土壤水分的遥感监测

1、土壤水分的遥感监测摘要：针对日益严重的全球干旱问题，本文从水分监测领域出发进行研究。 从国内外各种研究方法的比较及传统方法和遥感监测方法的比较中突出遥感监 测的优越性。从遥感监测的各种方法分述，对比出气各自适用的范围和优缺点。 联系实际和GIS技术的发展，提出该技术的进步空间。一、研究土壤水分监测的意义近百年来全球变化最突出的特征就是气候的显著变暖，这种气候变化会使 有些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加强增加。 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比较突出。新世纪以来尤为明显：2000年多省干旱面积

2、大，达4054万公顷，受灾面积6.09亿亩，成灾面积 4.02亿亩。建国以来可能是最为严重的干旱。2003年江南和华南、西南部分地区江南和华南、西南部分地区发生严重伏 秋连旱，其中湖南、江西、浙江、福建、广东等省部分地区发生了伏秋冬连旱， 旱情严重。2004年 我国南方 遭受53年来罕见干旱，造成经济损失40多亿元，720 多万人出现了饮水困难。2005年 华南南部、云南严重秋冬春连旱，云南发生近50年来少见严重初 春旱。2006年重庆旱灾达百年一遇，全市伏旱日数普遍在53天以上，12区县超 过58天。直接经济损失71.55亿元，农作物受旱面积1979.34万亩，815万人饮 水困难。2007

3、年全国22个省全国耕地受旱面积2.24亿亩，897万人、752万头牲畜 发生临时性饮水困难。中央财政先后下达特大抗旱补助费2.23亿元。2008年云南连续近三个月干旱，云南省农作物受灾面积现达1500多万亩。 仅昆明山区就有近1.9万公顷农作物受旱，13多万人饮水困难。2009年华北、黄淮等15个省市连续3个多月，华北、黄淮、西北、江淮等地15个省、市未见有效降水。冬小麦告急，大小牲畜告急，农民生产生活告急。不仅工业生产用水告急，城市用水告急，生态也在告急。一次次在灾情放在我们面前，我们不得不重视土壤水分的监测。水分是天然土壤的一个重要组成部分。它不仅影响土壤物理性质，制约着 土壤中养分的溶解

4、、转移和微生物的活动。也是构成土壤肥力的一个重要因素； 而且本身更是一切作物赖以生存的基本条件。土壤墒情是影响农业生产诸多因素 中的一个重要因素，它在空间、时间上的分布变化将直接影响到农作物的生长发 育和农作物最终的收成。因此，研究和了解土壤水分，无论在理论上还足生产上 都有着重要意义。然而，大面积范围实时土壤水分（干旱、土壤湿度）监测却是世 界公认的难题。如果不能做到很好的监测和预防措施，将会出现重大旱情。干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算每年因干旱造成的全球经济损失 高达6080亿美元，远远超过了其它气象灾害。我国自然灾害中70%为气象灾 害，而干旱灾害又占气象灾害的50%左右。日益严重

5、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。而用遥感监测干旱，一直是科学界公 认的难题。常规的监测方法有土钻取土称重和中子仪法，这些方法不仅测点少， 代表性差，无法实现大面积、动态监测，而且费时、费力。对其进行综述，寻找 合适的模型方法对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取积极有效的 防、抗旱措施，科学指挥农业生产，具有积极意义。遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点。特别是可见光、近红外和 热红外波段能够较为精确地提取一些地表特征参数和热信息，解决了常规方法存 在的问题，打开了干旱监测的全新图景。二、遥感技术概况遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标

6、的电磁辐射信 息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航 天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不 同的电磁波反射或辐射特征，航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感 测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。任何物体都具有光谱特性，具体地说，它们都具有不同的吸收、反射、辐 射光谱的性能。在同一光谱区各种物体反映的情况不同，同一物体对不同光谱的 反映也有明显差别。即使是同一物体，在不同的时间和地点，由于太阳光照射角 度不同，它们反射和吸收的光谱也各不相同。遥感技术就是根据这些原理，对物 体作出判断。遥感技术通常是使用

