基于Landsat影像的江苏省土壤水分反演_胡君.pdf

第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ，收稿日期：基金项目：江苏省自然科学基金（）资助作者简介：胡 君（），女，山东临沂人，土木水利（遥感与测绘工程）专业硕士研究生，主要研究方向为土壤含水量。基于 影像的江苏省土壤水分反演胡 君（河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京）摘要：土壤水分是土壤监测中的一项重要指标，监测土壤水分对区域生态环境保护与可持续发展具有重要意义。本文基于 遥感影像数据，构建地表温度与植被指数的 特征空间，对特征空间的干、湿边方程采用线性、指数、对数、多项式和幂函数拟合，通过决定系数 对拟合结果进行评估，在选取最适合江苏省的干湿边拟合方程后，计算 对江苏省的土壤水分进行反演。反演结果表明，全省土壤水分空间分布较为均匀，在降水较少的冬季，淮北及江淮局部地区易显露旱象。关键词：土壤水分；特征空间；干边；湿边；拟合函数；中图分类号：文献标识码：文章编号：（）（，）：，：；引 言土壤水作为生态系统中的重要组成部分，对陆地表面动植物的生存和发展有巨大影响，与水文、环境、农业等领域都有密切联系。而传统的监测方法无法 及时准确地获取大面积的土壤水分含量信息，具有很大局限性。遥感方法监测土壤水分通过建立遥感数据与土壤水分之间的关系模型，反演土壤水分信息，具有多种优点，其覆盖范围广，有宏观监测土壤水分的能力，时效性、动态对比性强，数据获取快捷方便。目前，遥感反演土壤水分的应用波段涵盖了从可见光到 波段，根据不同波段土壤水分反演原理的不同大致可分为以下 种：热红外波段反演土壤水分、可见光近红外波段反演土壤水分、可见光近红外与热红外波段协同反演土壤水分、微波遥感反演土壤水分、多传感器协同反演土壤水分等。如吴黎等提出改进的表观热惯量计算模型，并计算在不同植被覆盖度时的热惯量值；闫娜等利用 数据的、以及 陆地标准产品，构建起温度植被指数特征空间；季国华等对特征空间“干边”进行了修正，构建出改进型温度植被干旱指数特征空间。根据数据类型与原理不同，在多种地形地区，如高植被覆盖和裸地、常年干旱和半湿润地区、山地丘陵和平原地区有不同的应用，但对大范围地区使用时也有许多局限性，如热惯量法只适用于干旱地区，对植被覆盖率高的地区则不适用，且对数据获取的要求较高；单一的指数法如植被指数虽可在植被覆盖度高的地区使用，但受自然条件的影响较大，且在数据获取方面有滞后性。研究区概况及实验数据简介本研究对象是位于中国大陆东部沿海地区中部的江苏省，内陆面积 万。江苏省处于长江、淮河下游，北邻山东省，东南与上海市、浙江省接壤，西接安徽省，东临黄海，是长江三角洲地区的重要组成部分。该区域绝大部分地区在海拔 以下，地区为平原，平原面积比例居中国各省首位，主要包括苏北平原、滨海平原、长江三角洲平原、黄淮平原和江淮平原。地区为低山丘陵，主要集中在西南部。气候属于温带向亚热带过渡性气候，淮河苏北灌溉总渠一线以南属亚热带湿润季风气候，以北属暖温带湿润、半湿润季风气候，全省总体气候温和，降雨气温均适中，四季较为分明。最冷月为 月份，平均气温 ，其等温线与纬度平行，由南向北递减。遥感数据选择 遥感影像，该卫星携带了两个主要载荷，即运行陆地成像仪（，）和热红外传感器（，）。首选 年、年及 年的冬季图像，从中国的地理空间数据云网站下载。实验中使用的所有陆地卫星数据都进行了预处理，消除传感器本身的误差以及大气分子和气溶胶的影响，以获得真实的表面反射。气象数据用于验证精度，数据全部来自中国气象科学数据共享服务网（：），该网站包含了一系列气象数据，如气温、降水、风速、积温、日照时数、太阳辐射等。在该研究区研究时间内，有 个可用气象站点，各站点的空间信息见表。