论文部分内容阅读
干旱是一种频繁发生的自然灾害，直接和间接地影响人类生存、社会稳定、农业生产、资源与环境可持续发展。农田干旱是旱灾的重中之重，遥感能够客观地反映地表特征的综合信息，农田干旱遥感监测研究对促进农业生产和区域可持续发展具有重要的现实意义。
本文的目的是基于干旱形成的内在机制研究及作物干旱在n维光谱特征空间(反射光谱或地表生态物理参数的多维空间)的相应分析，寻求农田干旱监测简单、通用而有效的方法。围绕这一主线，本文对干旱研究存在的问题进行了深入研究，在总结以往研究成果的基础上，针对农田干旱最关键的两个指标土壤水分和叶片(冠层)含水量，本着像元在n维光谱特征空间位置来反映旱情的基本思路，提出了7种新的干旱监测模型和方法，在中观尺度(TM/ETM+)和宏观尺度(MODIS)上，通过辐射传输模型和实地观测数据对模型进行检验。
辐射订正和大气纠正是定量遥感研究的前提，本文利用6S、MODTRAN模式对所使用的遥感数据(TM/ETM+，MODIS)进行校正，得到地表的反射率和亮温。然后，对反映地表旱情的生态物理参数包括地表反照率(albedo)、植被光谱指数(VI)、陆面温度(LST)、叶面积指数(LAI)、地下水和土壤水分进行反演。(1)首先是地表反照率反演问题。为了减少邻近效应和角度效应，对地表覆盖类型进行分类，以ETM+可见光和近红外波段波谱范围为单位谱段，将整个短波波段(0.3-4μm)分为13个光谱域，通过辐射传输模型模拟得到ETM+未覆盖的光谱段数据，模拟出的像元出射度和辐照度的比值来计算光谱反照率，并计算光谱域入射能量占整个短波入射能量中的权重，各波段能量权重作为转换参数，实现窄波段反照率向宽波段反照率的转换。(2)地表温度反演。ETM+数据只有一个热红外通道，采用当日的地面气象资料、MODTRAN标准大气廓线和北京地区大气廓线资料，分别估算大气透过率、地面比辐射率。采用单窗口算法，反演ETM+地表真实温度。MODIS数据的地表温度是用热红外20～32波段，利用日夜温度算法，把夜间的温度无关热红外光谱指数TISIE引入到白天的中外通道比辐射率的计算，根据基尔霍夫定律把白天的中红外波段反射率用来推导白天中红外比辐射率，并结合TISIE计算出热红外波段的比辐射率，得到地表温度。(3)根据以往研究基础，本文以建立和改进地下水位遥感监测物理或数学模型，减少地下水定量监测中的不确定性为主要研究目的，利用ETM+图像，根据图像反射率-土壤水分-地下水埋深的定量关系，通过6S大气辐射模型，消除大气和地表之间的耦合效应，改进了卫星监测地下水位分布的遥感模型(GLDRS)。
土壤水分是农田干旱最直接的指标，根据土壤水分和作物不同物候期的需水量和最适宜水分指标结合，可以判断作物是否受旱。针对土壤含水量干旱指标，利用经过大气校正的ETM+近红外、红外波段数据建立近红外(Nir)-红光(Red)光谱特征空间，提出基于红光与近红外光谱空间特征的实时干旱监测模型-垂直干旱指数(PerpendicularDroughtIndex，PDI)，改进的垂直干旱指数(ModifiedPerpendicularDroughtIndex，MPDI)和归-化垂直干旱指数(NormalizedPerpendicularDroughtIndex，NPDI)。
反照率包含整个短波波段信息。反照率产品和NDVI数据具有相同的空间分辨率，不需要像地表温度产品一样通过重采样统一温度和NDVI数据的空间分辨率。本文进一步分析albedo-NDVI特征空间，建立了植被条件反照率干旱指数(VCADI)。
