（生态学专业论文）基于modis数据的多种干旱监测模型在陕北的对比应用.pdf

目录 摘要i a b s t r a c t i i 第一章前言1 1 1 研究背景l 1 2 研究目的和意义1 1 3 国内外研究概况2 1 3 1 国外研究进展2 1 3 2 国内研究进展4 1 4 陕西省干旱监测研究现状5 1 5 研究区概况6 1 6 研究内容和技术路线。8 第二章常用干旱遥感监测模型介绍1 l 2 1 热惯量法ll 2 2 微波遥感法1 2 2 3 遥感指数法1 3 2 3 1 基于归一化植被指数( n d v i ) 的植被指数1 3 2 3 2 基于地表温度( l s t ) 的遥感指数1 5 2 3 3 几种l s t 和n d v i 结合的遥感指数1 6 2 4 遥感监测土壤水分方法的比较2 0 2 5 本文研究方法的选择2 0 第三章陕北干旱遥感监测模型2 2 3 1 研究基础2 2 3 1 1m o d i s 数据特征2 2 3 1 2 数据获取。2 3 3 1 3 遥感数据预处理2 3 3 2 关键参数反演。2 9 3 2 1n d v i 计算2 9 3 2 2 地表温度反演3 0 3 3 模型应用3 3 3 3 1 多种干旱遥感模型介绍3 3 3 3 2 监测分区。3 7 3 3 3 模型计算及结果分析。3 7 第四章结论和讨论4 6 4 1 结论2 1 1 5 4 2 讨论4 7 参考文献4 9 致 射5 4 作者简介5 6 摘要 干旱是由于区域水分供需或收支不平衡造成的水分短缺现象。其中，因土壤 供水不足导致植被正常生长发育受阻的农业干旱是我国的主要自然灾害之一。 本文介绍了基于e o s m o d i s 卫星遥感数据计算的5 种遥感指数：短波角度坡 度指数( s a s i ) 、改进型能量指数( m e i ) 、垂直干旱植被指数( p d i ) 、地表含 水量指数( s w c i ) 和植被供水指数( v s m ) 。通过这五种指数对陕北地区进行 土壤湿度反演，得到陕北旱情空间分布图，并分等定级，揭示研究区旱情分布 规律，得出以下结论：m o d i s 遥感影像监测作物生长早期和作物生长旺盛时期 覆盖地表情况下的土壤水分是可行的。这5 种遥感干旱监测模型监测土壤水分 的最佳深度为2 0 c m ，其次为1 0 e m 。从植物生长季的时间来看，m e i 指数、s w c i 指数和p d i 指数分别对植物生长季前期、中期和后期有较好的监测结果；而从 整个生长季来看，s a s i 对于陕北旱情的监测结果最佳，和不同深度的土壤含水 量的相关度均在0 6 以上。而从不同区域划分结果来看，s a s i 指数比较适用于 陕北长城沿线干旱风沙区；对于中部的陕北黄土高原干旱丘陵沟壑区，s w c i 与其的相关性最好；黄土高原沟壑天然林生态区与m e i 指数的相关度最高。通 过分析可看出，2 0 0 8 年陕北地区的干旱情况随着植被生长有所减缓。其中，陕 北北部长城沿线干旱风沙区的旱情比较严重，多为重旱或中旱，榆林周围多为 轻早。陕北黄土高原干旱丘陵沟壑区为轻旱。而黄土高原沟壑天然林生态区的 土壤含水量较充足，植物生长态势良好，基本不受干旱影响。分析降水量、气 温对陕北地区干旱的影响，发现陕北北部降水量对旱情高于气温对其的影响， 陕北南部地区则相反，可能原因是由于地理位置和当地地形地貌的影响。 关键词：陕北，m o d i s ，干旱遥感监测 a b s t r a c t d r o u g h ti st h ew a t e rs h o r t a g ew h i c hi sc a u s e db yar e g i o n a li m b a l a n c ei nw a t e r s u p p l ya n dd e m a n d a g r i c u l t u r a ld r o u g h ti st h er e s u l to fi n a d e q u a t es o i lw a t e rs u p p l y l e dt on o r m a lg r o w t ha n df e r t i l i t yo fv e g e t a t i o nw h i c hh a sb e e nh e l da l lo v e rc h i n a ， o n eo ft h em a j o rn a t u r a ld i s a s t e r s t h i sa r t i c l ed e s c r i b e s5k i n d so fr e m o t es e n s i n g i n d e x e sb a s e do nt h em o d i sd a t a ：s h o r t w a v ea n g l es l o p ei n d e x ( s a s i ) ，m o d i f y e n e r g yi n