表 气象站点空间信息 经度（）纬度（）气象站点赣榆徐州淮安射阳盱眙高邮东台南京南通吕泗溧阳吴县东山 研究方法 数据预处理对 数据的 多光谱数据和热红外波段 进行辐射定标，将其灰度值转化为辐射亮度，输出格式为，输出数据类型为，系数分别为 和，完成辐射定标。对辐 射 定 标 后 的 多 光 谱 数 据 进 行 大气校正，传感器类型选择 ，大气模型按照影像纬度和成像时间进行选择，获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。对校正后的影像进行影像镶嵌与研究区裁剪，至此完成预处理步骤。归一化植被指数归一化植被指数可反映地表植被覆盖多少，其定义为近红外波段与可见光波段反射值的差值两波段的反射值的和值之比。其计算公式如下：（）（）（）式中，表示近红外波段的反射值，表示红光波段的反射值。地表温度地表温度反演算法主要有以下 种：大气校正法（也称为辐射传输方程）、单通道算法和分裂窗算法。本实验采用大气校正法，其原理为：首先估计地表热辐射受大气的影响，接着把大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减掉，从而得到地表热辐射强度，最后再把地表热辐射强度转化为相应的地表温度。其计算公式如下：（）（）式中，代表反演出的真实的地表温度，为相同温度下热红外波段的辐射亮度值，为地表真实温度（），（）是温度为 的黑体辐射亮度。、为传感器的定标常数。特征空间蒋玲梅等在研究土壤湿度时发现了 特征空间，如果一个研究区域内的土地覆盖类型是从裸土变化到密闭植被冠层，土壤湿度从干旱变化到湿润，那么该区域内每个像元 和 构成的散点图为三角形或梯形。在这个图形中，平行于纵坐标的一条边表示土地覆盖类型的变化；平行于横坐标的一条边表示植被覆盖度的变化，即湿边；围绕特征空间的另一条斜边则表示在最高温度下，不同的植被覆盖类型土壤湿度最低的情况，即干边，如图 所示。干、湿边的参数变化可反映特征空间的结构变化，干湿边拟合方程的确定是特征空间构建的核心，即通过在散点图内划分 的区间，对相应的 最大值、最小值通过线性拟合方式拟合 值，得到干边和湿边，线性拟合的数学表达式如下：（）式中，表示任意像元的地表温度（）；和分别表示某一 值对应的地表温度的最大值 测绘与空间地理信息 年图 散点图 （）和最小值（）；和 代表湿边方程的斜率与截距，对应 最小值（）；和 代表干边方程的斜率与截距，对应 最大值（）。传统方式的公式选取基本均采取了简单的线性相关进行参数拟合，这样的处理恰当与否仍需讨论。本文对 特征空间干边和湿边的拟合增加了指数、对数、多项式和幂函数四种拟合方式，其数学表达式分别为：（）|（）式中，、含义与传统方式中的一致。采用基于不同函数拟合方式构建的 特征空间，计算土壤含水率，（）等在研究土壤含水量的过程中，基于三角形特征空间提出了温度植被干旱指数（）的概念，计算公式为：（）式中，代表土壤含水率，为介于 之间的无量纲值。结果与分析 特征空间利用 和 ，计算统计 和对应的 最大值、最小值，年、年、年的结果如图 所示。图 特征空间 从这三年的结果可以看出，其干湿边散点图结果相近，地表温度最大值在干边上组成离散点，地表温度最小值在湿边上组成离散点，且当植被指数增大时，地表温度最大值逐渐减小，地表温度最小值有所增大。根据所构建的特征空间进行干湿边模拟，分别采用线性、指数、对数、多项式和幂函数五种拟合函数，并计算其决定系数，结果见表。从表中的拟合结果来看，对于干边、湿边，均是多项式拟合方式的结果最好，年至 年干边方程的决定系数 分别为 、，年至 年湿边方程的决定系数分别为 、，其中，幂函数的拟合效果较差，三年间干边方程的决定系数 分别为、，湿边方程的决定系数 分别为、。