遥感地学分析
第二节 土壤水分遥感
一、遥感数据中的土壤含水量信息
1,可见光波段的土壤含水量信息 根据地物波谱的测定，在可见光部分干燥 土壤的反射光谱比潮温土壤的反射光谱平行抬 高一段反射率。随着含水量的多寡，抬高的距 离大小不同。因此，早期遥感研究中有用可见 光波段测定土壤含水量的尝试。
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4, 热红外波段的土壤含水量信息
热红外波段对常温反映灵敏，土壤温度与 湿度关系密切，因此热红外遥感数据中也包含 了土壤含水量的信息。
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5, 微波波段上的土壤含水量信息
微波波段对水的反映极其灵敏，很薄的水 层就可以屏蔽微波辐射。因此许多国内外的学 者都认为微波是探测土壤含水量最佳的波段。 马蔼乃等（2000）根据对各个波段的研究， 首先发现微波对水的反映极其灵敏，但是对土 壤含水量的反映却不十分灵敏。因为水面十分 光滑的，而土面的粗糙度与微波波长十分接近， 使得土壤含水量的信息强度被淹没在粗糙度的 信息强度之中。 遥感地学分析

撒哈拉沙漠、塔克拉玛干沙漠、澳大利亚沙漠、北 美沙漠与它们附近的水体所求解出来的k，n是不相同 的，因为在上述公式中还有一些地理环境因素没有考 虑到，而被包括在其中了。 根据上式可以计算出表观热惯量的影像图（ATI 图）。表观热惯量与真实热惯量之间是正变的关系， 前者是无量纲的相对值，后者是有量纲、有单位的物 理量。真实热惯量的单位是J/（m2s1/2K）。两者在数值 上虽然不相等，但是表达的都是热惯量。在遥感技术 中，通常采用相对值来表示物理量。
2, 近红外波段的土壤含水量信息
近红外波段对水的反映灵敏，水对近红外 光完全吸收。因此含水量高的土壤在近红外波 段上呈暗色调，地物波谱曲线不是平行降低， 而是陡坡降低。因此早期与可见光波段同时使 用推测土壤含水量。
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3, 中红外波段的土壤含水量信息
中红外波段对高温反应灵敏，是林火的探 测波段。反之，土壤十分干燥时温度较高，在 中红外遥感影像上有反映。也就是说，如果求 土壤的干燥度时，用中红外波段效果较好。
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四、真实土壤含水量与表观土壤含水量

真实土壤含水量是在地面上实测的土壤含 水量。实测土壤含水量在地面上的取样面积只 有几平方厘米，遥感是监测不到的。 遥感监测土壤含水量是大面积范围上的工 作，往往用气象卫星的数据，每1个像元是 1km2的面积，地面上实测的土壤含水量根本无 法与之比较。1km2上需要实测几百个点的土壤 含水量，取其均值，还要随机统计方法正确， 才能两相比较。 遥感地学分析
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土壤水分与干旱遥感监测
第一节 土壤类型遥感分析
第二节 土壤水分遥感
第二节 干旱遥感监测
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第一节 土壤类型遥感分析

土壤类型的空间分布规律
– 地带性土壤
– 隐域性土壤
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土壤类型决定性因素
– 直接因素(土壤的光谱特征)
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间接因素
– 地带性气候因素
– 地貌因素
1 A T
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上式的含义是表观土壤含水量是表观热惯量的函数， 是相对土壤密度的函数，也是相对土层厚度的函数。 由于水的密度是1，所以土壤密度除以水的密度，该因 子团成为无量纲相似准则。颗粒粒径表示土壤的空隙 度，土层厚度表示所测土壤含水量的深度范围，颗粒 粒径除以土层厚度表示相对土层厚度，即土层有几倍 的粒径厚度，也是无量纲因子团。由于世界各地的土 壤种类不同，所处地理环境不同，所以a0，a1，a2各处 是不同的，也是以图像表示的。同样地，表观土壤含 水量也是虚拟的。
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遥感波段中可见光与近红外中的全部太阳 波谱的能量，减去地物在所有谱段内的反照率 能量，就产生昼夜温差的能量。称为表观热惯 量遥感信息模型ATI：
1 A ATI k T
n

式中A为反照率，ΔT为昼夜温差，k，n为地 理参数。A可由可见光与近红外所有波段遥感数 据之和求出，ΔT为白昼热红外遥感数据减去夜 间热红外遥感数据求出。ATI可以用水体在遥感 影像上的数据为最大值，干沙沙漠的数据为最 小值，从而求解k，n。 遥感地学分析
遥感地ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分析

地物在吸收短波太阳辐射后以长波的方式 发射，地温增高。白昼地物吸收太阳能量而增 温；夜间地物发射能量而减温。地物昼夜的温 差就是地物热惯量的表象。

例如水体，由于热惯量大，昼夜温差小； 岩石热惯量小，昼夜温差大；各种含水量不同 的土壤热惯量介于水体与岩石的热惯量之间， 热惯量的大小也介于水体与岩石的热惯量之间。
式中d为土壤颗粒粒径，D为土壤土层厚度，ρs为土 壤的密度，ρ为水的密度。a0，a1，a2，的为地理参数。 将土壤颗粒粒径、土壤土层厚度、土壤密度内插成影像 化的图像，与遥感图像配准。在影像（ ）上或地面上 （配准），确定最干燥的土壤、最湿润的土壤以及中等 含水量的土壤，作为标准，求出地理参数a0，a1，a2 。 由此求出的表观土壤含水量ASW也是无量纲的相对值。

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三、 表观土壤含水量遥感信息模型

既然我们用表观热惯量替代了真实热惯量， 因此对于土壤含水量，也应该可以用表观土壤 含水量来替代真实土壤含水量。现在给出表观 土壤含水量ASW的表达式：
D a1 s a2 ASW a0 ( ATI ) ( ) ( ) d
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– 地质条件 – 地形起状特征
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案例分析
新疆南部的土壤遥感解译中，根据 影像划分出山地、山前洪积扇、冲积平 原、荒漠平原、片状绿洲，线状绿洲等 地理单元，并进一步划分了沿河、湖滨 等地区，在此基础上进行土壤解译、制 图。与常规方法制作的土壤图比较，内 容详细得多。
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二、表观热惯量的遥感信息模型

物体的热惯量P是物体固有的属性，它的表 达式为：
P

k
式中k为热传导系数，ρ为密度，γ为比热容。 因为热传导系数、密度、比热容对一种物体来 说是固定不变的，所以热惯量也是地物的固有 属性。 遥感地学分析

土壤因为含水量的变化，使得热传 导系数、密度、比热容都发生变化，从 而使得热惯量变化，这是确定无疑的。 但从遥感数据不可能直接提取出热惯量， 也不可能直接提取热传导系数、密度、 比热容。