翟光耀;杨国范;王玉成60sao
咸阳师范学院学报
【摘 要】系统地论述目前国内外干旱遥感监测主要方法,包括土壤含水量的遥感反演法、热惯量法、冠层温度法、植被指数法、微波遥感法等,分析各监测方法的理论基础以及发展状况,以期推动我国干旱遥感监测的发展. 【期刊名称】《农业科技与装备》
【年(卷),期】2013(000)005青岛11中
北极光俄语【总页数】3页(P42-43,46)
【关键词】干旱监测;土壤水分;遥感;热惯量;植被指数
【作 者】翟光耀;杨国范;王玉成
【作者单位】沈阳农业大学水利学院,沈阳110866;沈阳农业大学水利学院,沈阳110866;辽宁省防汛抗旱指挥部办公室,沈阳110866
【正文语种】中 文
【中图分类】X171.1
干旱是指由水分收支或供求不平衡所引起的水分短缺现象。干旱每年都会给人类社会特别是农业生产造成巨大经济损失。近年来，随着人口不断增长和经济社会快速发展，干旱带来的危害日趋严重。马柱国和符淙斌在研究我国北方干旱化的基础上认为，西北东部、华北和东北地区的干旱化程度逐年增大，其中东北地区增幅最大。加强干旱监测与预报是增强抗旱工作主动性和提高防灾减灾能力的一个重要环节。利用遥感手段对干旱进行监测，具有大范围、宏观、动态监测的优势，是国内外监测大范围干旱灾害的首选方法。从常用的监测方法角度出发，分析各监测方法的理论基础和发展过程，以期为我国干旱遥感监测提供参考。
1 热惯量法
热惯量是物质对温度变化热反应的一种量度。水分有较大的热容量和热传导率，能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获得。卫星监
测可以提供1 d内土壤的最高温度和最低温度，并通过模型算出土壤含水量。热惯量的模型原理为：土壤热惯量是土壤的一种热特性，是引起土壤表层温度变化的内在因素之一，其与土壤含水量密切相关，影响土壤温度日较差。Watson等首次提出用地表温度日较差推算热惯量的简单模式，并应用于热模型与地质研究；Kahle提出表观热惯量（Apparent Thermal Inertia，ATI）的概念。1978 年，热容量制图卫星（HCMM）成功发射后，具有高分辨率的TIROSS、NOAA系列卫星相继投入使用，推动了土壤水分遥感监测方法的发展。Price和Partt等在能量平衡方程的基础上，简化潜热蒸发形式，引入地表综合参量B概念系统，总结热惯量法及热惯量的遥感成像机理，使用卫星提供的反射率和热红外辐射温差计算热惯量，并估算土壤水分。England等提出辐射亮度热惯量（Radio brightness Thernal Inertia，RTI）的概念，认为RTI对土壤水分的敏感性好于表观热惯量（ATI）。这些早期的开创性试验研究，为其后多途径探讨和研究遥感监测干旱奠定了基础。
胡俟
我国于20世纪80年代中期开始开展热惯量法监测土壤水分的研究。许多研究表明，对于同一类型的土壤来说，含水量越高，则热惯量就越大，即二者之间存在正相关关系，并依此建立了相关的统计模型。黄杨研究了土壤含水量与微波反射特性的关系；唐登银提出以能量平衡为基础的干旱指数法；张仁华提出一种改进的热惯量模式，该模型排除地表显热通
量和潜热通量的干扰，提高了含水量计算精度，但参数获取比较繁琐。20世纪90年代，我国在土壤水分遥感监测理论方面的研究比较深入，土壤含水量遥感模型及其应用研究也有了提高，在利用NOAA/AVHRR资料进行土壤水分或干旱的宏观监测方面取得重大进展，大大缩小了与国外同类研究的差距。隋洪智等通过简化能量平衡方程，直接推算表观热惯量（ATI），并建立了与土壤含水量的关系式；余涛和田国良发展了地表能量平衡方程的化简方法，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。刘兴文等论证“真实热惯量”与地表反照率、日夜温差之间有非线性关系，并由此建立二元三次回归模型，在河南地区的应用性试验表明，该模式可用于大范围的旱涝灾害预报。马蔼乃根据表观热惯量用NOAA/AVHRR数据推导出真实热惯量，并利用复合指数模型计算裸土含水量。肖乾广等从土壤的热性质出发，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概念，并以此理论建立多时相的综合土壤湿度统计模型。热惯量测定均是建立在统计学基础上的，估算含水量精度高，而且易于实现，但仅适用于裸土和植被覆盖程度低的地区。
