光学与微波遥感协同反演藏北表层土壤水分研究

表层土壤水分是定量干旱监测的重要参量,对干旱区生态环境具有十分重要的意义。在采用归一化植被指数阈值法划分地表覆盖类型的基础上,利用MODIS数据选择适用的光学遥感算法估算土壤水分基准值,以及利用风云三号B星搭载的微波成像仪(Fengyun-3B/MicrowareRadiationImagery,FY3B/MWRI)数据采用微波遥感算法反演土壤水分日变化量,最后构建藏北表层土壤水分协同反演的遥感模型并应用于区域土壤水分的估算。结果表明:光学遥感与微波遥感协同反演的土壤水分含量与实测数据呈显著相关,决定系数达到0.89,均方根误差为0.97,协同反演模型具有较高的反演精度,并且协同反演的结果优于单一遥感源的反演结果。该模型可以较好地适用于藏北地区表层土壤水分的动态监测。     

能量指数法在黑龙江干旱监测中的适用性研究

基于MODIS产品资料,结合土壤墒情实测数据,就能量指数法在黑龙江省农业干旱遥感监测中的适用性展开研究。结果表明:能量指数法的监测效果明显优于热惯量法和植被供水指数法,同时该方法还解决了其他方法不能连续监测土壤含水量的问题,适用于各种植被覆盖条件下以及各种土层深度的干旱监测。同时,运用多年资料分时、分层建立了基于能量指数法的土壤水分反演模型,模型的拟合效果在50cm深度时最好,20cm深度次之,10cm深度稍差。此外,模型在2009年黑龙江省干旱监测应用中的效果表明,反演结果与实际情况基本一致,能较好地反映黑龙江省旱情的空间分布和发展过程。     

藏北地区土壤水分遥感反演模型的研究

土壤水分是反映地表土壤特性的重要表征参量,也是遥感反演领域的一个热点问题。利用MODIS卫星数据第7波段对水分变化较敏感的特点,构建了一种简单实用的土壤水分反演回归模型。结果表明,利用该模型计算的预测值与实地观测值间的相关性比较好,达到了显著水平(P0.001),可以作为研究区土壤含水量遥感反演回归模型。由于该方法具有简单实用的特点,为高原土壤水分遥感监测提供了可行的方法。     

基于NDVI分区的全国草地生态系统覆盖区土壤水分遥感反演

为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高; NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高; 0.2相似文献   

寒冷灾害监测中的全天候地表温度反演方法研究

提出综合运用MODIS遥感资料与地面气象站资料实现全天候LST反演的技术方法,并通过应用示范验证其可行性,对实现全天候、精细化的寒冷灾害监测与评估具有重要意义。基于MODIS的第1、2、19、31和32五个波段,采用劈窗算法反演LST,计算过程相对简便而反演精度较高,缺点是无法克服云干扰;基于地面气象站实测温度资料,采用气候学方程与GIS技术反演空间精细化的LST分布,尽管其反演精度在晴空条件下比遥感方法差,但不受云量条件限制,可以实现全天候LST反演。     

基于NDVI-LST模型对辽宁月尺度土壤水分的反演

利用MODIS卫星数据集中的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)与地表温度LST(Land Surface Temperature,LST)数据建立NDVI-LST模型,对辽宁省2015年5-8月的土壤水分进行反演,建立土壤水分与干边斜率的相关关系,得到该模型反演下的土壤水分。结果表明:(1)该时间段的NDVI-LST实际模型能够形成类似"三角"的特征空间,与理论模型吻合,利用该模型反演的5-8月土壤水分含量与地面实际监测结果相关性较高,除8月外,相关系数均在0.8以上,反演结果空间布局与地面实际土壤水分基本一致;(2)8月土壤水分反演结果不理想,相关系数为0.48,反演和地面实际空间特征差异也较大,其原因是8月NDVI对7月降水极少的响应时间的延后。整体而言,NDVI-LST模型反演土壤水分的试验结果较理想,可为利用卫星遥感手段快速反演辽宁月尺度的土壤水分、干旱灾害防御评估等决策工作提供一种新思路。     

