基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

基于MODIS数据的祁连山南坡土壤水分反演研究

利用2015年7月MODIS影像数据,结合野外实测数据,对比不同土壤深度下不同反演模型的估算精度.选用植被供水指数、植被缺水指数、温度植被干旱指数与实测土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:在祁连山南坡植被生长季中,MODIS数据估算土壤水分的最佳深度为0-10cm.温度植被干旱指数在估算精度上最高.在此基础上建立了基于温度植被干旱指数的土壤水分监测模型.     

米槁对水分胁迫的生理响应

为探讨药用植物米槁对干旱胁迫的适应性,以米槁幼苗为研究材料,采用室内人工控水的方法,经预实验设3个水分梯度:CK(土壤相对含水量(80±5)%)、MD(土壤相对含水量(60±5)%)、SD(土壤相对含水量(35±5)%),研究了米槁幼苗对水分胁迫的生理响应机制.结果表明:同一实验期内随着干旱胁迫的加剧,RWC逐渐降低,电导率、MDA含量、渗透物质含量及抗氧化酶活性均增加.而同一水分处理下,随着干旱胁迫时间的延长,叶片相对含水量呈先大幅下降后小幅回升趋势;渗透物质、电导率、MDA含量和抗氧化系统都呈逐渐升高趋势.并且干旱胁迫越剧烈,米槁幼苗叶片RWC越小,电导率、MDA、渗透物质含量及抗氧化酶活性越大,机体抵抗干旱反应越强.但总体而言,米槁幼苗表现出较强抗旱性,对水分条件的适应范围较广.     

疏勒河流域夏季土壤含水量时空变化

以中国西北干旱区的疏勒河流域为研究区,利用MODIS遥感数据、全球陆面数据同化系统和实测数据等,基于遥感反演及统计降尺度方法获取疏勒河流域2001-2017年夏季土壤含水量数据,开展疏勒河流域夏季土壤含水量的时空变化分析.结果表明, 2001-2017年疏勒河流域夏季土壤含水量整体呈上升趋势.流域干流上游和中下游灌区土壤含水量最高.除敦煌灌区及上游高寒区土壤含水量存在不显著下降趋势外,其余区域主要呈上升趋势.夏季土壤含水量呈6月<7月<8月的趋势,且6月土壤含水量的增加趋势最显著.整体来看,流域土壤含水量随海拔升高而增加,耕地土壤含水量普遍高于草地和林地.     

基于遥感与GIS的土壤墒情监测系统研究

基于遥感与GIS集成技术,利用NOAA/AVHRR图像资料采用多种方法分析土壤含水量,在遥感监测与墒情分析中考虑地理信息的影响,提高了遥感墒情监测的精度和服务水平。经试验得出吉林省遥感墒情分布和干旱面积与实测结果基本一致。     

基于HJ-1A/1B卫星TVDI的干旱遥感监测研究——以鄱阳湖流域为例

针对鄱阳湖流域2011年春季出现的特大旱情,利用2011年3~6月HJ-1A/1B卫星CCD影像计算NDVI,结合同步HJ-1B卫星IRS数据计算的地表温度信息,构建NDVI-LST空间,获取了鄱阳湖流域温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI).利用同步观测的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表层土壤含水量数据对温度植被干旱指数结果进行可靠性验证.结果表明,TVDI和AMSR-E土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到-0.697(P0.05),由HJ-1A/1B卫星影像计算得到TVDI可以有效表征鄱阳湖流域的土壤含水情况.用TVDI监测结果分析鄱阳湖流域2011年干旱,从空间分布来看,鄱阳湖流域受灾最严重的是环鄱阳湖区和修水流域.从时间分布来看,鄱阳湖流域3月底以轻旱为主,4月底流域南部旱情加重出现中度干旱,5月鄱阳湖流域将近80%的区域都受到不同程度干旱的影响.     

冬小麦多时期冠层含水量遗传优化遥感反演

开展作物冠层含水量的遥感反演有利于评估麦田干旱胁迫、实施精准灌溉.为快速获取华北地区冬小麦生长期冠层含水量,本文利用在2017年1—5月冬小麦生长期获取的Landsat-8 OLI和Sentinel-2MSI多时相遥感影像,基于混合像元分解模型,建立了归一化水指数与麦田实测含水量之间的定量关系.通过构建反演方程并结合遗传优化算法,求解冬小麦冠层含水量.对比地面实测数据,研究结果显示,本文方法能取得较优的反演结果,决定系数(R²)与均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.567和5.6%.与直接利用归一化水指数的反演方法相比,误差降低20%以上.研究表明,量化小麦冠层和土壤背景的不同线性混合比,可以有效消除土壤对小麦冠层含水量反演的影响,对小麦等作物生长的遥感监测具有重要的应用价值.     

基于高分一号的农田植被区土壤湿度反演研究

以国产高分一号(GF-1)遥感数据为数据源,以荆州市公安县为实验区,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型的垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证,同时为减少水体对地表反射率的干扰,采用归一化差异水体指数法(NDWI)对水体进行掩膜处理.研究结果表明,PDI、MPDI和VAPDI分别反演得到的土壤湿度值与实测值的相关系数为0. 520 5、0. 697 2、0. 687 2,实测土壤含水量验证精度评价也表明各模型均能满足反演的精度要求;在植被覆盖较好的农区,MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,模型拟合效果优于PDI.研究结果可为江汉平原大范围和动态监测表层土壤湿度指数提供理论基础和实践参考.     

