一种麦田土壤水分的遥感监测方法

文档序号:5831549阅读:244来源:国知局
专利名称:一种麦田土壤水分的遥感监测方法
技术领域
本发明涉及一种麦田土壤水分的遥感监测方法。
背景技术
20世纪60年代末,国内外对遥感监测土壤水分方法开展了大量的研究,主要方法有热惯量法、植被供水指数法、绿度指数法、距平植被指数法和微波遥感法。各种方法选择使用的遥感信息源不同,使用的波段也不相同,存在有各自的适用范围和局限性。热惯量法是目前应用较为成熟的一种土壤水分遥感监测方法。其原理是依据热惯量是物质自身的一种热学特性,土壤的热惯量与土壤中水分含量关系密切,土壤热容量、热传导率随土壤含水量的增加而增大,土壤热惯量也随土壤含水量的增加而增大。由于水的热容量和热传导率比土壤的高,可认为通过地表温度变化能够间接反映土壤中含水量的高低,地表昼夜温差大,则土壤含水量低;地表昼夜温差小,则土壤含水量高。土壤表面温度的昼夜温差由土壤内外部因素共同决定。内部因素主要指反映土壤传热能力的热导率和反映土壤储热能力的热容量;外部因素是指太阳辐射、空气温度、湿度、水汽等引起的地表热平衡。因此在利用遥感信息反演土壤热惯量时,不仅需要考虑太阳辐射、大气吸收和辐射,土壤热辐射和热传导等效应,还应考虑到蒸发、凝结和地气间热流交换效应等,需大量地面数据的支持,参数多,计算较为复杂。Price (1977)提出了表观热惯量(Apparent Thermal Inertia,ATI)的概念,即忽略地面讳度、太阳偏角、日照时数和日地距离的影响,仅考虑土壤反射率和地表温度变化,从而认为土壤的表观热惯量可通过对土壤反射率和地表温度变化的遥感反演间接获取。在实际研究应用中,通常使用表观热惯量来近似替代真实热惯量,进而根据热传导方程和地表热平衡方程构建表观热惯量(ATI)与土壤含水量之间的遥感信息反演模型。即P ATI = (1-ABE)
At土壤含水量与热惯量具有较强的正相关关系W = A1XATRA式中,W为土壤相对含水量;ATI为表观热惯量A1为系数项;A为常数项。常规热惯量模型是基于土壤热学特性,土壤反照率和地表温度变化(昼夜温差)是模型中的重要参量。当农田为裸地时,MODIS影像能真实反映地表土壤光谱特征;当植被覆盖度逐渐增高时,受到植株叶片郁闭作用的影响,地表土壤特征在卫星影像上的表现受到干扰,模型反演精度大幅降低。小麦耕作过程中大田土壤的覆盖度在发生着变化,在小麦出苗后的分蘖、越冬及返青期间,小麦处于幼苗阶段,大田中植被覆盖度较低,此时仍不适宜换用基于植物长势原理的监测方法,但此时麦苗已经不可避免对土壤形成了一定的郁闭作用,常规热惯量模型的监测精度势必有所下降。因此,需要一种监测精度更高的修正模型。

发明内容
针对上述现有技术,本发明提供了一种监测精度高的麦田土壤水分的遥感监测方法,本发明从小麦生长发育过程的角度出发,考虑了封垄前农田中小麦植株对土壤热惯量反演所形成的郁闭作用,尝试将植被指数引入常规热惯量模型。已有研究结果表明,EVI (增强型植被指数)可以更好地描述一定区域内植被在不同季节的时间差异,在低植被覆盖区内EVI能够更好的消除土壤背景的影响,因此申请人选择EVI作为植被影响因子引入模型,得到修正的热惯量模型。本发明是通过以下技术方案实现的一种麦田土壤水分的遥感监测方法,包括以下步骤(I)获取并处理E0S-M0DIS I 5、7波段的反射率,获得麦田的反照度ABE :根据Liang SL (2000)利用宽波段的反照度来替代全波段的反照度,针对E0S-M0DIS数据的反照度计算公式为ABE = 0. 160CH1+0. 291CH2+0. 243CH3+0. 116CH4+0. 112CH5+0. 081CH7-0. 0015 ;式中,CHl CH5、CH7为MODIS I 5、7波段的反射率;(2)反演地表温度,获得麦田的昼夜地表温差AT :地表温度的反演根据范心沂等(1991)对亮温和地表温度之间的相关性的论证,若只注重区域温度的对比,则可以直接使用亮温数据代表麦田的地表温度(单位K),亮温计算方法为
权利要求
1.一种麦田土壤水分的遥感监测方法,其特征在于包括以下步骤 (1)获取并处理EOS-MODIS数据I 5、7波段的反射率,反演麦田的反照度ABE:针对E0S-M0DIS数据的反照度计算公式为ABE = 0. 160CH1+0. 291CH2+0. 243CH3+0. 116CH4+0. 112CH5+0. 081CH7-0. 0015 ; 式中,CHl CH5、CH7为E0S-M0DIS数据I 5、7波段的反射率; (2)反演地表温度,获得麦田的昼夜地表温差AT:获取并处理E0S-M0DIS数据31波段的热辐射强度,计算31波段的亮温数据代表麦田的地表温度T (单位K),,亮温计算方法为
2.根据权利要求I所述的麦田土壤水分的遥感监测方法,其特征在于所述步骤(4)中,L = I !C1 = 6 ;C2 = 7. 5 ;G = 2. 5。
3.根据权利要求I所述的麦田土壤水分的遥感监测方法,其特征在于所述步骤(5)中,B1 为 1333. 81734,B2 为-124. 58772,B 为 25. 59217。
4.一种麦田土壤水分的遥感监测模型,其特征在于模型公式为 W = BiXATI+B^EVI+B ; 式中,W为土壤相对含水量;ATI为表观热惯量;Bi、B2为系数项;EVI为增强植被指数;B为常数项。
5.根据权利要求4所述的麦田土壤水分的遥感监测模型,其特征在于所述&为.1333.81734,B2 为-124. 58772,B 为 25. 59217。
全文摘要
本发明公开了一种麦田土壤水分的遥感监测方法,修正的热惯量模型为W=B1×ATI+B2×EVI+B;式中,W为土壤相对含水量;ATI为表观热惯量;B1、B2为系数项;EVI为增强植被指数;B为常数项。本发明充分考虑小麦植株对土壤背景所形成的郁闭作用,在依据热惯量法,利用EOS/MODIS遥感数据反演土壤水分时,引入对低植被覆盖区内植被反映敏感的增强型植被指数,作为植被影响因子,进行了修正。修正的热惯量模型在小麦封垄前,平均反演精度可达80%以上。与常规的热惯量模型同期反演结果对比分析,修正热惯量模型反演精度更高,且适用时域扩展近一个生育期。
文档编号G01N33/24GK102628860SQ201210111009
公开日2012年8月8日 申请日期2012年4月16日 优先权日2012年4月16日
发明者张锡金, 杨丽萍, 杨洁, 杨玉永, 王素娟, 郭奇, 隋学艳 申请人:山东省农业可持续发展研究所
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