7、绿光、红光和红外光三种光谱波段进行探测。 其中红光段探测植物生长、变化及水污染等；红外段探测土地、矿产及资源。遥 感具有大范围、快速度、短周期、海量信息的特点，使得遥感估产技术也具有宏 观、快速、准确、动态等优点。三、国内外研究现状自20世纪70年代以来，国内外对遥感监测土壤水分方法进行了大量的研 究，取得了许多成果，相对成熟且应用较广的方法有：热惯量法、热红外法、距 平植被指数法、植被供水指数法、作物缺水指数法、绿度指数法等。1974年Watson Phon等首次提出一个简单的热惯量模型，后来Price等简化潜热蒸散形式，引入 综合参数B，将地表热通量表示为土壤温度的线性函数；由于热惯量模型

8、只适合 于监测裸土水分，不适合有植被覆盖的区域，Jakson等(1983)利用植被生长状况 来表征土壤含水量，主要方法有距平植被指数法、植被状态指数、作物缺水指数 等；但是植被指数法只适合于全植被覆盖的情况，因此，1995年Kogan提出了 温度条件指数用于解决部分植被覆盖时的干旱监测；刘雅妮、辛晓洲等对地表蒸 散遥感反演的双层模型研究进行了较为系统地介绍。由于遥感图像受卫星过境时 间、大气透过率、太阳高度角等多种因素的影响，其反演的土壤水分结果还存在 较大的误差，反演模型有待于进一步的研究。四、遥感在土壤水分检测上的方法综述遥感反演土壤水分，就是利用地表反射的太阳辐射或本身发射的远红外、 微

9、波辐射等信息及变化规律推算土壤水分含量。国内外关于土壤水分与干旱的遥 感测定，一类基于土壤水分的变化会引起土壤光谱反射率的变化；另一类则基于 干旱引起植物生理过程的变化。已有研究表明，450nm波段的光谱与土壤水分含 量有关；王昌佐等对自然状况下裸地表层含水量的高光谱遥感研究，得出 19502250nm波段的光谱反射率估测土壤水分效果最好；而Etienne Muller认为 P波段(波长68cm)对土壤水分效果显著。遥感监测土壤水分的研究进展土壤水分遥感分为土壤热惯量法、光学遥 感法和微波遥感法。光学遥感根据人眼对光的敏感度分为可见光-近红外、热红 外遥感。微波遥感根据传感器接收的微波来源分为

10、主动遥感、被动遥感。主动遥 感是指由传感器向目标地物发射微波并接收反射信号来实现对地观察的遥感方 式，类似于照相机打开闪光灯照像。被动微波遥感是指通过传感器接收来自目标 地物发射的微波，而达到探测目标的遥感方式，类似于照相机不打开闪光灯照像。关于运用遥感技术进行土壤水分监测，已有许多综述性研究，有从监测所 使用的光谱特性分类人手的，有对各种监测方法分述的，有从监测所使用的资料 类型进行总结的，还有单从某种理论监测方法着手综述的等。随着新方法的不断 出现，本文总结了近年来基于遥感的土壤水分监测方法，对比其优劣，将土壤水 分遥感监测方法分为五大类，见表1表1不同土壤水分遥感检测方法比较分类方法特点

11、基于土壤热惯量表现热惯量法，真实热惯量法主要应用于裸土条件下基于植被指数距平植被指数法，标准植被指数法，植被状态指数法，作物缺水指数法优点是简单、易行；缺点是严重依赖于地表植被。基于温度和植被指数温度和植被指数法，水分亏缺指数法，温度条件指数法，归一化温度指 数法，温度植被干旱指数法，温度条件 植被干旱指数法优点是兼顾了土壤和植被;缺点是土壤和植被对土壤水分的反映不同步。基于植被蒸散单层模型，双层模型优点是科学性较强;缺点是模 型复杂，涉及大量参数，难于推广 到业务实践中。基于微波遥感主动式微波法，被动式微波法主要应用于裸土条件，未考虑植被影响以及无法估算土壤剖面 含水量。国内外关于土壤水分与

12、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。本节将围绕着这5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。4.1 可见光一近红外光谱波段的应用早在1965年，Bowers等就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

13、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。Robinove等用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。多时相的NOAA/AVHRR的可见光一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。等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(0.4-0.7M m)、可见光一近红外(0.4-1.1 M m)、可见光一中红外

14、(042.4 m)，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。刘培君 等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

