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作为作物生长发育中起关键影响的水分元素,其只有在土壤中才能被作物根系吸收进而被作物利用,相应的自然降雨和人工浇灌带来的水分只有转化到土壤中才能发挥出其最大作用。在干旱和半干旱地区,当降雨量不足、土壤含水量过低以及缺乏科学合理的灌溉时,会导致农作物由于土壤含水量不能满足其正常需水量而减产。及时准确的监测和了解土壤水分情况具有非常重要的实用价值。传统的土壤水分监测是直接利用降水、土壤、气温等自己测量或气象站提供的气象数据,结合数学模型来估算土壤含水量,但是传统方法对土壤含水量的监测具有滞后性,无法进行动态的监测。通过遥感影像数据虽然可以比较实时的了解大范围的表层土壤水分状况,但对于深层土壤水分的监测不够准确。如果能通过遥感影像反演得到表层土壤水分后,再利用数学模型估算得到深层土壤水分,就能对土壤含水量实现时间和空间上的动态监测,有助于根据土壤含水量的变化及时制定和调整用水计划。本研究以太谷县任村乡为研究区域,结合Landsat8 OLI遥感影像数据,首先利用温度植被干旱指数模型对任村乡5-10月的土壤干湿状况进行检测,并分析其时空分布规律;再使用已得到的温度植被干旱指数与任村乡表层0～30 cm 土壤体积含水率实测数据的相关关系得出任村乡表层0～30cm各层土壤水分的分布情况,最后结合Biswas土壤水分估算模型估算出任村乡60～100cm的深层土壤储水量。研究结果表明:1在0～30 cm的各个土层中,温度植被干旱指数值与10～20 cm的土壤水分相关性最高,说明温度植被干旱指数值对10～20 cm的土壤含水率状况反应更为准确。2表层20～50 cm各个土层的土壤含水率分别与20～100 cm各个土层土壤含水率均在0.05水平上显著相关,说明可以依据表层土壤水分来估算深层土壤水分。3根据遥感影像反演出表层各土层水分数据后利用Biswas模型估算出的深层土壤储水量与实测数据的相对误差均低于20%,说明以遥感反演数据估算深层土壤储水量具有一定的可行性。