李艷

摘 要：【目的】精準(zhǔn)高效地監(jiān)測(cè)土壤墑情是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。【方法】以我國(guó)農(nóng)業(yè)大省河南省為研究區(qū)，基于MODIS遙感數(shù)據(jù)，提取歸一化植被指數(shù)（NDVI）和增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）分別與地表溫度和地表溫差建立溫度-植被指數(shù)特征空間和溫差-植被指數(shù)特征空間。通過(guò)研究區(qū)土壤水分站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，討論分別由Ts-NDVI、Ts-EVI、DT-NDVI和DT-EVI特征空間計(jì)算得到的溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）與土壤墑情站點(diǎn)的數(shù)據(jù)的相關(guān)性，以此驗(yàn)證基于MODIS數(shù)據(jù)的TVDI反演大區(qū)域土壤墑情的能力?！窘Y(jié)果】Ts-EVI特征空間構(gòu)建的TVDI與實(shí)測(cè)土壤墑情具有較穩(wěn)定的相關(guān)性?！窘Y(jié)論】TVDI不僅能夠反映土壤表層的干濕狀況；還能有效的反映土壤濕度的時(shí)空差異，是一種有效的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤干濕狀況的手段。

關(guān)鍵詞：土壤墑情；反演；遙感數(shù)據(jù)；溫度植被干旱指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TV93；S127? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1003-5168（2023）06-0099-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.06.020

Remote Sensing Retrieval for Soil Moisture in Henan Province Based on TVDI

LI Yan

（School of Environmental Science & Engineering， Xiamen University Tan Kah Kee College， Zhangzhou 363000， China）

Abstract： [Purposes] Accurate and efficient retrieval of soil moisture is an important link in the development of modern agriculture. [Methods] In this paper， Henan Province is taken as the study area. Based on MODIS remote sensing data， the normalized vegetation index （NDVI） and enhanced vegetation index （EVI） extracted from MODIS remote sensing data are respectively used to establish the surface temperature-vegetation index space and the temperature difference -vegetation index space. Through the data of soil moisture stations in the study area， the correlation between the temperature vegetation dryness index （TVDI） calculated from the Ts-NDVI、Ts-EVI、DT-NDVI and DT-EVI characteristic spaces and the data of soil moisture stations is discussed， so as to verify the ability of TVDI based on MODIS data to retrieve soil moisture in large regions. [Findings] The results showed that the TVDI constructed by Ts-EVI feature space has a stable correlation with the measured soil moisture. [Conclusions] TVDI could not only reflect the dry and wet condition of soil surface; It can also effectively reflect the temporal and spatial differences of soil moisture， and is an effective means of real-time monitoring of soil moisture status.

Keywords： soil moisture; inversion; remote sensing data; TVDI

0 引言

土壤墑情影響著農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，依據(jù)精準(zhǔn)的土壤墑情可以準(zhǔn)確制定作物生長(zhǎng)灌溉用水計(jì)劃，有助于現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展［1］。相對(duì)于土壤墑情傳統(tǒng)的基于測(cè)站的點(diǎn)監(jiān)測(cè)，遙感技術(shù)具有監(jiān)測(cè)范圍廣，時(shí)效性強(qiáng)，高效，費(fèi)用低廉等特點(diǎn)［2-3］。光學(xué)遙感是目前發(fā)展最為成熟的一種遙感手段，植被指數(shù)和地表溫度是描述土壤墑情的重要參數(shù)，在光學(xué)遙感中應(yīng)用廣泛［4-5］。研究表明［6-8］，地表溫度和植被指數(shù)構(gòu)成的特征空間呈現(xiàn)一定的規(guī)則形狀。Sandholt等［9］利用三角形的Ts-NDVI特征空間提出了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），該指數(shù)僅需使用遙感數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行大范圍的土壤墑情反演，而不需要其他的輔助數(shù)據(jù)，受到廣泛關(guān)注。Holzman等［10］利用MODIS數(shù)據(jù)，構(gòu)建Ts-EVI特征空間來(lái)獲取TVDI，并估算了阿根廷潘帕斯州的四個(gè)農(nóng)業(yè)氣候區(qū)的土壤墑情及農(nóng)作物產(chǎn)量，結(jié)果表明，TVDI與土壤墑情有很強(qiáng)的相關(guān)性。Liang等［11］利用MODIS數(shù)據(jù)建立了2001—2010年中國(guó)TVDI數(shù)據(jù)集，并分析了中國(guó)干旱的變化趨勢(shì)。

河南省是我國(guó)農(nóng)業(yè)大省，干旱是對(duì)農(nóng)業(yè)影響最為嚴(yán)重的災(zāi)害之一。本研究以河南省為研究區(qū)，首先采用MODIS遙感數(shù)據(jù)源提取NDVI和EVI兩種植被指數(shù)和地表溫度（白天和黑夜），然后分別建立地表溫度與植被指數(shù)（Ts-NDVI，Ts-EVI）特征空間，地表晝夜溫差（DT）與植被指數(shù)（DT-NDVI，DT-EVI）特征空間，通過(guò)這些特征空間建立溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），為研究區(qū)土壤墑情反演和干旱監(jiān)測(cè)提供科學(xué)的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