基于试验反射光谱数据的土壤含水率遥感反演

土壤含水率是土壤水循环研究中不可或缺的参数,已广泛应用于土壤水分的监测。土壤光谱特性的研究是土壤含水率光学遥感定量反演的基础。该研究首先通过野外调查收集土样;然后,在实验室条件下制备不同水分梯度的土壤样品,并利用便携式地物光谱仪采集不同水分梯度土壤样品的反射光谱;最后,通过试验光谱数据分析建立一个基于指数函数的土壤含水率遥感反演模型,并对结果进行精度评价。结果表明,基于指数函数的土壤含水率反演模型可以较好的反演土壤水分特征,在640 nm处土壤含水率的估计值与真实值之间的决定系数为0.7062,RMSE为3.49%。相关研究为表层土壤含水量的遥感监测提供新方法和新思路。     

基于AMSR-E与MODIS数据的新疆土壤水分协同反演与验证

针对当前遥感在大范围土壤水分估算中面临的问题,提出将被动微波遥感数据与光学/热红外遥感数据在模型中协同反演陆表土壤水分的新方法:利用MODIS的光学与热红外波段反演土壤水分的基准值;利用AMSR-E传感器的X波段反演土壤水分的日变化量,然后集成二者建立土壤水分协同反演模型。以新疆为实验区,采用在典型地区获取的365个土壤水分实测值,对该模型进行了验证与精度分析。结果表明,协同反演模型的估算结果与地面实测值之间有着更好的相关性和较小的均方根误差,明显优于单一数据源或单一模型的反演结果。     

一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法

土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。     

塔里木河中游沙漠化地区地下水位遥感监测

[目的]探讨沙漠化地区地下水位的分布状况及其对沙漠植被的影响,为塔里木河流域生态环境保护提供科学依据。[方法]利用MODIS卫星遥感数据,采用遥感—数学—模型学融合的研究方法,在实地考察塔里木河中游区域的地下水位、土壤水分和其他辅助资料的基础上,通过建立土壤水分和地下水位的线性方程,提出在土壤中存在毛细管补给条件时,简便、有效地监测沙漠化地区地下水埋深的监测模型,并在塔河中游沙漠化地区进行实地验证。[结果]该模型反演地下水位和实测地下水位之间的相关系数为0.896 9,误差较小。研究结果符合实际。[结论]在较大范围且地下水埋深不大于6m的沙漠化地区,利用MODIS多波段遥感模型监测并评价地下水位埋深的空间分布是可行的。     

引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

基于实测高光谱指数与HSI影像指数的土壤含水量监测

为了探索土壤含水量与高光谱植被指数的内在关系,实现土壤含水量的快速且准确监测,以ASD光谱仪测定的研究区植被高光谱数据和环境卫星HSI高光谱影像数据为基础数据计算得到26种光谱植被指数,通过灰度关联分析法(grey relational analysis)对不同深度(0~10,10~30,30~50 cm)土壤含水量与实测光谱指数和影像光谱指数进行分析和筛选,确定了与土壤含水量相关性较高的5个光谱植被指数,采用多元线性回归法(multiple linear regression)分别构建了基于实测数据和影像数据的高光谱植被指数土壤含水量反演模型,并用实测高光谱植被指数模型对HSI影像植被指数模型进行校正。结果表明:2种土壤含水量反演模型对0~10 cm层的土壤含水量均有较高的拟合度,判定系数(R2)均高于0.589,并具有较好的稳定性;实测高光谱植被指数模型精度优于HSI影像植被指数模型,判定系数(R2)分别为0.668和0.589;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R2)从0.589提升到0.711,均方根误差(RMSE)为0.0014。该研究方法进行土壤含水量监测是可行的,为进一步提高土壤含水量定量遥感监测提供一定参考。     