d e x ( m e o ，p e r p e n d i c u l a rd r o u g h ti n d e x ( p d i ) ，s u r f a c ew a t e rc a p a c i t y i n d e x ( s w c oa n dv e g e t a t i o ns u p p l yw a t e ri n d e x ( v s w 0 i nt h i sp a p e rw eh a v e c a l c u l a t e dt h e5i n d e x e st og e tt h es p a t i a ld i s t r i b u t i o no fd r o u g h td i s a s t e r si nn o r t h e r n o fs h a a n x ip r o v i n c ea n dt h e nt ou s et h es o i lm o i s t u r ed a t aw h i c ht h ew e a t h e rs t a t i o n h a v em e a s u r e dt oc a l c u l a t et h er e l i a b i l i t ya n dt h ep r e c i s i o n i tg e t st h ef o l l o w i n g c o n c l u s i o n s i t sf e a s i b l yt ou s et h em o d i sd a t at om o n i t o r i n gs o i lm o i s t u r ei nt h e g r o w t hp e r i o do fc r o p t h eb e s td e p t ho ft h e r m a li n e r t i am o n i t o r i n gs o i lm o i s t u r ei s 2 0 c m ，a n dn o tu s e f u lf o rh i g h e rd e p t ht h a n2 0 c m f r o mt h ev i e wo fg r o w t hp e r i o d ， m e i ，p d ia n ds w c ia r eb e t t e rf o rt h ee a r l y ，m i d ，a n dl a t ep e r i o di nt h eg r o w t h p e r i o d w h i l ei nt h ew h o l ep e r i o d ，s a s ih a st h eb e s tr e l e v a n c ew h i c hi sm o r ct h a n 0 6i nt h ei n d e x e s f r o md i f f e r e n tr e g i o n si nn o r t h e r no f s h a a n x ip r o v i n c e ，s a s ii s c o m p a r e df o rt h es a n d ya r e a sa l o n gt h eg r e a tw a l li nn o r t h e ms h a a n x i ；s w c ih a s t h eb e s tc o r r e l a t i o n 、析t 1 1t h el o e s sp l a t e a uh i l l yr e g i o n ；g u l l ye c o l o g i c a lf o r e s tz o n e s h a st h em o s tr e l e v a n tt om e i t h r o u g ht h ea n a l y s i s ，t h ed r o u g h td i s a s t e rh a ss l o w e d d o w nw i mt h ev e g e t a t i o ng r o w i n g t h ed r o u g h td i s a s t e ri sm o r es e r i o u si ns a n d y a r e a sa l o n gt h eg r e a tw a l l ，m o s t l yi ns e v e r ed r o u g h t ，a n dl i g h td r o u g h ta r o u n dy u l i n a n dt h el o e s sp l a t e a uh i l l yr e g i o n i ng u l l ye c o l o g i c a lf o r e s tz o n e s ，am o r ea d e q u a t e m a n n e rf o rt h es