15、更加困难。尽管利用可见光一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。4.1.1热红外波段的应用裸土湿度的热红外遥感Myers等的研究表明，对于裸土的水分含量可由土表温度变化测定，并可检 测到50cm的深度。Bartholic等发现，农田裸地表面日最高温度Ts,ma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

16、土壤水分的相关关系，白天热红外资料生成的亮温一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。（2）热惯量法遥感土壤水分Watson等最早成功地应用了热惯量模型，Rosema等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。Price等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。隋洪智等在考虑 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

17、参量成为可能。余涛等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。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。4.1.2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。（1）被动微波遥

18、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。Shutko指出，对于裸露的各向同性的土壤，在波长为2.25cm和18cm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 2

19、0cm的土壤层。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。Njoku等从 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。（2）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a。，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，半经验的模式容易反演，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。实验结果显示，土壤湿度对裸露土壤的敏感度是0.15

20、dB ；对有植被的土壤 是0.13dB。田国良利用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。李 杏朝于1944年11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（如ERS系 列、Radarsat、ADEOS、被动微波）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。Dobson等将ERS卫星资料用于土

21、壤湿度的敏感性研 究，取得一定的结果。Ulaby等的研究发现，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。（3）各种因子对微波反演土壤湿度影响土壤的粗糙度对于土壤的微波发射起着重要的作用，许多建立在各种近似 基础上的理论模式用于预测在不同频段上粗糙表面的微波发射。由于土壤粗糙度 的影响取决于观测的波长，因此可以用多频段的方法来估计土壤表面粗糙度。在 有植被覆盖土壤的情况下，遥感土壤湿度的敏感性会降低，这是因为植被吸收了 土壤的发射，然后本身再发射辐射。有研究表明，对主动微波遥感的影响，主要 是由于植被本身所含的水分吸收和散射到达冠层的微波信

22、号所造成的。目前，已有一些经验、半经验及理论的模式被建立并不断地改进，以考虑 植被对土壤湿度的影响，但都是针对某一地区的实际情况进行的，并不带有普遍 性。4.2热惯量法热惯量是物质热特性的一种综合量度，反映了物质与周围环境能量交换的 能力。遥感土壤含水量的基本原理是：土壤含水量低，就出现干旱。当土壤干燥 时，昼夜温差大，而土壤含水量高时，昼夜温差小。只要用遥感方法获得一天内 土壤的最高温度和最低温度，通过模型就可以计算出土壤含水量，这种方法称为 热惯量法。国外对干旱遥感监测的研究，Watson，Phon等(1974)首次提出热惯量模型； Price等(1977、1982、1985)简化潜热蒸散

23、形式，引入综合参数B，将地表热通量 表示为土壤温度的线性函数(T T n)2 S tC iA n 式(1)中，Td，Tn分别为地表最高、最低温度，(Td-Tn)可利用一日中午后和 凌晨的遥感数据估算；8为与天气和地面状况的综合参数：况地球自传频率；S。 为太阳常数；Ct为短波辐射的大气透过率；An为太阳赤纬与当地纬度的函数。 这种方法引入地表综合参量B，需要大量的非遥感地表参数，计算也较复杂，投 入实际应用存在一定困难。热惯量方法用于土壤温度监测较稳定，只要能准确得到土壤昼夜温度差， 就可以得到相对干旱的程度，估算含水量精度比较高，而且易于实现。但该方法 有其局限性，主要有三方面：一是原则上只

24、适用于裸露或植被覆盖度很低的下垫 面；二是要求同时获得白天、晚上的晴空数据；三是白天和夜间卫星过境被监测 地区都要处于两条轨道基本重合的范围。4.3微波遥感法由于微波遥感具备全天时、全天候并有一定穿透能力的优点，突破了传统 测量方法测点少、费时、费力和光学遥感精度低、受天气状况限制的缺点，所以 运用微波遥感进行土壤湿度监测就应运而生，用微波遥感监测土壤水分始于20 世纪70年代。由于土壤含水量的多少直接影响土壤的介电特性，使雷达回波对土 壤湿度极为敏感。李杏朝根据微波后向散射系数法，用微波遥感监测土壤水分的 相对误差率仅12%。微波遥感监测干旱状况比较适用于裸地地表，但存在空间分辨率低、影响

