文章编号：１６７４—７０７０（２０１３）０１－００２６－０８
基于遥感数据的宁夏地区土壤水分反演方法比较
王连喜 ＇ 李兴阳 ’ 余凌翔 运方华 ’ 耿秀华 ， 李琪 ＇
摘要 利用ＭＯＤＩＳ产品数据ＭＯＤ１１Ａ２和 ＭＯＤ１３Ａ２获取地表温度（ＴＳ）、昼夜温差 （ＤＳＴ）、归一化植被指数（ＮＤＶＩ）、增强 植被指数（ＥＶＩ），构建宁夏区域２００５年 ４、７、ｌ０月逢８、１８、２８日ＴＳ—ＮＤＶＩ、ＴＳ— ＥＶＩ、ＤＳＴ—ＮＤＶＩ、ＤＳＴ—ＥＶＩ特征空间，根据 ＴＳ—ＮＤＶＩ、ＴＳ—ＥＶＩ、ＤＳＴ—ＮＤＶＩ、ＤＳＴ—ＥＶＩ特 征空间建立了温度植被干旱指数（ＴＶ－ ＤＩ）、温度增强植被指数型干旱指数（ＴＥ— ＤＩ）、温差植被干旱指数（ＤＴＶＤＩ）、温差 增强植被指数型干旱指数（ＤＴＥＤＩ），并 以这些干旱指数作为土壤水分监测指 标，反演了宁夏区域２００５年４、７、１０月的 土壤水分．利用实测１０ ｃｍ土壤水分进 行相关分析，结果表明ＤＴＥＤＩ在宁夏土 壤水分反演中表现较好，ＤＴＶＤＩ表现 略好． 关键词 土壤水分；遥感；干旱指数；宁夏
中图分类号ＴＰ７９；Ｓ１２７；５４２３ 文献标志码Ａ
收稿日期２０１１ ９＿２９ 资助项目公益性行业（气象）科研专项（ＧＹ－ ＨＹ２０１ １０６０２４：ＧＹＨＹ２ＯＯ８０６Ｏ２２） 作者简介 王连喜，男，教授，主要从事农业气象与生 态气象的研究．ｗｌｘ４５３３＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ
１南京信息工程大学江苏省大气环境监测 与污染控制高技术研究重点实验室，南京， ２１００４４ ２南京信息工程大学环境科学与工程学院 南京，２１００４４ ３云南省气候中心，昆明，６５００３４ ０ 引言
传统的土壤水分反演方法和对干旱的监测大都是建立在地表温 度基础上的” ，或者以植被指数为基础建立土壤水分反演方程．有学
者研究了温度（ＴＳ）和归一化植被指数（ＮＤＶＩ）的关系，并结合Ｔｓ和
ＮＤＶＩ进行了土壤水分反演及干旱监测的研究．有学者在对植被覆盖 和土壤湿度变化范围较大的区域进行研究时发现，根据遥感资料得 到的以ＮＤＶＩ为横轴和以Ｔｓ为纵轴的散点图呈三角形，并利用土壤． 植被．大气传输模型（ＳＶＡＴ）进行了验证 Ｊ．Ｍｏｒａｎ等 从理论的角度
基于多源遥感数据的土壤水热参数反演方法研究
近年来，随着遥感技术的不断发展和应用，利用遥感数据进行土壤水热参数的反演已成为土地利用、作物生长模拟等领域的重要研究内容。由于土壤水热参数对作物生长和土地利用具有重要的指导意义，因此如何准确地反演这些参数已成为遥感研究的焦点之一。本文从多源遥感数据出发，介绍了一种基于统计分析和物理模型相结合的土壤水热参数反演方法，并探讨了该方法的优劣点和应用前景。
一、多源遥感数据在土壤水热参数反演中的应用
在土壤水热参数反演中，多源遥感数据发挥了非常重要的作用。与传统的地面观测相比，遥感数据可以提供全球范围内的土地覆盖、土地利用、植被覆盖度、土地温度、地表辐射、植被水分利用效率等多种信息，这些信息都是土壤水热参数反演的重要影响因素。同时，由于遥感数据的连续性、覆盖范围广、获取效率高，因此在反演过程中也可以更全面地反映地表和大气的物理特征和水文循环信息。
二、基于统计分析和物理模型相结合的土壤水热参数反演方法 在多源遥感数据的基础上，反演土壤水热参数的方法多种多样。本文介绍的方法是基于统计分析和物理模型相结合的方法。它的基本思想是通过对多源数据进行数学处理，建立物理模型，采用反演算法，得到土壤水热参数。
首先，要进行遥感数据的预处理和特征提取。常用的方法包括反演植被参数、土地表面温度、地表辐射等，从而获得影响土壤水热参数的一些基础信息。然后，需要建立反演模型。由于土壤水热参数是受多个因素影响的复杂变量，因此建立一个适合的模型非常重要。在模型的建立中，需要考虑多种影响因素，如土壤成分、气象条件、降水等。
接下来，运用统计分析方法，利用地面观测数据和遥感数据之间的相互关系，建立反演模型。一般情况下，可采用多元线性回归、主成分分析、神经网络等模型，得到反演土壤水热参数的方程式。最后，利用物理模型将统计分析得到的参数转化为土壤水热参数。在实际生产、研究中，需要不断的进行调整和评估，以达到反演精度和应用效果的最佳状态。
弋Ｒ４０２１０
分类号
ＵＤＣ密级编号
中国科学院研究生院
硕士学位论文
全国±攮量廑区基銮丝笪遥蹙厦渲量佥堑