o i lm o i s t u r e ，p l a n tg r o w t hi si na g o o ds h a p e ，t h e r ew o u l dh a v el i t t l e e f f e c tw i t hd r o u g h t t h e r ei sg o o dc o r r e l a t i o nb e t w e e np r e c i p i t a t i o ni nt h en o r t h r e g i o na n dt h ed r o u g h t ，b u tt h e r ei s 1 1 0 a p p a r e n tl i n e a rr e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h e t e m p e r a t u r ea n dt h ed r o u g h t ，w h i l et h es o u t hi so nt h ec o n t r a r y t h er e s u l tm a yc o m e f r o mt h ei m p a c t so fg e o g r a p h i c a ll o c a t i o na n dl o c a lt o p o g r a p h y k e yw o r d s ：n o r t h e r no fs h a a n x ip r o v i n c e ，m o d i s ，r sd r o u g h tm o n i t o r i n g 第一章前言 1 1 研究背景 第一章前言 农业干旱是指由降水与蒸发的失衡引起的土壤供水不足而导致植被正常生长发育受阻 的生态逆境现象，一般通过土壤含水量的减少和植被缺水枯萎表现出来，研究作物长势状 况和土壤水分含量可以实现对旱情的监测。国内外有关干旱的研究已取得了长足的进展， 而随着卫星遥感技术的出现和发展，又为实时、准确监测各地旱情带来了新的希望。多光 谱、多角度及多尺度的卫星遥感资料能够准确、及时、全面地获取旱情发生发展的相关信 息，为调整农业结构及和农事活动提供科学依据。因此，利用遥感技术监测一个地区的干 旱情况，对提高当地的农业生产、保障粮食安全和实现区域的可持续发展具有非常重要的 现实意义。本研究的目的就是充分应用卫星遥感数据来实时或准实时地分析和反演干旱状 况，实现区域旱情的遥感监测。 1 2 研究目的和意义 近百年来，以全球气候变暖为主要特征的气候变化使得许多地区极端天气与气候事件如 干旱、洪涝、沙尘暴等的频率与强度增加。中国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北 地区，特别是西北变暖的强度高于全国平均值，使得夏季干旱化和暖冬特征比较突出【1 1 。 干旱是全球最为常见的气象灾害，据测算每年因干旱造成的全球经济损失高达6 0 - 8 0 亿美元，远远超过了其它气象灾害。研究表明，我国自然灾害中7 0 为气象灾害，而干旱 灾害又占气象灾害的5 0 左右【2 1 日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府 部门共同关注的热点【3 】。 土壤水分是表征土壤质量的一个重要指标，同时，它对旱涝等自然灾害发生也具有指 示性的作用。土壤的含水量状况影响作物的生长，进而会使土地生产力，粮食产量及品质 等一系列关系到国家发展和人民生活水平提高的战略物质的生产状况受到影响，因此，掌 握土壤含水状况具有非常重要的实际应用价值。 传统的干旱监测方法主要有负压计法、土壤湿度计法、称重法、蒸渗法、中子水分仪 南京信息工程大学硕士学位论文 探测法、电阻法、t d r 法( 时域反射) 等，主要是通过有限的土壤水分测量站点测定植被 由于干旱而导致生长状况受到抑制的状态，并加以定性描述，同时采用测量相应状况下土 壤含水量的方法对土壤含水量给予定量的描述【4 】。传统的干旱监测方法具有可以测定多个 土层深度，精度较高的优点，但也存在测点稀少使得代表范围有限，数据收集时效性差导 致不能保证同步性等诸多问题。在大区域宏观尺度上采用这些传统方法开展土壤水分监测 还存在速度慢且需要花费大量的人力物力，监测范围十分有刚5 1 ，只能以点数据来描述面 上的状况。所有这些都不利于有关部门及时准确地掌握较大空间尺度的土壤水分状况。可 以说传统方法难以满足实时、准确、大范围、动态监测的需要。 目前，遥感技术已被广泛应用于农业信息监测领域。遥感技术具有客观、及时的特点， 可在短期内获得大量的大范围地面信息，用它来监测旱情发生与发展具有很大的优势：首 先，遥感资料的客观性与科学性，能够最大程度的排除人为因素的影响，反映地表的真实 情况；其次，遥感信息的宏观性与综合性，遥感影像覆盖面大，综合性强，获得的信息是 时空连续不断的，信息量非常丰富，便于研究大范围地物的时空变化；再次，遥感技术的 时效性与动态性，实时、动态影像为实时跟踪观察农作物，为达到信息现势性提供了条件； 最后，遥感技术的经济性与实用性，遥感技术应用于干旱监测不仅能提供丰富的科学信息， 而且经济开支不是很大，实用性较强。 