25、因素多的缺点。若综合其他可见光与近红外图像，将是监测土壤水分最有希望的 方法。4.3.1影响微波遥感监测土壤水分的因素植被对微波遥感监测土壤水分的影响由于植物本身含水量较高，介电常数增大，植被冠层越厚，郁闭度越大， 冠体内部的散射越复杂。Kridiashev等在1 O30cm波段范围，对不同种类作物 散射特性的研究表明：宽叶作物在波长大于30cm时，微波对作物地土壤水分的 敏感度相当于裸地的30%，当波长小于1 0cm时敏感度下降80%以上。在低频 微波波段，植被对微波反演土壤的影响可以利用辐射传输方程(RT)的阶近似解 得到，这个模型称为r-8模型，植被光学厚度以及单次反射率分别用来表示植被

26、 的衰减属性以及在植被冠层的散射效果。但该模型等价于将植被层作为一种连续 均匀介质，对于8GHz以下，这种模型可以取得较好的效果，但仍无法较好地反 演不同植被盖度下的土壤水分：对于8GHz以上的微波光学频率的依赖性下降。 在植被的离散模型研究中，Narindertml等采用Born近似方法来计算L波段下玉 米的散射反射率与土壤水分的关系。地表粗糙度对微波遥感监测土壤水分的影响Creusda认为，入射光射到粗糙土壤表面后经历散射过程，落入相邻土壤颗 粒或土壤顶点之间的波将再次反射，使总的反射能量降低，降低的程度取决于土 壤的粗糙度。Baronti等利用SAR对农田的观测试验表明，在野外平坦土壤上

27、的 微波信号对土壤温度的敏感性远比在粗糙或有植被的土壤上强，相关系数从前者 的0.91下降到0.43。目前，最为常见用来描述粗糙度地表辐射模型主要有： 半经验模型，如：公式为O/H模型、Dubois模型和Shi模型建立了地表粗糙表 面与光滑表面反射率之间的关系，并能较好地与地表实测数据吻合;物理模型， 根据Kirchhoff定律，粗糙面的发射率可以通过对双点散射系统在上半球的积分 而问接得到；最新发展改进的模型(AIEM)可适用更大范围的表面粗糙度范围， 在反演士壤水分时该模型得到的土壤水分与实测值误差较小；数值模型，是用 计算机计算数值的方法，数值模型较灵活，解决了一些非均匀介质的问题，但通

28、 常仅作为验证其它模型的工具。4.3.2植被遥感方法从农业生产角度考虑，干旱是在水分胁迫下，作物及其生存环境相互作用 构成的一种旱生生态环境，所以我们可以用植被指数来表示作物受旱程度。以下 是对几种常用方法的总结和归纳。植被供水指数法其原理是当植被供水充足时，卫星遥感的植被指数在一定的生长期内保持 一定的范围。而卫星遥感的作物冠层温度也保持在一定的范围，如果遇到干旱， 作物供水不足，一方面作物生长受到影响，卫星遥感的植被指数将降低；另一方 面作物冠层温度将升高，这是由于干旱造成的作物供水不足，作物没有足够的水 供给叶子表面蒸发，被迫关闭一部分气孔，致使植被冠层温度升高。刘丽等用植 被供水指数法

29、在贵州的干旱遥感监测中取得了较好的效果。植被供水指数(VSWI)方法的优点是，只需要14点左右的一次晴空卫星观测 资料，即可进行旱情监测，物理意义明确。但下垫面差异较大时，监测结果的误 差较大，给出的只是相对的干旱等级。国家卫星气象中心还提出这种方法适用于 植被蒸腾较强的季节。作物缺水指数法作物缺水指数(CWSI)是土壤水分的一个度量指标，它是由作物冠层温度值 转换来的，是利用热红外遥感温度和常规气象资料来间接地监测植被条件下的土 壤水分，是遥感监测土壤水分的一种很重要的方法。作物缺水指数最初由Jackson 等(1981年)以能量平衡为基础提出来的，定义如下：CWSI=1 ET/ETP，式中

