论文部分内容阅读
陆地表层和海洋生态系统的遥感信息获取是全球环境变化研究的重要组成部分,其定量化的研究依赖于长期连续的观测资料的积累和分析。其中,土壤水分是作物生长的控制性因子之一,大范围的土壤水分监测一直以来都是人们研究的热点。传统方法只能采集到点的墒情信息,效率低而且耗时长,难以满足科学研究和相关部门大面积监测和综合分析的需要。随着新一代传感器TERRA-MODIS的升空,而且MODIS数据具有高光谱分辨率以及免费获取等多方面的优势,因此基于MODIS数据进行土壤水分的监测具有一定的实用价值。本文在中德科技合作与交流项目(2007DFB70200)和山东省自然科学基金(Y2008E10)的资助下,研究的主要内容包括:1.系统全面地研究了EOS计划的历史背景、Terra卫星和Aqua卫星的情况、MODIS传感器的特点、MODIS数据的技术指标和波段用途、MODIS的标准数据产品和MODIS数据的潜在应用;2.系统地归纳了国内外干旱监测的原理和方法,包括传统的干旱监测方法和遥感干旱监测方法;3.系统地研究了与监测相关的数据精处理及数据反演运算,包括几何校正、物理定标、温度计算、反照度计算等。4.研究建立了章丘市10月份中旬MODIS数据监测土壤墒情的模型,并对模型进行了验证。本文主要监测了章丘地区冬小麦出苗期即10月份中旬的土壤含水量状况,地表的植被覆盖率比较低,选择了适于反演低植被覆盖率的土壤含水量的热惯量方法。基于能量平衡基础理论,利用章丘市MODIS数据的1、2、3、4、5、7、31通道的数据,反演了模型需要的关键参数辐射亮度温度和反照率,再将反演得到的表观热惯量数据与实测墒情数据采用经验线性模型,从而实现章丘市大面积土壤墒情的提取。最后结合实测墒情数据来验证方法的可靠性和精度。通过本文的研究,得出了以下结论:1.由于MODIS高的光谱分辨率和数据的连续性、实时性,使得它能较好地反演土壤墒情的参数,包括地表温度和反照度等,是到目前为止进行大范围监测的最佳的数据源。2.在反演遥感参数的过程中,地表温度的反演以能量平衡理论为基础,采用普朗克函数反演,反照率的反演用宽波段的反照率代替全波段的反照率,大大降低了土壤墒情监测中参数反演的难度。3.对于裸地/低植被覆盖地区,利用10cm深度的实测墒情和遥感图像上获得的表观热惯量进行拟合。结果表明,利用本文建立的线性模型监测章丘市10月份中旬10cm深度的裸地/低植被地区土壤含水量是基本可行的。4.基于热惯量方法建立的土壤含水量遥感信息模型的实际精度可以达到85%左右,热惯量方法可以用于建立植被覆盖率较低如冬小麦出苗期的土壤含水量遥感信息模型。其中,使用传统的线性经验模型是基本可行的,而且模型建立涉及参数少且参数易于调试,模型容易推广。本文建立的土壤含水量遥感监测模型提高了土壤水分监测的实用性和可操作性。