在干旱遥感监测中，由于土壤水分受降雨、气温、土壤质地等多种因素的影响，且植 被覆盖的干扰也不容忽视，因此，土壤含水量的遥感反演向来是其重点和难点。在大区域 尺度上探讨并提出一套实时、准确、客观、动态的土壤水分监测方法，对于各级政府部门 及时了解旱情程度和分布，采取有效的防御和抗旱措施，促进农业的高产、稳产具有重要 的现实意义。 1 3 国内外研究概况 1 3 1 国外研究进展 国外利用遥感监测土壤含水量的研究始于2 0 世纪6 0 年代，各国学者都做了许多研究。 b o w e r s 和h a n k s n 等研究分析了土壤光谱反射特性；w a s t o n l 7 1 等人首次提出了用地表温度 日较差推算热惯量的简单模式，最早将热模型应用到地质研究当中；随后，k a h l e 提出了 热惯量的概念；而1 9 7 8 年热容量制图卫星( h c m m ) 的成功发射，以及后来t i r o s s 、 2 第一章前言 n o a a 系列气象卫星相继投入使用，使得对土壤水分遥感监测方法的研究有了很大的进 展：p r i c e 、p r a t t 等人在能量平衡方程的基础上提出了表观热惯量的概念，通过卫星提供的 反射率和热红外辐射温差计算表观热惯量，估算土壤含水量睁加】。e n g l a n d b l l 等人提出了辐 射亮度热惯量的概念，并且认为相较于表观热惯量，辐射亮度热惯量对土壤水分有更好的 敏感性；j u p p 0 2 等建立的归一化温度指数( n - 0 m a l i z e dd i f f e r e n c et e m p e r a t u r ei n d e x ，n d t i ) ， 发现n d t i 能够很好的描述土壤供水能力，且对变化的环境反应比归一化植被指数( n d v i ) 更灵敏；j a k s o n t l 3 1 等利用n d v i 监测干旱时发现，只有水分胁迫严重阻碍作物生长时才会 使植被指数产生明显变化；k o g a n 1 4 1 提出了植被状态指数( v c d ；j a k s o n ，p i n t e r t l 习等研究 叶片温度、植被指数和土壤水分之间的关系，提出了作物缺水指数；p r i c e 1 6 1 用植被指数、 地表温度估算区域蒸散量：g i l l i e s 1 刀等通过遥感反演的地表真实温度和归一化植被指数三 角方法估算土壤有效水分。 土壤湿度是衡量干旱的重要指标之一，因此，植被指数n d v i 和地表温度l s t 的结合 为测量区域土壤湿度提供了可行的方法。g o w a r d 和h o p e 18 】利用a v h r r 数据发现 l s t n d v i 关系随土壤湿度变化。n e m a n i 1 9 】等研究l s t n d v i 与植物水分含量关系发现二 者之间存在明显的负相关。s m i t h 和c h o u d h u r y l 2 川利用t m 图像研究l s t n d v i 关系，认 为l s t n d v i 斜率与土壤水分有效性关系受到植被类型的影响。f r i e d l 和d a v i s p l l 通过航空 遥感数据研究土地覆盖类型及日变化对l s t n d v i 关系的影响。m o r a n 2 2 1 等利用植被指数 n d v i 和地表温度( 温差) l s t 估测作物水分状况，认为n d v i l s t 为梯形，并且提出了适宜 部分植被覆盖的水分亏缺指数( w d i ) 。s a n d h o l t 2 a 提出了估测土壤表层水分状况的温度植被 干旱指数( t v d d 。h e n d c k s e n 2 4 】对1 9 8 3 1 9 8 4 年埃塞俄比亚干旱利用多时相n o a a a v h r r 的可见光和近红外影像进行了监测，取得了较满意的结果。而后，c r i d 2 5 1 等利用 n o a a a v h r r 的植被指数( n d v i ) 与气象资料( 降水等) 预报了加拿大东部地区的农田干旱。 随着m o d i s 数据运用的日益广泛，许多学者提出了基于m o d i s 的干旱监测指数。 p a l a c i o s o m e t a a 和k h a n n a s t 2 6 】提出了短波角度归一化指数( s a n i ) ，而k h f l l b a s p 7 】在此 基础上进一步改进提出了短波角度斜率指数( s a s i ) 。 3 南京信息工程大学硕士学位论文 1 3 2 国内研究进展 我国在上世纪8 0 年代开始运用遥感技术进行土壤水分监测，通过广大科学工作者的不 断努力，在理论和实践上已取得了诸多成就。