遥感监测土壤湿度的方法综述

通过对生态环境水热因子的遥感监测回顾,总结出定量地遥感监测土壤水分的方法主要有：微波遥感监测法、热惯量法、作物植被、亮温综合指数法和热红外法等,并对各方法的原理和具体的适用领域做了介绍和比较。     

DZN1型自动站与人工测定土壤湿度对比分析

为了评价DZN1型土壤水分监测站的监测能力、服务效益和推广使用提供参考依据,对齐河县2011年2月28日—12月13日期间自动土壤水分观测站与人工平行对比观测的土壤相对湿度资料,进行差值对比和概率相关性分析。结果表明,人工观测的数据与自动站取得的数据随时间的变化趋势基本一致,10 cm和40 cm土层人工观测的数据接近于自动站数据,40 cm土层人工与自动观测土壤相对湿度的平均差值在8个层次中为最小,60 cm层次的平均差值为最大。人工与自动站观测数据的相关性在各层均表现显著,给出存在数据偏差的原因及以后仪器运行应注意的问题,认为DZN1型自动站观测的资料基本能代替人工观测的资料。     

明水自动与人工土壤水分观测数据对比分析

土壤水分含量及其变化规律的监测是农业气象生态环境及水文环境监测的基础性工作,掌握土壤水分变化规律,对农业灌溉、土壤墒情与农业干旱的监测预测及进行相关理论研究具有重要意义。为研究黑龙江省明水县自动站资料的适用性,利用2013年2月28日至2014年11月8日期间明水自动土壤水分站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测土壤水分相对湿度的差值、差值概率以及不同方法观测所得数值的相关系数,并通过对比自动站与人工观测数据制作了订正方程用以消除部分差异。2013年2月28日至2014年11月8日期间,明水县人工与自动站观测数据的相关性在各层均表现为显著,自动站观测的土壤相对湿度值高于人工观测值,0-10cm土壤浅层和30-40cm深层的差值较小,20-30cm和40-50cm土壤层次差值较大,通过自动站与人工观测数据对比所制作的订正方程可以消除部分差异。结果表明：人工观测的数据与自动站取得的数据随时间的变化趋势基本一致,自动站观测的资料基本能代替人工观测的资料。     

自动与人工观测土壤水分差异对比分析

利用2017年7月28日—2018年9月18日青海省海北牧试站架设的DZN2型自动土壤水分观测仪与人工烘干法平行对比观测土壤水分资料数据,通过对比差值、计算差值概率等相关统计方法,对10~50 cm土壤质量含水率进行逐层分析。结果表明：在研究时段内,海北牧试站自动与人工观测取得的数据随时间的变化趋势基本一致。自动站观测的土壤质量含水率较人工观测值偏低,其中30~50 cm差值相对较小,10~20 cm差值相对较大。根据自动站与人工观测的数据对各层土壤质量含水率进行订正,绝对误差均小于3%,表明海北牧试站自动观测的土壤水分资料基本能代替人工观测,进而为推进农业气象的自动化监测提供一定的技术支撑和理论依据。     

安徽长江以南农业干旱遥感监测研究

建立干早遥感监测模型并探讨该监测方法的适用性,根据安徽长江以南地区秋季干旱特点,基于NOAA/AVHRR数据采用包含冠层温度的供水植被指数方法,利用极轨气象卫星遥感影像资料和气象台站常年地面土壤水分观测资料对干旱进行监测,结果表明沿江和江南区供水植被指数与20 cm土壤墒情的模型达显著水平(P<0.05),模型分别为y20cm=1.6708x+48.889和y20cm=4.18x+18.848,而与10 cm土壤墒情的回归方程未通过显著性测验。此外通过模型验证,20 cm土壤墒情反演结果与实际情况较为相符,因此供水植被指数方法适用于该区域的干旱监测。     

乌兰乌苏自动与人工土壤水分观测数据对比分析

本文采用了国家一级农业气象观测站乌兰乌苏站2012年的观测数据,运用对比差值和相关系数分析等方法对该站2012年3月28日至l1月8日期间的DZN2型自动土壤水分观测站与同地段人工观测土壤相对湿度资料进行了统计对比分析,结果表明:人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～30 cm土层一致性表现好,40～100 cm土层表现较差。0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm土层和30～40 cm、40～50 cm、50～60 cm土层自动观测值高于人工站观测值,70～80 cm、90～100 cm土层自动观测值大部分低于人工站观测值。分析结果为评估DZN2型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

多种干旱遥感指数在临沂地区的适用性分析

为研究临沂地区适合的干旱遥感指数,本文利用2012年4～11月MODIS数据反演了临沂地区的NDVI和EVI植被指数,分别构建了温度植被指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)。结合地面实测土壤相对湿度数据,建立了上述植被指数与土壤相对湿度的关系模型,并反演得到区域性的土壤墒情。通过比较多种干旱遥感指数的反演结果,研究了适宜于临沂地区的遥感干旱监测模型。结果表明：TVDI_NDVI、TVDI_EVI、VSWI_NDVI和VSWI_EVI4种干旱遥感指数与10～20cm的土壤相对湿度均显著关系,82%通过0.01显著性检验,TVDI指数的相关系数总体比VSWI指数高5%,TVDI_EVI的相关系数比TVDI_NDVI指数高3%,VSWI_NDVI的相关系数比VSWI_EVI高1%,差异较小。     

