第!"卷，第#期中国农业资源与区划$%&’!"，(%’#，))*+,*-!..*年.+月/%0123&%4567238917:0&;013&<=>%01:=>32?<=97%23&@&322729/02=，!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!..*・技术方法・土壤水分遥感监测方法进展邓辉，周清波（中国农科院资源区划所，北京A ...B A）摘要该文全面地回顾了目前国内外遥感监测土壤水分的方法和研究进展，比较和评价了热惯量法、微波法、热红外法、距平植被指数法、植被缺水指数法、植被供水指数法等方法的优缺点和应用范围，并对土壤水分遥感监测方法的发展趋势进行了分析和展望。
关键词旱情监测土壤水分热惯量法微波法植被缺水指数方法回顾收稿日期：!..#,.#,#.邓辉为硕士生周清波为研究员一、引言干旱（农业干旱）是指：作物生长过程中因供水不足，阻碍作物的正常生长而发生的水量供应不平衡现象，即农田土壤含水量降低到影响农作物的正常生长发育。
干旱是我国农业的一大威胁，在各种自然灾害中造成的损失列为首位。
据统计，我国农业自然灾害的近+.C 是干旱造成的，每年有近"D .万6E!耕地受旱减产，占播种面积的"’B +C ，按减产#.C !".C 的轻灾计算，每年直接经济损失达*亿!D 亿元。
探讨一套客观、动态、实时的土壤水分监测方法，对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取有效的防、抗措施，科学的指导农业生产，具有重要意义。
传统的旱情监测方法，主要是根据有限的旱情测量站点测定土壤水分含量来监测土壤水分。
经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、F G <法（时域反射）等，因采样速度慢而且花费大量人力物力，范围有限。
传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。
随着遥感技术的迅速发展，多时相、多光谱、高光谱遥感数据反映了大面积的地表信息，这些信息从定位、定量方面反映了土壤水分状况。
二、监测土壤水分的方法和进展（一）热惯量法水分有较大的热容量和热传导率使较湿的土壤具有较大的热惯量，而这一热惯量可由光学遥感监测地表温度的变化得到。
热惯量法也是国内研究较多的一种方法。
国外：H 3;>%2等人［A ，!］（A -D A ，A -D *）最早应用了热模型；A -D B 年热容量制图卫星（I 5JJ ）发射成功，随后具有较高分辨率的F K <L M M 、(L 88系列气象卫星相继投入使用，推动了土壤水分遥感监测方法的研究。
@17:=（A -D D ，A -B !，A -B "）［#］通过系统的研究，阐述了热惯量的遥感成像原理，提出了表观热惯量的概念，从而使采用卫星提供的可见光———近红外反射率和热红外辐射温度差计算热惯量并估算出土壤水分成为可能。
N 29&32?［*］等人（A --.，A --!）提出了辐射亮度热惯量（<3?7%O 1796;2=>>F 6=1E 3&K 2=1;7,3，即<F K ）的概念，且认为@<F K 对土壤水分的敏感性好于@8F K。
国内：张向前等人（A -B *）利用航空摄影数据第一次制作了国内热惯量图。
隋洪智等（A --.）等通过简化能量平衡方程，直接使用卫星资料推算出一个表观热惯量（8F K），并以此量和土壤水分建立关系式来监测旱情；肖乾广等（A --*）［"］从土壤热性质出发，在求解热传导方程的基础上，引入“遥感土壤水分最大信息层”的概念，并以此理论建立多时相的综合土壤湿度统计模型；余涛［+］等通过改进求解土壤表层热惯量的方法，考虑了地表显热和潜热项，在试验的基础上确定一些模型参数，从而实现了利用(L 88／8$I <<图像定量计算热惯量@值进而反演土壤表层水分含量分布的目的；李杏朝（A --+）［D ］，陈怀亮（!""#），在利用表观热惯量模型时，在$%&支持下，对不同类型的地理样本或者土壤质地进行分析，消除土壤质地的影响，提高监测的精度。
张可慧等（’((’）［)］构造不同深度和*+,,／,-.//的不同模型（回归和幂指数模型）。
张仁华［"］在热惯量模式的改进方面提出了一个现实的排除显热的、潜热输送干扰的热惯量模型。
喻光明在阐述了渍害遥感识别的原理基础上，分析了渍害土壤的热惯量变化规律，建立渍害遥感模型，并进行了应用性试验。
热惯量模型原理：土壤热惯量是土壤的一种热特性，它是引起土壤表层温度变化的内在因素之一，和土壤含水量密切相关，同时又影响着土壤温度日较差。
热惯量法主要适用于裸露的土壤或作物生长前期。
热惯量可以表示为：01!"!#式中：0为热惯量（234’54!64!’），!为热导率（234!64!54!），"为土壤密度（78349），#为比热（2784!54!）。
在实际应用中，常用表观热惯量,:%热惯量代替热惯量0：,:%1（!4,）／$:$:1:3;<4:3=>式中：:3;<，:3=>分别是一天最高、最低温度；,为全波段反照率。