30、， ET为实际蒸散，ETP为潜在蒸散。该方法物理意义明确、精度高、可靠性强，但因涉及到许多农学和气象参 数，实现起来比较困难，有些参数只能取参考值。遥感反演地表参数的精度目前 还很难达到模型定量化计算的要求，在一定程度上阻碍了该模型的推广应用。植被指数法植被指数(VI)是遥感监测地面植被生长状况的一个指数，它是由卫星传感器 可见光和近红外通道探测数据的线性或非线性组合形成的，可以较好地反映地表 绿色植被的生长和分布状况。一般来讲，当作物缺水时，作物的生长将受到影响， 植被指数将会降低。根据农作物的光谱特性，研究人员提出了各种植被指数作为 农作物生长状况和旱灾情的判断标准，一般常用的组合方式有：

31、差值植被指数：EVI=NIRRED，比值植被指数：RVI=NIR / RED，归一化植被指数 NDVI=A X (NIRRED) / (NIR+RED)。上述式子中NIR为近红外通道的发射率，RED为可见光通道的反射率，A 为扩大系数。条件植被指数(VCt)的定义为：VCI=(NDVI, NDVI . ) / (NDVI 一 NDVI )X100immmaxmin式中：NDVIi为某一特定年第i个时期的NDV【值NDVImax和NDVImin分 别为所研究年限内第i个时期NDVI的最大值和最小值。温度条件指数(TCI)其原理是植物受到水分胁迫时，植物关闭叶片气孔，降低因蒸腾所造成的 水分损失，

32、进而地表潜热通量降低，感热通量增加，造成植物冠层温度的升高。 即用植物冠层温度可以作为干旱发生的指示器。王鹏新等利用陕西省关中平原地 区2000年3月下旬干旱的监测结果表明，条件植被温度指数能较好地监测该区 域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征，对干旱的监测结果 与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。这种算法中地表温 度的反演精度是关键，但一直以来地表温度的反演也是难题，所以这种算法推广 仍有困难。双层模型部分植被覆盖是指作物的生长初期或是条播作物，由于涉及到能量、湿度、 蒸散等在土壤和植被中的分配问题，情况比较复杂，显然再用单层模型已经无法 解决问题，因此就诞

33、生出将地表蒸散细化为土壤蒸发和植物蒸腾，分别建立冠层、 土壤表面的热量平衡方程，即经典的双层模型。双层蒸散模型属于定量遥感的范畴，其计算过程比较复杂，涉及的需要量 化的参数较多，为了推广应用必须作出简化，但是这必须以牺牲精度作为代价， 所以在实际的推广应用中受到限制，还存在许多急需解决的问题。目前，国内的 研究主要集中在对经典双层模型的简化上。(6)MODIS数据的干旱监测综合模型上述方法和模型大都是基于NOAA / AVHRR资料。而MODIS传感器现搭 载于Terra和Aqua两颗太阳同步极轨卫星上，它的高时间分辨率、高光谱分辨 率、适中的空间分辨率等特点使得其在干旱监测中具有更为突出的优

34、势。因北方地表类型变化不大的缘故，国内利用MODIS数据反演LST的研究 区域大多是我国北方地带，比较常见的算法有：推广的分裂窗算法、白天/夜间 LST算法、单窗算法。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间NDVITs 综合了两个参数特有的生理生态意义，不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环 境，同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状，可有效提高农业干旱监测 的精度和效率。5.1总结没有一种单独的干旱指数是完美的，监测指标需要结合下垫面(地形、植 被、土壤性质)作进一步完善，在应用中将RS(遥感)与GIS(地理信息系统)等高新 技术和常规的灾害监测评估方法相结合将是解决旱情监测实用化和业务化的必 由之路。对大面积土壤水分宏观的监测研究比较成熟，为了满足各地方政府部门 或者小区域范嗣的需要，了解更详细的干旱信息，今后研究应该重点从精细化上 深入研究。而高精度和高分辨率的EOS / MODIS数据为干旱的精细研究提供了 可能，并将得到更为广泛的使用。许多学者都是根据一次遥感资料监测干旱的灾情的，通过建立数学模型 取得了一些成果。但这些在实用方面还有一定距离，还不能完全满足农业生产的 需要，今后可以尝试多次或多年遥感资料进行连续研究。水分监测的模型与气象资料以及地面信息的认证研究很欠缺，精确度存 在不确定性，还有待进一步的映证研究。归一化植被指数(NDVI)是多