目前，在该领域的研究主要集中于光学遥感 上，包括可见光红外遥感和热红外遥感b 引。刘兴文1 2 9 等人对河南黄河冲积平原利用其所建 立的热惯量与地表反照率，日夜温差的二元三次回归模型进行研究，结果表明，该模型可 适用于大范围的旱情监测。隋洪智【删等通过在n o a a a v h r r 数据平台上计算热惯量，建 立了土壤表观热惯量与土壤水分之间的线性关系模型：而田国良【3 1 】等通过利用作物缺水指 数与土壤水分的关系分析得到河南省中北部的土壤水分分布状况，并结合其他方法对1 9 9 2 年冬小麦旱情进行了监测。陈维英【3 2 1 等人对1 9 9 2 年河南省干旱利用距平植被指数( a v d 进行了研究分析，结果表明，在山区，距平植被指数相对于降水距平有更好的效果。蔡斌、 陆文杰等p 3 】结合常规气象资料，利用条件植被指数( v c i ) 对我国旱涝灾害进行宏观动态 监测；居为民、孙涵【3 4 】对1 9 9 4 年江苏省特大干旱通过利用植被指数相对距平图进行了应用 服务；赵玉金1 3 5 通过对遥感测得的土壤水分含量与地面温度差建立相关关系，监测土壤水 分，并且取得了显著效果；罗秀陵等【3 6 】利用a v h r r 的c h 4 通道反演下垫面温度，并建立干 旱指数与下垫面温度的线性模式来监测旱情发展；郭妮掣3 7 1 结合实测土壤湿度，利用植被 指数和c h 4 的亮温值，建立了干旱监测模式；隋洪智、田国良等3 羽对黄淮海平原春季旱情 利用n o a a ，a v h i 墩数据和估算农田蒸散的双层模型进行了评估，得到了较好的结果：盛绍 学等3 9 1 利用植被供水指数( v s w i ) 确定并划分了安徽省各等级干旱的遥感指标。王新鹏 等【4 0 】提出了条件植被温度指数( v t c i ) ，通过对陕西省关中东部部分地区春季干旱进行监测， 发现虽然v t c i 对研究区域选择的要求较高但是一种近实时的干旱监测方法。齐述华【4 1 1 利用 温度植被干旱指数( t v d i ) 进行全国旱情监测，研究表明不同植被覆盖下的陆地表面温度的 最小值及最大值是不同的，说明以陆地表面温度为基础的旱情指标相对比以植被指数为基 础的旱情指标更合理。李震等【4 2 】分析了主动微博和被动微波在土壤水分观测中的变化，建 立了半经验模型，验证了该方法是有效的。随着地理信息系统( g i s ) 篚j 发展，遥感和g i s 相 结合，并引入农业生态环境信息，遥感监测精度得到提高。冯锐、张玉书【4 3 1 等人利用遥感 信息数据，通过干旱监测模型及高程( d e m ) 数据，结合地面观测资料，在g i s 的平台上建立 4 第一章前言 干旱监测信息系统。莫伟华、王振会m 等利用1 9 9 5 2 0 0 0 年n q 气a 卫星资料，通过计算植被 供水指数来分析水田和旱地的干旱指标，得到农田旱情遥感图像。结果表明，该方法可用 于湿润及半湿润地区的农田干旱遥感监测。 近几年来，m o d i s 资料应用日益广泛，它的高光谱分辨率、高时间分辨率、适中的空 间分辨率特点使得其在干旱监测中具有更为突出的优势。唐巍、覃志豪等【4 习针对m o d i s 数据的特点，研究了一种基于m o d i s 数据的快速且易于实际应用的农业旱情监测方法及 其系统实现，为高效管理各种数据而服务。虽然目前利用m o d i s 数据进行旱情监测已取 得一定的进展，但多数研究是建立在n d v i 基础上的，而n d v i 存在不少局限性：对大气 影响的纠正不彻底；n d v i 的饱和现象；不能解决低植被覆盖区土壤背景的影响；“最大 值合成法”不能保证选择最佳像元；n d v i 数值的变化存在相对滞后性等问题。针对这些 局限性，国内外学者通过研究，提取各种监测植被水分的指数，使其在不同程度得到改善。 1 4 陕西省干旱监测研究现状 目前，陕西省气象局在农业旱情监测方面己经开展了很多工作，许多学者分别采用植 被供水指数法、热惯量法、缺水指数法、分裂窗算法、温度亮温法等对陕西省农业干旱进 行监测，而且研发了比较实用的业务体系，但是研究的层面在很大程度上基于n o a a 数据 平台上，该数据分辨率比较低，仅为1 1 k m ；m o d i s 数据的空间分辨率最高可达到2 5 0 m ， 同时，m o d i s 卫星接收处理系统获取的卫星遥感数据却尚没有完全应用到当地农业旱情的 监测中来，而张树誉【4 6 】等人从业务化角度，在近年研究开发的n o a a a v h r r 遥感干旱监 测业务化模型基础上，充分考虑引起干旱的水热条件以及土壤覆盖类型等因子，结合陕西 的地形、气候、植被覆盖特征，建立了基于m o d i s 数据的区域性干旱遥感监测的业务化 模型和资料处理流程。通过对陕西2 0 0 5 年3 5 月发生严重春旱过程的监测，发现使用基 于m o d i s 数据的植被供水指数和热惯量两种模型进行区域性遥感干旱监测是可行的，修 正后的植被供水指数模型在干旱面积估算精度和图像的可视化效果方面有了明显提高。 