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申请学位级别理堂亟±学科专业名称丝圈堂皇地堡篮星丕筮
论文答辩日期２ＱＱ５生鱼目论文提交日期２Ｑ逝生主旦
答辩委员会主席
摘要
土壤湿度是进行农业、水文、气象、生态等方面研究的主要基础信息，也是进行土地退化评价及环境监测的重要指标，土壤湿度的遥感监测方法研究对于资源环境遥感有重要的意义。
本文结合“生态安全相关要素的定量遥感关键技术研究”项目中“土地退化的遥感监测指标定量提取与评价技术”子课题的工作，试图在全国范围进行土壤表层湿度的时空序列反演，并探讨全国土壤湿度分布的时空特性。
论文在对土壤湿度反演方法进行总结及评价的基础上，选择温度植被干旱指数（ＴＶＤＩ）法对全国土壤湿度进行反演。用地表能量平衡方程对ＴＶＤＩ法的原理及影响因子进行了分析，发现对ＴＶＤＩ产生影响的因子包括太阳总辐射、气
温、地表反照率、空气密度、地表发射率、风速等，在文中着重探讨了气温随高程的变化对ＴＶＤＩ反演土壤湿度的影响。
由于气温随高程变化的影响与高程有关，提出用数字高程模型（ＤＥＭ）对ＴＶＤＩ反演过程进行订正的方法。参考气温的垂直递减率，用实测值相关分析的方法确定订正系数并得到订正后的ＴＶＤＩ结果。订正前后土壤湿度结果的对比分析表明，进行订正后的ＴＶＤＩ能更好地反演土壤湿度。与ＮＳＩＤＣ网站提供的ＡＭＳＲ土壤湿度数据的比较发现，ＴＶＤＩ对土壤水分含量位于Ｏ．０５－０，１５ｇ．ｃｍ。之间的情况有最好的反映，由于这个区间包括了图像中９０％以上的像元，认为ＴＶＤＩ可以反映土壤湿度的状况。
用上述方法对２００３年３６旬的土壤湿度情况进行了反演。对旬Ｔｓ—ＮＤＶＩ（地表温度．植被指数）空间散点图的情况进行了分析，对各旬分别确定Ｔｓ—ＮＤＶＩ特征空间干湿边边界及方程。一般用ＴＳ的最大最小值作为干湿边边界。由于在研究没有去除图像中的条带噪声，当噪声点较多时，用Ｔｓ的最大最小值不能得到很好的干湿边边界，对这种情况，用频率法确定干湿边的边界。确定边界后，对
第２８卷第５期 ２０１０年９月 干旱地区农业研究 ￣ｔｕｒａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ Ａｒｉｄ Ａｒｅａｓ Ｖｏ１．２８ Ｎｏ．５ Ｓｅｏｔ．２０１０
基于地形因子的土壤水分反演研究
——以延河流域为例
刘晓婧 ，李新平 ，杨勤科 ，刘先龙
（１．西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌７１２１００；２．西北大学城市与环境学院，陕西西安７１００６９）
摘 要：以延河流域为研究区域，应用Ｌａｎｄｓａｔ５／ＴＭ遥感数据和ＤＥＭ数据进行归一化植被指数和地表温度的 反演，并对气温参数进行了高程、坡度、坡向、地形遮蔽等地形因子的订正，更为精细地表达局地温度的空间分布差 异。运用ＥＲＤＡＳ的空间建模工具，反演得到温度植被干旱指数分布图。结果表明，此方法较好地反映了延河流域 土壤的相对干旱状况，是一种比较有效和充分考虑地形因子影响的监测土壤水分的方法。
关键词：ＤＥＭ；地表温度；温度植被干旱指数；土壤水分 中图分类号：Ｓ１５２．７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—７６０１（２０１０）０５—０２１８－０５
土壤水分是土壤的重要组成部分，是监测土地
退化和干旱的重要指标，同时也是水文学、气象学、
土壤学、生态学以及农业科学等研究领域中的一个
重要参数 ｌ Ｊ。使用遥感手段反演土壤水分，能够克
服传统监测方法费时、费力、以点带面等缺点，而且
能够实现快速、及时、动态的监测与评估。
温度植被干旱指数（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｄｒｙ．
ｎｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ，ＴＶＤＩ）是目前可见光和热红外波段遥感 监测土壤水分理论相对成熟，应用比较广泛的一种
方法＿２ Ｊ。此方法结合了植被指数（ＮＤＶＩ）和地表温
度（Ｔｓ）这两个描述地球表面特征十分重要的参数，
二者的融合可以清晰地表达地表植被覆盖和土壤水
分含量等变化信息，有助于更准确地认知土壤水分
时空动态演变规律。
目前，应用ＴＭ６数据反演地表温度有３种算