基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演

以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。     

基于植被指数的春玉米干旱响应遥感监测

东北地区是中国主要的玉米种植区,同时也是中国易发生干旱的地区,干旱常态化严重制约着该地区玉米生产的稳定发展。以辽宁省春玉米为研究对象,在明确春玉米不同发育期干旱变化特征的基础上,基于FY-3A/MERSI、Terra/MODIS、春玉米发育期和土壤相对湿度观测等数据,建立春玉米干旱遥感监测指标集,构建各发育期不同土层深度的土壤相对湿度遥感监测模型,并以2000年为例开展了辽宁省春玉米干旱监测的应用研究,结果表明：1993—2012年辽宁省春玉米在各个发育期均有干旱发生,其中1999—2002年为干旱高发期,乳熟期干旱最为严重;多指数协同配合能提高遥感手段对土壤相对湿度的监测能力,其中陆表水分指数对土壤相对湿度监测能力较强,其次是水分指数;利用构建的春玉米各发育期土壤相对湿度遥感监测模型,监测2001—2004年部分发育期和土层深度的干旱状况,总体监测准确率为73.32%;实现了2000年辽宁省春玉米发育期干旱等级动态监测,所得监测结果与当年农业气象观测记录在发育阶段和空间上都有很好的一致性,遥感监测结果正确。因此,此项研究对于大范围准确跟踪监测春玉米干旱,以及提高春玉米生产的防灾减灾能力具有重要意义。     

基于微波遥感的土壤水分反演估算研究进展

土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带，对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。微波遥感具有基本不受天气条件影响，具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势，成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品；分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展：主动微波遥感和被动微波遥感的 优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率，高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征，但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系，特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰，使得反演土壤水分的精度不高，因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测，但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求，为了能使实测数据在空间上得以较好匹配，提出多种降尺度方法。结合以上两种微波遥感方式的优劣，依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息，以提升反演精度或者获得长时间序列数据。在目前的方法中，土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能，但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题，可以借助多种观测方式（多极化、多角度、多波段）、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进，同时全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System, GNSS） 中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System, BDS）的发展提供了借鉴，展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。     

基于模糊判别成分分析法的高光谱作物信息提取与分类

东北地区是中国主要的玉米种植区,同时也是中国易发生干旱的地区,干旱常态化严重制约着该地区玉米生产的稳定发展。以辽宁省春玉米为研究对象,在明确春玉米不同发育期干旱变化特征的基础上,基于FY-3A、MODIS、春玉米发育期和土壤相对湿度观测等数据,建立春玉米干旱遥感监测指标集,构建各发育期不同土层深度的土壤相对湿度遥感监测模型,并以2000年为例开展了辽宁省春玉米干旱监测的应用研究,结果表明：1993-2012年辽宁省春玉米在各个发育期均有干旱发生,其中1999-2002年为干旱高发期,乳熟期干旱最为严重;多指数协同配合能提高遥感手段对土壤相对湿度的监测能力,其中陆表水分指数对土壤相对湿度监测能力较强,其次是水分指数;利用构建的春玉米各发育期土壤相对湿度遥感监测模型,监测2001-2004年部分发育期和土层深度的干旱状况,总体监测准确率为73.32%;实现了2000年辽宁省春玉米发育期干旱等级动态监测,所得监测结果与当年农业气象观测记录在发育阶段和空间上都有很好的一致性,遥感监测结果正确。因此,此项研究对于大范围准确跟踪监测春玉米干旱,以及提高春玉米生产的防灾减灾能力具有重要意义。     

土壤水分反演的特征变量选择研究综述

土壤水分是水、能量和生物地球化学循环中不可忽略的组成部分,土壤水分信息对水资源管理、农业生产以及气候变化等相关研究有着重要意义。基于遥感数据的土壤水分反演算法是获取土壤水分信息的重要手段,通过对影响土壤水分反演的因素进行梳理,将影响因素抽象为包括土壤特征,植被特征,以及气象特征在内的特征变量,并以此为主线对土壤水分的反演研究进行回顾与梳理。分析了利用不同特征变量反演土壤水分时存在的问题和发展趋势,指出土壤水分反演过程中存在特征变量理论研究不足、综合应用不深的问题,强调耦合使用各类特征变量以提高水分反演精度是未来的研究热点。