河南省（41°23'-36°22'N，110°21'-116°39'E）位于我國(guó)中部，東接安徽、山東，北界河北、山西，西連陜西，南臨湖北，總面積16.7萬(wàn)km2。河南省大部分地處暖溫帶，南部跨亞熱帶，屬于北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的大陸性季風(fēng)氣候。全省由南向北年平均氣溫為10.5～16.7 ℃，年均降水量407.7～1 295.8 mm，降雨以6—8月份最多，年均日照1 285.7～2 292.9 h，全年無(wú)霜期201～285天（https：//www.henan.gov.cn/）。這種氣候特征，是河南省多年農(nóng)業(yè)干旱的重要因素之一，本研究以河南省為研究區(qū)域，反演河南省2016年小麥種植區(qū)域的土壤墑情。小麥種植空間分布圖及實(shí)測(cè)站點(diǎn)如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)。MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）是Terra和Aqua衛(wèi)星上搭載的主要傳感器之一，兩顆星相互配合，每1—2天可重復(fù)觀(guān)測(cè)整個(gè)地球表面，得到36個(gè)波段的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。MODIS的波段相對(duì)較窄，減少了水汽吸收對(duì)相關(guān)波段的影響（如近紅外波段），而紅外波段對(duì)葉綠素更加敏感。盡管MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)集的時(shí)間分辨率可以達(dá)到日，考慮到云覆蓋對(duì)地表溫度及植被指數(shù)的影響較大，本研究用到的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品有MOD09A1、MOD11A2和MOD12Q1，均為合成產(chǎn)品。

針對(duì)MODIS的hdf數(shù)據(jù)，使用NASA提供的MRT（MODIS Reprojection Tool）工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣、鑲嵌、重投影、掩模、裁剪等預(yù)處理，為使地表反射率產(chǎn)品與地表溫度產(chǎn)品的空間分辨率保持一致，重采樣至500 m分辨率；最后結(jié)合多時(shí)相的遙感圖作麥田的掩膜，過(guò)濾非小麥種植區(qū)像元。

1.2.2 地表數(shù)據(jù)。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自河南省氣象局土壤含水量觀(guān)察站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。圖1中圓點(diǎn)代表河南省麥田土壤含水量地面觀(guān)測(cè)站點(diǎn)。該站點(diǎn)每天從地面觀(guān)測(cè)站點(diǎn)收集土壤含水量。本研究使用與MODIS傳感器天合成日期相近的實(shí)測(cè)地表土壤含水量參與建模和驗(yàn)證模型。

2 研究方法

Lambin等［12］從蒸騰、蒸發(fā)及植被覆蓋度的角度對(duì)地表和植被指數(shù)組成的特征空間做出解釋?zhuān)丛诘乇頊囟群椭脖恢笖?shù)組成的特征空間中，一般散點(diǎn)分布為梯形或三角形，如圖2（a）所示。

Sandholt等［9］根據(jù)Ts-NDVI特征空間提出了溫度植被干旱指數(shù)（TVDI），表達(dá)式為式（1）。

其中，

式中：Ts為遙感影像獲取的地表溫度，K；Tsmin為歸一化植被指數(shù)對(duì)應(yīng)的地表溫度的最小值，對(duì)應(yīng)Ts-NDVI特征空間的濕邊；amin為歸一化植被指數(shù)對(duì)應(yīng)的地表溫度的最大值，對(duì)應(yīng)Ts-NDVI特征空間的干邊amin和bmin為濕邊方程的擬合系數(shù)；amax和bmax為干邊方程的擬合系數(shù)，NDVI為歸一化植被指數(shù)。

在Ts-NDVI特征空間中，土壤墑情等值線(xiàn)相交于干邊和濕邊的交點(diǎn)，則該直線(xiàn)斜率與土壤墑情之間呈線(xiàn)性關(guān)系如圖2（b）所示，Q點(diǎn)的土壤墑情表達(dá)式為式（4）。

式中：RSM為土壤相對(duì)濕度；h/H為T(mén)VDI的斜率；a，b為參數(shù)，通過(guò)線(xiàn)性回歸可得。

像元到干、濕邊的距離和干、濕邊的土壤相對(duì)濕度為式（15）。

則土壤墑情可以表達(dá)為式（16）。

由式（6）可知，溫度植被干旱指數(shù)簡(jiǎn)化了Ts-NDVI特征空間，采用遙感數(shù)據(jù)即可進(jìn)行土壤墑情的反演及監(jiān)測(cè)。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被指數(shù)與地表溫度/晝夜溫差特征空間的關(guān)系