基于明水县的自动与人工土壤水分观测数据对比分析

为研究黑龙江省明水县自动站资料的适用性,比较了2013年2月28日—2014年11月8日期间明水自动站所测得的土壤水分与人工观测情况下的土壤水分含量,进而分析自动水分观测站与人工观测的土壤湿度之间的差值、差值概率以及不同方法观测所得数值的相关系数,并通过对比自动站与人工观测数据制作了订正方程以消除部分差异。结果表明,2013年2月28日—2014年11月8日期间,明水县人工与自动站观测数据的相关性在各层均表现为显著,自动站观测的土壤相对湿度值高于人工观测值,0~10 cm土壤浅层和30~40 cm深层的差值较小,20~30 cm和40~50 cm土壤层次差值较大,最后根据自动水分观测站与人工所测得的数据制作了订正方程,其可消除二者之间的部分差异。人工观测的数据与自动站取得的数据的变化趋势较为一致,自动水分观测站所测得的资料基本可以代替人工观测数值。     

偏旱年休闲期施肥覆盖对旱地小麦播前土壤水分的影响及其与产量的相关分析

为了改善旱地小麦的土壤水分状况,提高旱地小麦的产量,采用大田试验,研究了休闲期施肥覆盖对播前土壤水分含量的影响及其与产量的关系。结果表明：休闲期施有机肥提高了休闲期降雨补给率,但不显著,休闲期地膜覆盖与纸覆盖均可显著提高休闲期降雨补给率。休闲期施有机肥、覆盖均可提高播前0~100 cm、100~200 cm、0~300 cm土层土壤含水量,施肥与覆盖对播前200~300 cm土层土壤含水量的影响较小。结果还表明：地膜覆盖对播前不同土层土壤含水量的增加效果均大于纸覆盖,施肥可增大地膜覆盖对土壤水分的影响范围,在有机肥条件下地膜覆盖可增加40~160 cm各土层土壤含水量,不施肥条件下可增加40~140 cm各土层土壤含水量。休闲期施肥、覆盖均可显著增产。相关分析表明：播前0~100 cm、100~200 cm、0~300 cm土壤含水量与旱地小麦穗粒数、产量均显著正相关,在20~ 140 cm各土层土壤含水量与产量和穗粒数的相关性均达到显著或极显著水平。总之,休闲期施肥与覆盖均有利于旱地小麦播前土壤水分状况的改善和产量的提高,且以有机肥条件下地膜覆盖效果最好。     

冀西北高原不同植被的土壤水分动态变化研究

冀西北高原为高寒半干旱地区,降水是此地区土壤水分的唯一给源,研究土壤水分的动态变化对高效利用降雨有至关重要的作用。研究采用定点观测的方法,对不同植被土壤含水量的动态变化进行了比较研究。结果表明,3种植被生长期内不同土层土壤水分变化存在差异。生长前期,3种植被0￣30cm土层土壤含水量,农田耕翻地最高,水分条件最好,人工草地与退耕还林地互有高低,30￣60cm土层退耕还林地最高,人工草地最少。生长前期,农田耕翻地表层土壤水分较好,能满足春季作物生长要求。生长中期,0￣30cm土层农田耕翻地最低,人工草地与退耕还林地互有高低。30￣60cm土层农田耕翻地最高,人工草地最低。生长后期,0￣60cm土层农田耕翻地土壤含水量最高;人工草地土壤含水量与退耕还林地相比较,0￣40cm土层差异不大,40￣60cm土层退耕还林地高于人工草地。     

地面资料稀缺区域的农田土壤水分微波与光学遥感协同反演方法研究

[目的] [方法]大尺度区域范围的地表粗糙度因子难以获取是微波反演土壤水分的难点所在。对此,从协同微波和光学遥感数据在土壤水分监测中的优势以提高土壤水分反演精度的角度出发,进行了地表粗糙度参数稀缺区域的大范围农田土壤水分遥感反演方法研究,即利用高分三号和Landsat8光学遥感数据,通过水云模型消除植被对雷达后向散射系数的影响,获取土壤直接后散射系数,然后结合入射角、PDI、TVDI和NDWI指数共同作为模型输入参数分别建立了HH和HV两种极化方式下的土壤水分反演模型。[结果]采用相关系数(R2)、一致性指数(IA)和均方根误差(RMSE),对两种模型应用于江汉平原农田土壤水分反演的实验结果进行了对比分析,结果显示HH极化方式下的土壤水分反演精度整体上优于HV极化方式(HH极化方式R2=0.6864,IA=0.8895,RMSE=6.979%)。[结论]在空间分布上,温度较高和植被覆盖较低区域,土壤水分含量较低,如钟祥市的北部、江陵县的东北部、荆门市的东部、仙桃市的西部和天门市的西北部;温度较低和植被覆盖较高区域,土壤水分较高,如监利县以及天门市的南部。     