有了表观热惯量,:%后，常用线性经验公式计算土壤水分?，即?1;",:%@A当然也可采用幂函数、指数函数等非线性经验公式。
（二）微波遥感法人们发现土壤的介电特性明显地依赖于土壤的水分变化，水的介电常数大约为)(，而干土仅为9。
微波遥感监测土壤水分是目前研究最多的监测土壤水分方法。
微波遥感具有全天时、全天候、多极化和对植被及土壤有一定的穿透能力等特点。
微波遥感监测干旱主要有被动微波法和主动微波法两种。
!B 被动微波遥感土壤湿度。
’(世纪#(年代初，*,&,在亚历山大农田进行航空微波辐射飞行试验，并同步观测了(%!C D 3的土壤水分。
&D E >3F 88G 等对试验数据进行了分析，发现亮温:A 与土壤水分（重量百分比）具有较好的线性关系。
+’*G =H H 建立了标准化:A 与体积百分比土壤水分之间的线性关系。
&D E 3F 88G 引入田间持水力I J （K =G H L D ;M ;D =N O），作为土壤湿度的一个指示因子，建立亮温与I J 之间的线性关系。
基于辐射传输方程的理论算法也得到发展和应用。
*PQ 7F 等基于辐射传输方程，建立了:A 于土壤水分等参数的非线性方程。
理论算法将成为今后微波遥感土壤水分算法发展的主流。
J E Q F L E F R O 等、?;>8、+S G 研究了地表粗糙度对土壤水分监测的影响。
植被对土壤水分反演的影响也是不可忽视的因素，很多算法在植被密集是无法使用。
?;>8、:G >8等、IG H L G 研究了植被对土壤水分监测的影响。
随着被动微波遥感土壤水分算法的进一步成熟，利用被动微波遥感对较大尺度的土壤水分进行制图的研究和试验也已经开展。
5Q =7G 提出了一个基于:/TT ／:T %微波数据的较实用的表层土壤水分指数。
’B 主动微波遥感监测土壤水分。
大多数研究是依据统计的方法，通过试验数据的相关分析建立土壤湿度与后向散射系数之间的经验函数，而以线性关系应用最普遍。
主要研究雷达参数（频率、极化方式、入射角等）与土壤表面粗糙度和土壤纹理结构的关系。
因此，从雷达数据获取土壤水分信息的一个最大问题是将土壤含水量的影响因子和其它的影响区分开来。
U H ;A O 等［!(］、VG R N F W W =等、?G =3;>>等研究了线性关系的土壤水分和雷达参数的关系。
X Q A 6Q >等认为干的或饱和的土壤，不适用线性关系，而是非线性的关系。
粗糙度对微波遥感土壤水分的影响，主动微波大于被动微波。
&;>Q 等［!!］、/;Q 等考虑了粗糙度的影响进行了研究。
随着一系列携带主动微波传感器的卫星（Y /&系列、/;L ;R 6;N 、,X Y +&、:/TT 等）的发射升空，以及美国奋进号航天飞机的多次飞行试验获得大量的雷达图像及数据的应用，主动微波遥感土壤水分的研究将受到更广泛的重视。
国内李杏朝（!""Z ）［!’］于!""[年根据微波后向散射系数法，用\波段散射计测量土壤后向散射系数，与同步获得的\波段、..极化的机载&,/图像一起，利用了一次用微波遥感监测土壤水分的试验，监#[第9期邓辉等：土壤水分遥感监测方法进展测的相对误差仅为!"#。
田国良等（!$$%）利用!$&’年!!月!%日在河南封丘取得的(波段机载合成孔径雷达（))）图像进行麦田土壤水分监测，分成&个不同水分等级。
（三）热红外法白天下垫面温度的空间分布能间接的放映土壤水分的分布，即下垫面温度高的，土壤含水量少；下垫面温度低的，土壤含水量相对高。
热红外法即是利用下垫面温度间接反演土壤水分。
李杏朝（!$$*）利用+,)--.波段的资料，采用密度分割法、日夜温差法等进行了旱情监测。
罗秀陵等（!$$*）应用+,)--.波段亮温资料，结合地面气象、灾情等实时资料对四川省大面积旱情进行了监测。
（四）距平植被指数法该法是从植被的角度考虑。
由于植被生长状况主要和水分相关（当光照、温度条件变化不大时），水分供应量成为作物生长的关键因素，水分充足供应，植被生长良好，反之植被生长受到影响。
此方法是通过多年遥感资料，计算出常年旬平均植被指数，然后由当年植被指数与常年平均值比较，一次判断当年作物生长状况，进而对作物受旱程度作出判断。
距平植被指数+/01,2定义为：+/01,23/01,24/01,2/01,235+(（01,/（6））/01,2为同旬各年的归一化植被指数的平均值；6代表天数：01,2（6）是第6天的植被指数值；/01,2为当年该旬的植被指数，也是!7天内最大的01,2值。
范天锡认为该方法需要建立比较好的能代表正常年景的植被指数集，但卫星资料的存档不够长，还有资料定标问题，要取得正常年景数据集不易。
（五）植被供水指数法植被供水指数定义为：,8923/:／01,2其中：/:为植被的冠层温度，01,2为归一化植被指数。
,892的物理意义为：当植被供水正常时，卫星遥感的植被指数在一定的生长期内保持在一定的范围，如果遇到干旱，作物供水不足，一方面作物的生长受到影响，卫星遥感的植被指数降低，另一方面作物冠层温度升高。
当作物受旱时，为减少水分损失，叶面气孔会部分关闭，导致叶面温度的增高。