通過(guò)對(duì)2016年3月至5月的3期MODIS產(chǎn)品進(jìn)行處理，得到植被指數(shù)NDVI和EVI，地表溫度Ts和地表晝夜溫差DT；然后分別采用Ts-NDVI、Ts-EVI、DT-NDVI和DT-EVI擬合的特征空間干、濕邊方程如表1。

由表1可知，特征空間的干邊斜率為負(fù)，說(shuō)明最大溫度隨著植被指數(shù)的增加而減??；濕邊（絕大部分）斜率為正，說(shuō)明最小溫度隨著植被指數(shù)的增加而增加。從擬合效果來(lái)看，干邊的擬合效果很好，而濕邊的擬合結(jié)果不太理想， 3月13日冬小麥處于起身期—拔節(jié)期，擬合效果最好的特征空間為DT-EVI；4月14日冬小麥處于拔節(jié)期—孕穗期，擬合效果最好的特征空間為T(mén)s-EVI；5月24日冬小麥處于乳熟期，擬合效果最好的特征空間為T(mén)s-EVI。因此，基于EVI擬合的特征空間較為穩(wěn)定。這是因?yàn)樾←溸M(jìn)入起身期后生長(zhǎng)迅速，植被覆蓋變化較大，EVI能夠有效去除土壤背景的影響，在高植被覆蓋區(qū)具有較高的敏感性；也說(shuō)明在特征空間中，植被覆蓋的變化使像元在特征空間位置的變化提高了TVDI的敏感性。此外，基于晝夜溫差構(gòu)成的特征空間表現(xiàn)并不穩(wěn)定，DT-EVI特征空間效果比DT-NDVI略好，再次說(shuō)明了EVI能夠很好地體現(xiàn)植被覆蓋情況。

3.2 土壤墑情反演結(jié)果與分析

根據(jù)TVDI的計(jì)算方程和表1各個(gè)時(shí)期的干、濕邊方程計(jì)算4種特征空間的TVDI值，根據(jù)河南省氣象局土壤含水量300個(gè)觀(guān)察站點(diǎn)的同期實(shí)測(cè)地表含水量數(shù)據(jù)，隨機(jī)選擇230個(gè)樣本對(duì)應(yīng)不同的TVDI值進(jìn)行線(xiàn)性擬合，剩下的70個(gè)樣本作為檢驗(yàn)樣本，以TVDIs估算值為橫坐標(biāo)，實(shí)測(cè)土壤含水量為縱坐標(biāo)，如圖3、圖4、圖5所示。

從圖3、圖4、圖5不同時(shí)期土壤墑情與TVDI的相關(guān)性分析可知，TVDIs值與表層土壤墑情均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。即TVDIs值越大，土壤含水量越少，土壤表面越干旱。在小麥的不同生長(zhǎng)期，Ts-EVI特征空間構(gòu)建的TVDI與實(shí)測(cè)土壤墑情具有較穩(wěn)定的相關(guān)性，決定系數(shù)R2分別為0.773（2016年3月13日），0.6347（2016年4月14日）和0.7261（2016年5月24日）。由于Ts-EVI特征空間構(gòu)建的TVDI反演土壤墑情效果比其他三種特征空間構(gòu)建的TVDIs相對(duì)較好，因此選擇Ts-EVI特征空間構(gòu)建的TVDI反演研究區(qū)麥田表層土壤墑情，反演結(jié)果如圖6所示。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究利用MODIS遙感影像提取研究區(qū)的兩種植被指數(shù)NDVI和EVI，地表溫度參數(shù)LST和地表晝夜溫差DT，計(jì)算4種TVDIs（Ts-NDVI、Ts-EVI、DT-NDVI和DT-EVI）的特征空間，從而建立遙感反演表層土壤墑情的關(guān)系模型。并利用實(shí)測(cè)土壤墑情對(duì)反演模型進(jìn)行驗(yàn)證。研究結(jié)果表明：

①建立研究區(qū)不同時(shí)期的4種TVDIs空間散點(diǎn)圖呈現(xiàn)三角形/梯形，同一時(shí)期的TVDIs散點(diǎn)圖形狀相似，應(yīng)用ENVI5.3軟件的TVDI功能模塊得到特征空間散點(diǎn)圖的干邊和濕邊，再應(yīng)用Excel軟件去掉裸土像元，方法簡(jiǎn)單實(shí)用，特征空間的干邊擬合效果明顯好于濕邊。

②土壤墑情與4種TVDIs之間均表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)的線(xiàn)性關(guān)系，即TVDI值越小，土壤含水量越高，土壤較為濕潤(rùn)；TVDI值越小，土壤含水量越低，土壤較為干旱。由Ts-EVI構(gòu)建的TVDI與研究區(qū)實(shí)測(cè)表層土壤墑情的相關(guān)性最為穩(wěn)定，精度也最高。

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