表 特征空间干湿边方程拟合 拟合函数 年 干湿边拟合方程决定系数 线性干边：湿边：指数干边：湿边：对数干边：（）湿边：（）多项式干边：湿边：幂干边：湿边：拟合函数 年 干湿边拟合方程决定系数 线性干边：湿边：指数干边：湿边：对数干边：（）湿边：（）多项式干边：湿边：幂干边：湿边：拟合函数 年 干湿边拟合方程决定系数 线性干边：湿边：指数干边：湿边：对数干边：（）湿边：（）多项式干边：湿边：幂干边：湿边：第 期胡 君：基于 影像的江苏省土壤水分反演 结果分析 与土壤湿度呈负相关关系，其值越接近 土壤含水率越低，越接近 其土壤含水率越高。以 作为土壤湿度分级标准可以将土壤湿度分为 个层次见表。利用公式计算得出江苏省 土壤湿度等级分布如图 所示。表 土壤湿度分级标准 等级土壤湿度类型 取值范围极湿润（，湿润（，正常（，干旱（，极干旱（，图 结果图 从空间分布来看，江苏省全省较为湿润，大部分地区在干旱分级中属于“正常”地区，指数在 之间，这与其气候有密切联系，影像选取时间为冬季，降水相对全年较少，当日有少量降水或日期前后有降水，也符合以 个气象站点为例分析其气温与降水的结果，年部分地区 值高于同地区其他年份，是由于该影像选取日期前后降水相对于其他年份较少，土壤水分含量较低，呈现出偏干旱的现象，同理，年行列号为 的影像数据也有部分地区呈现出偏干旱状态，也主要由降水较少造成。从时间分布来看，江苏省 值总体有所上升，这与影像选取时间、气温、降水均有关，考虑到含云量等因素的影响，不便选取同一时间影像进行整体分析，但在以站点为单位进行分析时可得出 变化趋势与温度、降水的变化趋势相吻合。由此可得到以下结论：）基于此研究方法，可对大范围的研究区进行反演，通过将植被指数和地表温度相结合，利用植被指数反映植物的数量和覆盖率，利用地表温度综合反映表层土壤湿度的变化，这种方法可以提高监测的实用性和精确度。）对于研究区内的土壤水分空间分布，整体来看较为均匀，湿润区面积仍大于干旱区，与地区的气温、降水、土地利用类型、人为因素等存在一定联系。对于研究区内的土壤水分时间分布，三年来变化较小，整体相对稳定，在降水较多的月份土壤水分含量更高，其变化趋势与气温、降水的变化趋势相符合。结束语本文以江苏省为研究区，通过构建 特征空间，比较干湿边方程的 种拟合方式，根据决定系数 最大值选择出多项式拟合为最优拟合方式，对比传统的线性拟合方式，它以更高精度反演了江苏省土壤含水量。土壤水分是制约经济和环境可持续发展的重要因素，其研究方法及途径选择都要根据具体的土壤类型、数据特征、研究区域地形以及研究目的等因素来综合分析。使用这种可见光近红外与热红外波段协同的方法可在大范围地区反演土壤水分，有更好的时效性，在地形、气象条件、植被覆盖类型等因素的影响下也可取得理想的反演效果。参考文献：刘安麟，李星敏，何延波，等作物缺水指数法的简化及在干旱遥感监测中的应用应用生态学报，（）：齐述华，王长耀，牛铮利用温度植被旱情指数（）进行全国旱情监测研究遥感学报，（）：，姚静，薛超玉，焦峰基于 遥感影像的延河流域土壤水分反演研究草地学报，（）：吴黎，张有智，解文欢，等改进的表观热惯量法反演土壤含水量国土资源遥感，（）：闫娜，李登科，杜继稳，等基于 产品 的陕西旱情监测自然灾害学报，（）：季国华，胡德勇，王兴玲，等基于 数据和温度植被指数的干旱监测自然灾害学报，（）：姚春生使用 数据反演土壤水分研究北京：中国科学院研究生院（遥感应用研究所），胡洪涛基于遥感的白沙河流域土壤含水量反演北京：中国地质大学（北京），蒋玲梅，崔慧珍，王功雪，等积雪、土壤冻融与土壤水分遥感监测研究进展遥感技术与应用，（）：郑超磊，胡光成，陈琪婷，等遥感土壤水分对蒸散发估算的影响遥感学报，（）：姚春生，张增祥，汪潇 使用温度植被干旱指数法（）反演新疆土壤湿度遥感技术与应用，（）：王行汉，丛沛桐，亢庆，等非线性拟合 特征空间干湿边优于传统线性拟合方法的讨论 农业工程学报，（）：编辑：张 曦 测绘与空间地理信息 年