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干旱遥感研究对实现土壤水分良好控制的作用

来源: http://www.cnny17.com.cn  类别:技术文章  更新时间:2012-11-23  阅读
         研究人员使用土壤墒情速测仪对墒情样本进行检测后发现:土壤水分与干旱的遥感监测是一项十分引人注目的研究课题,也是目前遥感技术应用研究的前沿领域,是公认的世界性研究难题之一。由于土壤水分资料对农业、水文、气象等都具有很高的应用价值,因而在该领域的探索与研究一直比较活跃。随着遥感技术的不断发展,特别是随着遥感与GIS、GPS集成与应用技术的日益成熟,提高了对大面积土壤水分与旱情遥感监测的可行性和实用精度。国内外关于土壤水分与干旱的遥感从原理上可分为两大类:一类是基于土壤水分的变化会引起土壤的光谱反射率的变化;另一类则基于干旱会引起植物生理过程的变化,从而改变叶片的光谱属性,并显著地影响植冠的光谱反射率。从遥感光谱波段的使用上,对土壤水分与干旱的遥感监测研究可分为可见光和近红外遥感、热红外遥感、微波遥感。本文将围绕着这3个方面对国内外土壤水分与干旱遥感的进展、现状与发展趋势进行讨论。
       1 土壤水分遥感监测在0。3~3。0μm区段接收的是反射太阳的信息。在这个光谱区内,不同类型的裸露土壤反射率一般随波长增加而增加,不同类型土壤的反射率也不同。对于给定的土壤类型,反射率随水分含量的增加而减少。但是,不同类型土壤间的反射率差别可能与不同水分引起的差别相当或更大,加上太阳高度、大气条件和地表状况等引起的误差,要定量估算土壤水分是比较困难的。但是人们一直也没有放弃在这一领域的实验研究。目前,在理论与实践上较为成熟的是以红外光波段(0。7~15μm)信息为主的热惯量法。可见光—近红外光谱波段的应用早在1965年,发现裸地土壤湿度的增加会引起土壤反射率的降低,这成为后来利用遥感方法进行土壤水分遥感监测研究的理论依据。1973年日本学者在札幌研究了5种土壤的反射率,建立了蓝波段和绿波段的胶片密度和土壤含水量的多元回归方程。Curran等用可见光全色片记录下一个广阔范围的土壤湿度的变化,并用假彩色红外片定性地提供了沙壤质泥碳地土壤湿度的空间分布。用Landsat MSS的反照率对美国尤他州西南沙漠试验区进行连续4年的监测,结果发现反照率的增减与土壤水分的高低关系密切。用多时相的NOAA/AVHRR的可见光—近红外影像对埃塞俄比亚1983—1984年的干旱进行监测,取得了满意的结果。研究了多光谱数字化录像资料与土壤湿度的关系,所用光谱波段分别为可见光(0。4~0。7μm)、可见光
—近红外(0。4~1。1μm)、可见光—中红外(0。4~2。4μm),试验按不同湿度处理的土盘和大田两组进行。结果表明3个波段的数字化录像资料都与土盘和大田的土壤湿度存在着显著的相关,且以中红外的录像资料与表层土壤湿度的相关性最为显著。采用土壤水分光谱法,针对干扰土壤水分遥感的植被覆盖问题,利用遥感估算光学植被盖度,像元分解法提取土壤水分光谱信息,以TM数据为桥梁,建立了AVHRR可见光与近红外通道的土壤水分遥感估测模型。但是,虞献平等提出,利用土壤的反射率的差异遥感土壤水分,会由于不同类型土壤间发射率的差别与土壤水分引起的差别相当或更大,加之太阳高度、大气条件和地表状况等引起的误差,使得用这种方法定量估算土壤水分变得更加困难。尽管利用可见光—近红外波段进行土壤水分遥感得到了一些结果,但这方面的研究试验相对较少,从理论到实践上人们都更多地关注红外波段信息在土壤水分遥感中的应用研究。裸土湿度的热红外遥感Myers等[8]的研究表明,对于裸土的水分含量可由土表温度变化测定,并可检测到50 cm的深度。发现,农田裸地表面日最高温度Ts,max随近地表水分含量的增加而减小。从实用的角度考虑,在一定的气象条件下(晴朗、无风),用白天下垫面温度的空间分布可以有效地反映土壤水分的空间分布,刘志明[10]比较了利用NOAA/AVHRR热红外通道白天或夜间一次资料反演的地表亮度温度与土壤水分的相关关系,白天热红外资料生成的亮温—土壤水分图与热惯量土壤水分图的结果基本一致,但前者更容易获得资料。应用NOAA/AVHRR热红外通道亮温资料,结合地面气象、农情等资料对四川省大面积夏旱进行动态监测。利用NOAA/AVHRR第四通道资料,采用密度分割法、日夜温差法进行旱情监测。