2 植被指数法
植被在可见光部分吸收70%～80%的红光，反射大部分绿光，所以呈现绿。在近红外波段，植被的反射特别强，而且不同植被类型的反射能力不同。因此，植被指数不仅可以用来区分植被类型及其覆盖度，估计作物产量，还可以用来监测旱情。在干旱年份，水分的多寡对作物长势优劣起关键作用。作物缺水时，叶面积指数下降，叶子内的叶绿素体减少，对近红外光的反射能力降低。绿植被在可见光和近红外波段截然相反的强吸收和强反射光谱特征是作物长势监测、旱涝灾害监测动态监测的理论依据。
植被长势与土壤水分关系密切，因而通过植被指数进行不同时期作物的长势比较，也是遥感监测农业旱情的主要途径。干旱直接影响作物生物量积累、叶面积指数及覆盖度增长，因此，可根据植物的光谱反射特性（红光波段强吸收、近红外强反射）进行波段组合，求得各种植被指数，实现土壤旱情监测。常见的指数有归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、距平植被指数等。其中NDVI相对于比值和差值植被指数来说，对不同视角及大气条件不敏感，因此应用最广泛。有很多理论和经验表明，NDVI能够准确反映大范围内的土地覆被和宏观降水状况，而距平植被指数是对归一化植被指数的发展，其通过多年遥感资料计算常年旬平均植被指数，然后根据当年旬植被指数与常年值的差异程度，可判断当年作物长势，进而判断作物受旱程度。F.Kogan认为在相对均质的地区，VCI能更好地
社科纵横反映降水动态变化，也可以反映天气变化对植被的影响。Liu等用1985年7月—1992年6月的NDVI和VCI数据，得到区域干旱状况分布图，并且认为与当地的降水分布是一致的。此类方法不能够直接反演出土壤含水量，但因其以多年作物生长状况做平滑，因此实际应用意义很大。
3 微波遥感法
微波遥感监测水分的理论基础是，干燥土壤的介电常数和水的介电常数具有强烈反差。含水量直接影响土壤介电特性，而雷达回波对土壤湿度极为敏感。微波遥感监测土壤水分精度比较高，而且不受光照条件限制（可穿透云层），具备全天候和全天时观测的特点，长波段微波能够穿透植被并对土壤具有一定的穿透能力。微波遥感监测干旱主要有被动微波法和主动微波法两种。采用被动微波法时，植被覆盖区土壤湿度的有效采样深度为5～10 cm，选择较长的波跃更具优越性；采用主动微波法时，以应用x波段侧视雷达为主，大多采用后向散射系数法。
目前，雷达遥感技术在土壤水分测量方面的研究日渐成熟。李杏朝采用微波后向散射系数法监测土壤水分的相对误差率仅为12%。Rajat Bindlish等对积分模型进行改进，使实际测
得的土壤水分与雷达获取的数据相关系数由0.84提高到0.95。Moeremans等利用卫星和雷达遥感监测田间和区域两个不同尺度的土壤含水量，认为裸地（或植被稀疏地区）近地表土壤含水量与后向散射系数有很高的相关性。Tansey等得到了相同的结论，同时认为地表粗糙度对土壤水分监测有很大影响。施建成等利用目标分解技术分离出植被散射部分，在一定程度上克服了植被层和表面粗糙度变化对雷达后向散射的影响。微波遥感监测土壤水分尽管受地表参数影响较大，但它估算土壤水分精度较高，可以全天候使用，并且不受云的干扰，若综合其他可见光与近红外图象，将是监测十壤水分最有效方法。目前，大多数模型都是经验线性统计模型，不具有普遍适应性。另外，雷达遥感数据的获取途径较少，价格相对比较高，在一定程度上限制了其在土壤水分监测上的应用。
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