＶＤＩ只能表示同一图像水分状况既有对原有方法的简化和完善,也有对新方法的探的相对值,在时间上不具有可比性;为了提高干旱指数与索,建立了不少像ＳＳＴＤＭ-Ｓ、ＳＳＴＤＭ-Ｌ1、能量温度比等实测值的相关性,Ｋｉｍｕｒａ[24]改变了湿边的构造,提出改进切实可行的新模型和新指标,如在推算热惯量值时,余后的温度植被干旱指数(ＭＴＶＤＩ)。
涛、田国良等[35]在Ｐｒｉｃｅ[11]研究的基础上对热惯量值Ｐ、1.5综合利用可见光、近红外和微波监测土壤水分含地表综合参量Ｂ以及地表温差(ＡＴｇ)的关系进行简化, 量。
用遥感资料直接获得了土壤的热惯量值;后来,田国良利用可见光和近红外信息来估算植被覆盖度,用主等[36]又提出用表观热惯量(ＡＴＩ)来代替真实热惯量Ｐ, 动微波估算粗糙度,在此基础上由被动微波估测土壤水得到了广泛的应用。
王鹏新等[37]在前人研究的基础上, 分[ 25] 。
提出了条件植被温度指数的干旱监测模型(ＶＴＣＩ),实践2国内研究进展证明具有较好的应用前景;刘安麟等[38]简化作物缺水指数法(ＣＷＳＩ)干旱遥感监测模型,对陕西省关中地区春季我国开展遥感监测土壤水分工作虽然比国外晚,但干旱进行了监测,监测效果好于使用植被供水指数法是通过广大科研工作者在理论和实践上的不断努力,大(ＶＷＳＩ);Ｓｕ等[39]根据ＣＷＳＩ的原理 , 提出ＤＳＩ(Ｄｒｏｕｇｈｔ大缩短了与国外同类研究的距离。
夏虹等[26]根据各种ＳｔｒｅｓｓＩｎｄｅｘ)指数,在中国北方地区进行研究,实验结果遥感干旱监测方法的特点,将国内进行遥感监测的方法表明,ＤＳＩ与降水量呈显著的负相关关系;刘振华等[40]考归纳为5类。
而从国内开展工作的空间尺度、时间尺度、虑植被因素的影响,改进遥感热惯量模型,使其应用范围监测手段、监测方法等方面看,我国科研工作者都取得到从裸土扩展到植被覆盖区,拓宽了适用范围。
但由于地了很多可喜的成绩。
表和大气条件参数难以获取,影响了模型的反演精度,并2.1空间尺度上且边界条件确定上还有待于进一步改善,不能完全适用监测范围从具体的某个省、市自治区,绿洲-荒漠交于植被覆盖区;郭铌等[41]通过对西北不同生态系统之间错带等特定地理区域到全国范围的监测,如曾燕等[27]采ＮＤＶＩ特点和各生态系统间ＮＤＶＩ年变化及其年际变化用“表观热惯量指数”方法,结合ＮＯＡＡ/ＡＶＨＲＲ资料反规律的研究,设计了ＶＣＩ改进方案,提出了改进的条件植演的地表反照率和昼夜地表温度,获取全省干旱空间分被指数ＲＶＣＩ。
3结语近年来,关于干旱遥感监测研究方面的文章报道不多,作者认为在以下方面还有待于更深入探讨。
(1)地形复杂地区的干旱监测方法。
很多遥感监测模型会假设地面为一个平面,或者考虑监测区域的整体高程,仅仅对地形做一个简单的设定。
然而在地形复杂地区,高程对植被、地温等参数的影响非常大,很多在平原地区监测效果较好的方法并不适用于地形复杂地区,因而还需要能够反映复杂地形对干旱影响的有效方法。
(2)多云地区遥感数据的应用。
传统的干旱遥感监测方法不能充分利用云覆盖的遥感数据,造成多云地区遥感数据的时间分辨率降低。
考虑到这一情况,刘良明等[42]利用干旱指数与三个云参数之间的函数关系建立了云参数法干旱监测原始模型,随后,又在原有模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到新型云参数干旱遥感监测模型,在空间时间大尺度条件下的干旱监测取得了较好的效果[43]。