珠江流域1981—2020年水文干旱时空特征分析

基于VIC模型和汇流模型生成的1981—2020年5 km×5 km网格模拟流量数据,构建了长历时、网格化的标准化径流干旱指数(SRDI),对珠江流域水文干旱时空演变特征进行了评估。结果表明：基于模拟流量构建的网格化SRDI能够较好地模拟珠江流域干旱时空演变过程;珠江流域水文干旱的时间演变特征明显,干旱集中发生在夏季,秋季可能发生大范围的水文干旱,季节尺度上一年四季均有可能发生极端干旱;珠江流域水文干旱在空间格局上呈现为自东向西由干旱高频区向干旱长历时、高烈度区过渡分布。     

基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测

为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index, PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考.     

基于压缩感知的土壤湿度图像重构系统设计

针对典型土壤微波辐射特性,分析了传统的测量方法。研究了微波辐射干涉直接采用测量原理,建立了基于压缩感知的土壤湿度微波辐射图像重构系统。利用该模型获取可信、高分辨率的土壤湿度数据,为土壤湿度估测等方面提供理论依据和技术支持,实现水涝和干旱的实时监测,解决其生态环境问题。     

中国农业干旱的监测、预警和灾损评估

对干旱发生发展的实时监测、预警及后期影响评估.可最大程度地减轻干旱对农业生产的影响.综述了中国农业干旱的监测、预警及灾损评估的研究与业务应用状况.对比了不同土壤水分监测方法.介绍了具有自主产权的自动土壤水分观测仪Gstar-1及基于MODIS数据构造的土壤水分遥感监测新指数--农田浅层土壤水分指数(CSMI),分析了中国的灾损评估状况.根据目前研究中存在的问题,提出了将来的研究方向.     

CCI土壤湿度产品在中国区的降尺度与融合研究

以欧洲航天局主/被动微波遥感融合的土壤湿度产品数据为主要数据源,结合地表参数、亮度温度、土壤质地、地形、降雨等辅助数据,提出基于移动窗口的线性、非线性联合的土壤湿度降尺度模型,对中国区域2003年1—12月的CCI土壤湿度产品数据进行降尺度,提高CCI土壤湿度数据的空间分辨率,使其更适用于农业、水文模拟等精细尺度的应用要求。为了克服CCI数据冬季缺失较多的情况,利用第3代再分析资料ERA-Interim表层土壤湿度的降尺度和重采样结果与之进行融合,生成空间覆盖完整的2003—2013年中国区月1 km土壤湿度数据集,并利用站点实测数据集对其进行了验证。结果表明,依据主/被动微波融合CCI、ERA-Interim再分析土壤湿度数据以及辅助数据的基于移动窗口和线性非线性集成的中国区地表土壤湿度降尺度和融合方法,提高了CCI土壤湿度数据集的空间分辨率和空间覆盖,同时还一定程度上提高了土壤湿度的估算精度。     

基于Landsat 8数据的干旱监测研究

为确定遥感干旱监测在东北地区的适用性,选取黑龙江省安达市为研究对象,利用最新的Landsat 8遥感影像数据,建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drounght index,MPDI)。并通过实测土壤含水量数据,对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明,利用Landsat 8数据,通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性,且TVDI的监测精度要高于MPDI。该研究对推广Landsat 8数据在东北地区旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

基于星载被动微波遥感的地表土壤湿度反演

为了解决传统地面测量站网络不能满足大尺度土壤水分的时、空间变化的问题，而利用微波在土壤水分反演方面具有的独特优势，总结了被动微波遥感模态反演土壤湿度的规律，提出了利用双谱模型计算土壤表面的发射率的方法，并对实验区进行了成功的地表土壤水分反演，取得了理想的结果，该成果对于利用被动遥感技术反演土壤湿度具有一定的技术推广意义。     

丹参合理灌溉研究

为了研究灌溉对丹参的产量和质量的影响,采用田间管灌试验法,对不同土壤含水量下的丹参产量及有效成分含量进行比较研究。结果表明,土壤相对湿度小于30%(特别重度干旱)时,脂溶性成分丹参酮ⅡA、丹参酮Ⅰ和隐丹参酮含量均最高,但是丹参产量低。适度灌溉后,产量大幅提高,有效成分含量符合药典要求。土壤含水量过多时,各有效成分含量均最低。综合丹参药用价值和经济效益,采收前期土壤相对湿度小于30%(特别重度干旱)时,应适度灌溉,可以达到不减产甚至增产的效果。本研究为丹参采收前期土壤水分管理提供了理论依据。     

融雪-降雨型滑坡失稳机理

冻区融雪降雨导致的滑坡对公路交通基础设施的建养造成了巨大威胁,本研究以新疆伊犁地区某公路工程为依托,为此进行现场勘察,建立了新疆某公路6#滑坡监测站,通过建立监测站,对该边坡的位移、水分、温度等信息开展监测,利用该监测站2019年11月至2020年8月整个冻结融化期的监测数据,同时基于geostudio软件的非饱和土分析,将数值模拟土壤含水率变化与现场监测数据进行拟合,建立了有效的数值方法,并对融雪期该边坡在季节性冻土冻融影响下边坡的稳定性进行了分析,研究了融雪期表层边坡土的含水率变化与边坡稳定性的关系,并根据建立模型分析了该滑坡的初始滑动。结果表明：融雪水对土壤含水率的变化起主导作用—融雪水及冻结滞水沿着裂缝优势入渗,在融雪期初期增大土体含水率,增大土体自重;在融雪期维持土体较高含水率,随着连续降雨发生,湿润锋下移,土体孔压增大,形成暂态饱和区,边坡失稳。融雪期长时降雨是该滑坡发生的重要原因。将数值模拟土壤含水率变化与现场监测数据进行拟合,在此基础上进行边坡稳定性分析的方法具有较高可信度,可为该地区之后滑坡预警提供参考。     

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。