陕北的榆林、延安地区位于大陆内部，属于暖温带半干旱季风气候型，光热资源较丰 富但雨量较少；由于其北部为平坦的沙区，中部和南部为黄土丘陵沟壑区，蓄水保墒性差。 正因为气候与地形的影响，使干旱成为陕北地区主要的农业气象灾害，而针对陕北地区的 5 南京信息工程大学硕士学位论文 旱情遥感监测研究还没有系统地开展起来，现实的需求迫切需要我们深入开展干旱遥感监 测模型的研究和探讨，进而实现区域干旱的精细化动态监测。本研究从陕北地区的实际情 况出发，以遥感理论和农业气象原理为基础，以现有的m o d i s 影像为数据源，建立5 种干 旱遥感监测模型，以获取研究区旱情分布图从而实时动态地监测陕北的旱情。 1 5 研究区概况 本文的研究区域为陕西北部，包括榆林、延安及铜川三个地级市，共2 5 个县4 个市辖 区。地理坐标介于3 4 8 。- 3 9 5 9 。n 1 0 7 。2 0 一l l l 。2 5 e 之间。北与内蒙古自治区、西 与甘肃省及宁夏回族自治区、东与山西省毗邻，南与陕西省渭南市、咸阳市相连接。土地 面积为1 0 6 4 k m 2 ，占陕西省土地总面积的5 2 。海拔在9 0 0 - 1 5 0 0 m 之间。其主要地貌类 型为黄土梁峁丘陵和沟谷深切的黄土塬，在风、流水等外营力作用下，坡面侵蚀剧烈，沟 谷发达，地面破碎，地形变化复杂，可进一步分为长城沿线高原风沙滩地区、黄土梁峁丘 陵沟壑区和渭北黄土高原沟壑区等3 个亚区。 1 、长城沿线高原风沙、滩地区 本区主要位于长城以北，窟野河以西，小部分处在长城以南，包括横山、靖边、定边、 神木、榆林等县的北部及佳县西北一小部分。在榆林、神木、横山县的北部沙区，土地面 积约1 0 8 3 3 k m 2 ，占本区土地总面积的7 5 2 6 。其中河谷滩地、下湿滩地和绿洲附近的低 矮沙地数量很大。浅层潜水丰富，水质较好。本区西段的定、靖平原，为一东西狭长的带 状盆滩地，整个滩区有沙丘、沙带和滩梁分布，地势比较平坦，是定边和靖边的主要农业 生产区。定边县北部的风沙滩地，面积2 3 5 8 k m 2 ，占本区土地总面积的1 6 4 ，是以淤土 和风沙土为主的旱滩地，土壤贫瘠，干旱、风沙、盐碱等灾害严重，生产水平较低。 本区属温带干旱气候。气候寒冷，雨量稀少，日照充足，冬长夏短，自然灾害频繁。 全年平均气温7 8 - 8 5 c ，年极端最低气温- 2 3 3 2 7 ，年极端最高气温3 5 3 8 c 。年日较 差1 2 1 4 ，气温最大日较差3 0 。无霜期1 5 5 1 7 2 天。全年降水量3 0 0 - 4 2 0 m m ，最大年 5 0 0 8 5 0 毫米，最小年1 6 0 2 8 0 m m ，降水变率1 2 - 1 4 ，夏季降水量占年雨量的6 0 ，全 年8 月雨量最多。作物生长期热量不足，1 0 积温在2 9 0 0 3 3 7 0 ，暖年和冷年积温相 差4 0 0 - 5 0 0 ，西部白于山和毛乌素沙漠南缘，1 0 c 积温在2 9 0 0 以下，东部丘陵沟壑 6 第一章前言 区，1 0 积温温在3 0 0 0 - 3 3 0 0 c 。主要的气象灾害有干旱、大风、冰雹、冻害、暴雨、 洪涝，其中干旱的威胁最大。 2 、黄土高原丘陵沟壑区 本区北接高原风沙、滩区，南至富县北界，气候温和，属于半干旱地区。它是黄土高 原梁峁丘陵沟壑发达的典型区域，相对高差基本在1 0 0 - 1 5 0 m 之间，普遍坡度约为1 5 - 2 0 度，农耕地多为坡地。本区水土流失非常严重，目前是水土保持重点治理区。延安以北、 长城沿线以南、志丹县以东的这部分地区，主要为峁状丘陵沟壑，海拔8 0 0 - 1 5 0 0 m 。地形 起伏，沟谷深切，相对高差达8 0 1 5 0 m ，沟缘线以下的沟谷面积占主要面积的5 5 左右。 峁坡地大多在2 0 度以上。这一地区由于水土条件好并且气候适宜，农耕指数高，因此，绝 大部分己开垦种植。目前，农耕地占5 0 左右，而林草面积仅占总面积1 0 左右，土壤侵 蚀非常强烈。严重的水土流失，导致大量的水分损失和土壤养分流失，致使土壤贫瘠，土 地质量差，生产水平较低。 定边、靖边县的南部和志丹县的西部是以垌地和长梁残塬所构成的黄土丘陵沟壑，海 拔高度在1 2 5 0 1 8 9 5 m 。气候干旱，地势高寒。垌地为沿沟谷地向下倾斜的宽平低地，坡 度约1 2 度，背风向阳，小气候条件好，土壤主要以黄绵土、黑沪土为主，在当地是重要 的农业生产基地。这一地区由于撂荒种植和过度放牧，植被覆盖度低，水土流失仍较严重。 梁地顶部宽且平，坡度2 3 度，侵蚀较轻微；梁坡地上部坡度约5 7 度，下部约2 0 2 5 度， 水土流失强烈。源地表面平坦，基本在3 度以下，土壤以黑沪土、黄绵土为主。延安以南 属梁状丘陵沟壑，海拔高度8 0 0 - 1 2 0 0 m ，梁峁坡度1 5 - - - 2 0 度的较为普遍，农耕指数低，自 然植被良好，水土流失轻微。 