      2、热惯量法遥感土壤水分最早成功地应用了热惯量模型,进一步发展了他们的工作,提出了计算热惯量、每日蒸发的模型。在能量平衡方程的基础上,简化潜热蒸发(散)形式,引入地表综合参数概念,系统地阐述了热惯量方法及热惯量的成像机理,并提出了表观热惯量的概念,利用卫星热红外辐射温度差计算热惯量,然后估算土壤水分。这个方法已经得到普遍认可。在考虑了地面因子和大气因子的情况下,进一步简化能量平衡方程,使直接利用卫星资料推算得到地表热特性参量成为可能。提出了一种改进的求解土壤表层热惯量的方法,发展了地表能量平衡方程的一种新的化简方法。经过这样的处理,可从遥感图像数据直接得到热惯量值,进而得到土壤水分含量分布。]均从不同角度、在不同的区域利用NOAA/AVHRR资料进行热惯量法遥感土壤水分的监测试验。日本学者宇都宫阳二郎与中国科学院长春净月潭遥感实验站合作以中国东北吉林省为中心进行区域土壤水分调查,采用NOAA卫星资料,结合近地层小气候及地下热流量观测资料,进行热惯量计算,并与同步测定的0~15 cm土壤水分资料建立统计模式,绘成土壤水分分布图。随着热惯量法遥感土壤水分理论的日臻成熟,对于在裸露或植被覆盖度较低时土壤水分遥感采用热惯量法的效果已得到认可,但在实际应用中,仍需根据当地的状况对模型参数的求解和某些因子的省略做一些必要的调整。
    3 微波遥感土壤水分尽管用可见光与近红外及热红外遥感土壤水分是可行的,但当地球表面被云层覆盖时,它们则变得无能为力。微波对云层有较强的穿透力,因此微波遥感在土壤水分监测中具有某些独特的优越性。被动微波遥感土壤水分与主动微波遥感相比,被动微波遥感土壤湿度开展的较早,已发展了一些较成熟的算法。并指出,对于裸露的各向同性的土壤,在波长为2.25 cm和18 cm时观测和实验得到的土壤水分含量与其发射率为线性关系。根据辐射传输理论,来自土壤的向上辐射取决于表层土壤的介电性质,而这一表层土壤的厚度是微波波长的十分之几,因此使用微波长波段的遥感器更适合于收集厚层土壤的信息。被动微波遥感主要是通过微波辐射计获得土壤的亮度温度,然后通过物理模型反演土壤水分或与土壤湿度建立经验/统计关系。许多观测和测量表明,来自土壤的微波发射与土壤湿度存在着很好的相关关系,并发现这种较好的相关关系可以到达20 cm的土壤层[26~28]。随着微波遥感的理论与实践的不断发展,基于辐射传输方程的微波遥感土壤湿度算法也得到了发展,并已展示出良好的发展前景。从辐射传输方程出发,建立辐射亮温与土壤湿度等参数的物理模型,然后用迭代法和最小二乘法解方程,求出土壤湿度。
    主动微波遥感土壤水分主动微波遥感器发射一束经调制的电磁波能量,并且接收后向散射回波,通过后向散射系数σ°,建立起目标物的形态和物理特征与后向散射回波的关系。许多模式建立起来用于独立地估算这些项,半经验模式容易反演,但是不够可靠;而复杂的理论模式需要许多的输入数据,使得反演变得困难。如果土壤上有植被覆盖,问题就更复杂,模式也必须考虑植被和粗糙度的影响。目前有两种模式正在使用:连续的和离散的模式。在前者中,介质的介电常数被假定为随机过程,并且其平均值和相关函数已知。在后者中,介质被看作是代表树叶和树干等许多散射物体的集合体。的研究发现,对土壤表层5 cm的土壤湿度最敏感的频率是4。5 GHz(C波段),水平极化,入射角为10°。
    通过调查结果表明结果显示,土壤湿度对裸露土壤的敏感度是0。15dB;对有植被的土壤是0。13 dB。利用1987年11月在河南省封丘县取得的X波段机载合成孔径雷达水平极化(HH)图像进行麦田土壤含水量监测,将土壤水分分为8个等级。于1994年10月22日根据微波后向散射系数法,用X波段散射计测量土壤后向散射系数,与同步获取的X波段、HH极化的机载SAR图像一起,进行了一次用微波遥感监测土壤水分的试验,监测相对误差率仅12%。主动微波遥感的最大进步在于一系列带有微波传感器的的卫星的发射和即将发射升空,将极大地推动主动微波遥感土壤湿度的研究。将ERS卫星资料用于土壤湿度的敏感性研究,取得一定的结果。的研究发现,对于土壤表面覆盖有较少的生物量(<1kg/m2),如短草等,用ERS-1资料反演土壤湿度是可行的。
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