基于WorldView 2影像杉木叶面积指数与植被指数相关性研究

为了探究基于高分辨率遥感影像杉木叶面积指数与植被指数的相关性,以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象,采用地面实验与遥感技术相结合的方法,利用WorldView 2遥感数据提取NDVI、SAVI、SARVI、RVI、MSAVI、ARVI等6种植被指数,通过LAI-2000测量的杉木叶面积指数(LAI)建立相关关系,开展WorldView 2遥感影像在估测杉木叶面积指数中的应用研究,分析植被指数对杉木LAI的影响.对不同植被指数分别进行线性模型、二次曲线模型、指数曲线模型和对数曲线模型的LAI反演.结果表明:除DVI与LAI相关性稍低一点外,其他植被指数与LAI都有很高的相关性,高于中低分辨率遥感影像提取的植被指数与LAI的相关性,土壤调节植被指数(SAVI)与LAI的相关性与土壤影响因子L无关.在线型模型中,RVI与ARVI更适合于杉木LAI建立一元线性回归模型,相关系数R分别为0.931、0.895,判定系数R2分别为0.866、0.800,均达到较好的拟合效果.在非线性模型中,反演模型最好的是二次曲线模型,其次是指数模型,最差的是对数模型.拟合效果较好的是NDVI、SAVI和RVI;拟合效果最差的是DVI;最好的拟合模型,其R2高达0.884.杉木LAI具有较佳拟合效果的非线型模型是NDVI和SAVI的二次曲线模型.     

土壤含水量高光谱遥感定量反演研究进展

高光谱遥感因其光谱信息丰富,在土壤含水量的反演中得到了广泛的应用。通过对土壤含水量遥感监测方法进行了归纳总结,对比分析了微波法、热红外法、光学法和高光谱法监测土壤含水量的优缺点以及适用范围;重点分析总结了土壤含水量高光谱遥感定量方法,简要阐述了统计模型和机理模型反演土壤含水量的研究进展,特别对辐射传输模型和几何光学模型等两个机理模型进行了说明,将近年来国内外学者在基于机理模型的土壤含水量遥感反演研究中获得的成果进行了归纳总结,并提出了存在的问题以及今后的研究方向。     

基于Landsat-8的基本农田农作物植被覆盖度研究——以温宿县为例

为了提高基本农田划定和监测工作的效率,减少人力物力的耗费,利用Landsat-8遥感数据通过像元二分法估测农作物植被覆盖度,并与基本农田农用地分等成果对比进行定量分析。结果表明,研究区内植被覆盖度以中等覆盖度为主,即大多数地区的植被覆盖度在30%~50%,这与同期的外业调查情况相一致。对于研究区来说,中等覆盖度下的植被生长状况已达到鼎盛时期,中等覆盖度的比例也随农用地等级的提高而增多,而对于分布较少的高覆盖度和极低覆盖度地区,也呈现随着基本农田等别的提高而增多和减少的趋势。这说明利用Landsat-8遥感数据估计植被覆盖度来判定植物的生长状况,从而将Landsat-8遥感数据运用到基本农田的划定和监测工作中去是可行的。     

FY3-B/MWRI土壤湿度产品在藏北的适用性研究

藏北草原地广人稀,遥感监测土壤湿度在这一地区有广阔的前景。利用2014年7月28日-2015年8月1日野外试验数据对FY-3B/MWRI土壤湿度产品进行验证,结果表明：秋季实测土壤湿度平均值与MWRI反演平均值最为接近,仅相差0.002 cm3/cm3。实测土壤湿度和MWRI反演土壤湿度两者的均方根误差在春季为0.067,而两者的相关性在春季和秋季最好,R2分别达到了0.4337和0.3444,在春、秋两季完全可以用FY-3B/MWRI土壤湿度产品监测藏北高原土壤湿度。     

基于ETM植被指数和冠层温度差异遥感监测棉花冷害

 大范围地、及时地遥感监测棉花的冻害状况及损失对安排救灾、灾后评估有着现实的意义。利用2001年6月7日、8月10日和2000年8月7日ETM影像,结合农业灾害和农作物生长发育统计数据,通过植被指数变化和冠层温度差异对新疆沙湾2001年8月初棉花结桃时发生的冷害进行遥感监测。结果表明:与往年未遭受冷害的同期棉花植被指数相比,棉花植被指数NDVI绝对差值降低区域占67.8％,其中下降0～0.2占51％,下降大于0.2占17％,降低百分比处于0～20％。植被指数和温度图像散点图呈现显著负相关,相关系数－0.63。其中未受冷害影响,植被指数增加,长势较好的棉花冠层温度平均为26.4℃,植被指数未变化区域为27.6℃,植被指数降低较多,冷害程度较重区域冠层温度约为29.3℃,冠层温度差异显著。基于ETM遥感影像植被指数变化幅度和冠层温度差异可用于冷害程度区域划分。