本区属暖温带半干旱气候。全区雨量由西南向东北递减，年降雨量约为4 2 0 - 5 5 0 m m ， 降水变率1 4 - 3 0 ，夏季降雨量占全年雨量的4 8 - 5 8 ，冬季降雨量占全年雨量的2 3 。 延安、志丹、吴堡、清涧、甘泉、子长在5 0 0 m m 以上，延川东北部和吴起北部为干旱少 雨区。全区年平均气温7 8 - 1 1 3 ，年极端最低气温1 9 - 2 5 ，年极端最高气温3 6 - 4 0 。 无霜期为1 4 0 - 2 1 0 天。冬季长寒，夏季短暂。热量条件满足一年一熟，东北部沿黄河一带 略有余裕。i o c 积温，志丹、吴起为2 8 0 0 。c ，延川、绥德、佳县的河谷地带为3 5 0 0 - 3 3 7 0 ，其余地区在3 0 0 0 - 3 4 0 0 ，吴堡4 0 5 0 为全区最多。千黾霜东、冰萄嘲捌兔瓶 7 南京信息工程大学硕士学位论文 3 、渭北黄土高原沟壑区 本区位于宜川县、富县以南，南以“北山”为界，地处北洛河中游地区及径河，包括 富县、旬邑、洛川、长武、彬县等县。除了子午岭、黄龙山等石质山地外，本区的地貌特 征以黄土高原沟壑为主，海拔基本在8 0 0 , 一1 5 0 0 m 间，相对高差约1 0 0 - - , 1 5 0 m ，高原原面平 坦，侵蚀轻微，沟谷深切约1 5 0 2 0 0 m 。本区东部和北部属于切割破碎的高原沟壑区；南 部和西部是切割较轻的高原沟壑。全区的平均沟壑面积约占总面积的5 5 以上 本区农耕指数低，主要以沟蚀为主，有轻微水土流失。源面平坦完整，土层深厚，土 壤类型以黄绵土、黑沪土为主，土壤有机质含量较丰富，多数在1 o 左右，土壤比较肥沃， 土地质量较好，生产潜力较高。是陕西省重要农业生产基地之一 本区属暖温带半湿润气候。其气候特点是，光照充足，冬春干冷，盛夏洛川以南伏旱 严重，夏末秋初温热多雨，秋季降温剧烈。年降雨量在5 5 0 - - 7 0 0 m m ，本区的多雨中心位于 宜君西部和黄陵西南部。7 9 月降水量3 0 0 r a m 左右，占年降雨量的5 5 。年平均气温在 8 缸1 1 1 ，陇县、铜川、千阳、彬县在1 0 以上。1 0 积温为2 7 0 0 - 3 5 0 0 ，无霜期 为1 7 0 , - - 1 9 9 天。 4 、研究区农业现状概况 陕北的农业占有十分重要的地位，是陕北能源重化工基地建设和环境治理的基础。虽 然陕北农业具有土地资源面积广，光热条件优越，植物种类繁多等优势，但由于放牧畜牧 业对植被破坏严重，导致生态环境持续恶化，使得陕北地区生态环境十分脆弱。自然灾害 ( 尤其是干旱) 危害严重，水资源十分匮乏，阻碍了农业生产的发展。针对这个问题，中 央、省、市各级农业科研教学单位围绕早地粮食增产和农业可持续发展，在陕北建立l o 多 个旱作农业试验示范基地，形成了一整套比较先进适用的旱作农业技术，培育了一批高产 稳产的典型样板。 1 6 研究内容和技术路线 一个效果好的土壤含水量监测信息应该包含代表不同时期、不同干旱条件的下垫面状 况【4 7 1 。因此，本研究在总结国内外遥感监n - i - 壤含水量研究的基础上，采用不同时期的 m o d i s 数据，利用多种干旱监测模型反演陕北地区的土壤水分分布状况，同时采用气象台 8 第一章前言 站观测到的土壤墒情进行验证，并对其进行对比分析，实现了利用遥感技术实时监测土壤 水分状况。主要内容包括： 1 ) 5 种干旱指数模型在陕北地区的反演与应用分析 ( 1 ) 对m o d i s 1 b 数据进行处理，提取出陕北地区的数据资料用于分析。采用辐射 订正、投影变换、几何纠正和图像裁剪进行预处理： ( 2 ) 采用短波角度坡度指数( s a s i ) 2 7 , 4 8 、改进型能量指数( m e i ) i 4 9 1 、垂直干旱 植被指数( p d i ) 嗍、地表含水量指数( s w c i ) s o , s 1 1 和陕西省气象局提供的干旱遥感监测 业务化方法一植被供水指数( v s w i ) 【5 2 】这五种指数对陕北地区进行土壤湿度反演，得到陕 北旱情空间分布图，并分等定级，揭示研究区旱情分布规律。 2 ) 5 种模型在陕北地区的精度及适用性分析 ( 1 ) 将5 种干旱监测模型反演得到的土壤湿度值与实际取土测墒结果值进行比较，分 析其相关性，评价5 种干旱监测模型在陕北地区的应用效果： ( 2 ) 根据上述研究结果，提出适于陕北地区旱情监测的干旱指数模型，并对其进行检 验。 总的技术路线是：首先确定研究区域，进行数据收集，得到m o d i s 影像数据和对应 时段的土壤墒情监测值，利用遥感图像处理软件对m o d i s 数据进行预处理，在此基础上 建立五种干旱监测模型，并与实测的土壤相对湿度模型进行比较分析，筛选出最佳反演模 型及其使用范围，用于陕北地区土壤水分的监测。如图所示： 9 南京信息工程大学硕士学位论文 第二章常用干旱遥感监测模型介绍 第二章常用干旱遥感监测模型介绍 干旱是一种十分复杂的现象。