光谱特征空间充分利用多波段数据资源如可见光、近红外(植被指数)、整个短波(albedo)和热红外(LST)数据资料，衍生出更丰富、清晰的地表信息，有助于在各种空间尺度和时间尺度上更能准确的认识陆面过程及土地覆盖土地利用的时空变化规律。根据水分含量不同的像元在n维光谱特征空间中离某种初始条件的属性距离，提出了基于多种地表生态物理参数的n维干旱指数(ndimensionaldroughtindex，NDDI)。
针对作物干旱最重要的指标之一的叶片含水量，从指导农业灌溉和精准农业管理需求出发，基于ETM+数据近红外(NIR)和短波红外波段(SWIR)光谱特征空间，利用叶片辐射传输模型PROSPECT、冠层辐射传输模型(Lillesaeter模型)和地表-大气辐射传输模型6S，提出了用于植被冠层水分含量和水分亏缺监测模型-短波红外垂直干旱指数(SPDI)，植被水分含量指数(VWCI)和植被水分亏缺指数(VWSI)。通过辐射传输模型和实地观测数据的曲线调整法，提出了由水分指数计算植被水分含量的准物理模型(Quasi-physicalmodel)。
通过实地观测数据、叶片-冠层-大气辐射传输模型和作物不同物候期需水量及生理特征，建立了农田干旱指标体系，实现了农田干旱监测的普适性模型。本文指出作物叶片干物质含量和等效水分厚度的平衡点(等效水分厚度等值线和等干物质含量线的交点)是作物干旱最早的迹象，可以作为是否受旱的临界值。对研究区北京顺义农情，包括作物冠层等效水分厚度、植被水分含量和农田冬小麦水分亏缺等进行了分析与定量评价。
土壤线一致被认为是NIR-Red二维空间的特有现象，本文发现在NIRSWIR光谱特征空间中也可以得到土壤线，而且NIR-SWIR空间比NIR-Red空间可能更好的描述裸露土壤的光谱特征，因为SWIR对液态水最敏感，土壤线则是具有不同水分条件的土壤纯像元排列而成的。
在中观尺度(TM/ETM+)和宏观尺度(MODIS)上，通过辐射传输模型和实地观测数据对干旱监测模型进行检验和比较研究，进一步论证本文提出的干旱监测模型和方法在不同尺度、不同生态系统的旱情预测能力。最后利用MODIS数据对宁夏回族自治区旱情空间分布格局进行了评价，结合土壤墒情数据包括土壤水分含量、凋萎系数和田间持水量，建立基于PDI、MPDI的干旱划分等级指标，统计受旱面积、受旱农田面积和农田成灾面积。
得到的结论是：文中提出的干旱指数和研究区实地观测的土壤墒情和旱情资料高度相关，都能反映地表旱情和作物水分胁迫；NDDI、VCADI充分利用可见光、近红外、短波红外和热红外波段信息，能够准确获取地表生态物理参数的前提下，精度可以达到最高，若强调监测结果的精度和准确度，选用NDDI和VCADI为最好；作为直接用NIR和Red两个波段的反射率来计算的干旱指数，PDI和MPDI的获取简单，同样能反映地表旱情，考虑地表水分和植被覆盖度，PDI和MPDI具有简单和反演速度快的优势；比较PDI和MPDI，在植被生长初期或裸露土壤PDI和MPDI的干旱监测精度是相同的，地表被植被覆盖时，MPDI的监测结果远比PDI好，因此，对于裸露土壤的干旱监测，建议采用PDI，而对于植被覆盖的地表应当首选MPDI；基于植被冠层含水量的方法VWCI(VWSI)和SPDI在农田干旱监测方面具有广泛的应用潜力。其中，VWCI(VWSI)作为代表NIR-SWIR空间中植被水分和植被覆盖度的两个特征向量的比值，具备了抑制植被散射作用和抗大气能力，明显优于SPDI。