涉及到气象、农业、植物生理、水文等众多学科；美国 气象学会将干旱划分为：气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。其中，农业干 早主要反映的是土壤含水量低于作物需水量的程度，人类的干预在很大程度上影响着作物 的生长，它是一个人工与自然结合的过程，因此，对农业干旱的监测面临较大困难。遥感 技术的发展为实时动态监测农业干旱提供了新的希望。遥感数据主要反映地表的综合信息， 而农业干旱正是由大气、土壤、作物等多种因素共同作用的结果。因此，将遥感技术应用 于旱情监测具有极大潜力和重要的现实意义。国内外利用遥感技术对干旱进行监测的方法 较多，目前，常用的主要有三种方法：热惯量法、微波遥感法、遥感指数法；三种方法选 择使用的遥感信息源各不同，使用的波段也不相同，各自有其适用范围和局限性 2 1 热惯量法 由于水的热传导率和热容量较高，因此，土壤的热惯量大小受到土壤湿度的大小的影 响，当土壤湿度减少，土壤热惯量也减小，地表温度昼夜变化随之增加。通过遥感数据分 析地表温度的变化反演土壤的热惯量，从而达到监测土壤湿度的目的【5 3 1 。热惯量法主要通 过热红外遥感影像反演的下垫面温度，建立与土壤水分含量、土壤热惯量的关系模型和土 壤表层与一定深度土壤含水量的关系模型来研究土壤的含水量。热惯量p 被定义为： p = 厮 公式( 2 1 ) 式中：p 为热惯量( j m - 2 k 一1 s 1 ) ，x y ( j m 一1 s 一1 k 一1 ) ，p 为土壤密度( 妇聊- 3 ) ， c l e g ( j k g 一1 k 一1 ) 。在实际应用中，常用表观热惯量a t i 热惯量代替热惯量p ： a t i = a ( 1 - a b e ) a t 公式( 2 - 2 ) 式中，a b e 为全波段反射率( ) ，t 为地物昼夜温差( k ) ，通过获取一天的白天和夜 晚的无云资料来计算t ，6 为常数。以n o a a 的a v h r r 为例，n - 彳胞= 0 5 2 6 c 日l + 0 4 7 4 c 日2 公式( 2 3 ) 有了表观热惯量a t i 后，常用线性经验公式计算土壤水分w ，即： 南京信息工程大学硕士学位论文 w = 口a 刀+ b 公式( 2 _ 4 ) 也可以采用幂函数，指数函数等非线性经验公式。 热惯量遥感反演土壤湿度需要利用研究区上空昼夜两幅图像并对其进行配准以算出昼 夜温差。但是，由于受到云的影响，在实际应用中，同一研究地区昼夜无云的图像较难获 得；另外，昼夜图像象元的精确配准也难以保证；热惯量计算假设土壤在垂直方向和水平 尺度性质一致的前提在现实中并不存在，而且，在作物茂密的农田中，土壤信息或多或少 会受到植被覆盖的影响。因此，热惯量法对裸地或低植被覆盖区的旱情反演较好，精确度 较高，但是对植物覆盖较为复杂的地区反演误差较大。 2 2 微波遥感法 物体的微波发射率主要取决于其介电特性。干土的介电常数一般为3 5 ，而水的介电常 数约为8 0 ，两者相差较大，因而土壤的湿度大小与土壤的介电常数密切相关，这使微波回 波对土壤湿度非常敏感。由此，可建立土壤湿度与后向反射系数的统计经验函数，利用遥 感数据获取的后向反射系数反演土壤湿度。微波遥感法具有全天时、全天候、穿透能力强 等特点，目前已成为遥感研究干旱的热门课题之一。微波遥感包括被动微波遥感和主动微 波遥感两种。这两种方法所依据的微波原理就是干燥土壤和液态水之间介电特性的明显差 异。通常被动微波虽然具有遥感成本低，时间分辨率高的优势，但空间分辨率低：而主动 微波遥感则是成本高，空间分辨率高，但时间分辨率低；但是，这两种微波遥感的反演结 果都受到植被和地表粗糙度【蚓的影响。如何降低或消除这二者的影响，各国学者都做了大 量工作：李震【5 5 】等将主动微波数据、被动微波数据以及光学数据三者结合起来监测土壤湿 度变化，减少植被的影响，使土壤湿度监测的精度得到提高：刘伟拶6 1 等采用极化分解技术 降低地表粗糙度和植被的影响，得到了较好的土壤湿度监测结果，但该方法必须是全极化 数据，同时要求时间分辨率较高，目前星载微波传感器难以达到这种要求：有学者通过研 究发现，利用改进的i e m 模型监测土壤湿度，可得到与实测土壤湿度相关系数达n o 9 5 的反 演结剁5 7 1 。微波遥感尽管受地表参数影响较大，但其不受云的干扰，可以全天时使用，并 且对土壤水分的估算精度较高，是土壤水分监测很有效的方法。但作物根系一般都在 l o c m 2 0 c m 左右，而当前微波遥感只能反演表层土壤的湿度，因此，应用于农业旱情监测 1 2 第二章常用干旱遥感监测模型介绍 还存在一定的局限性。总体上看，微波遥感不受时间与天气的影响，但几何分辨率低，覆 盖面窄，费用昂贵，对开展旱情监测并不切实可行。 2 3 遥感指数法 遥感指数法，是指通过不同光谱特征组合，从而得到不同指数。利用不同指数在不同 地区，不同时相的适应性，可以筛选出不同时期不同地区旱情监测的最