遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势一、遥感技术在精准农业中的现状1. 遥感技术在土壤和环境监测中的应用通过遥感技术可以对土壤的质地、养分含量、水分状况等进行监测和分析，帮助农民科学合理地施肥、浇水，提高土壤的肥力和产量。
遥感技术还可以监测环境因素对农作物的影响，例如气候变化、病虫害的发生等，为农业生产提供科学依据。
2. 遥感技术在作物生长监测中的应用利用遥感技术可以对作物的生长情况进行实时监测和分析，及时发现作物生长过程中的问题和风险，为农民提供科学的农业生产指导。
遥感技术还可以提供作物生长预测和评估，帮助农民合理安排农业生产计划和时间表。
3. 遥感技术在精准施肥和农药施用中的应用通过遥感技术可以对农田的养分状况、病虫害的分布进行精准监测，帮助农民科学合理地施肥和施药，减少农药和化肥的使用量，提高农产品的质量和安全性。
4. 遥感技术在农田水分管理中的应用遥感技术可以实时监测农田的水分状况，帮助农民科学合理地安排灌溉和排水，提高农田的水分利用效率，减少水资源的浪费，保护生态环境。
二、遥感技术在精准农业中的发展趋势1. 高分辨率遥感技术的应用随着卫星遥感技术的不断发展和卫星分辨率的提高，高分辨率遥感技术将成为精准农业中的重要工具。
高分辨率遥感可以提供更为精细化的农田监测和分析，为农民提供更为详尽的农业生产信息。
2. 超光谱遥感技术的应用超光谱遥感技术可以提供更为丰富的农田信息，通过对作物光谱特征的分析可以实现更为精准的作物分类和监测。
超光谱遥感技术将为精准农业提供更为准确的数据支持。
3. 无人机遥感技术的应用无人机遥感技术可以实现对农田的快速、灵活的监测和调查，为农民提供实时的农业生产信息。
由于无人机可以低空飞行，可以实现对农田的高分辨率监测，为农田管理和农业生产提供更为便捷的支持。
4. 多源遥感数据的融合应用多源遥感数据的融合应用可以提供更为全面和多角度的农田信息，帮助农民更好地了解农田的整体情况，科学合理地制定农业生产计划和管理策略。
土壤水分遥感监测研究进展
土壤水分遥感监测研究进展土壤水分是植物生长和发育的基础，也是农业生产、水文监测和环境治理等领域的关键参数。
然而，传统的土壤水分监测方法往往需要耗费大量人力和物力，难以实现大范围、实时和准确的监测。
近年来，随着遥感技术的不断发展，土壤水分的遥感监测逐渐成为研究热点。
本文将综述土壤水分遥感监测的研究进展，技术及应用，并探讨未来研究方向和潜力。
自20世纪初以来，众多研究者致力于土壤水分的遥感监测研究。
根据研究方法，可分为基于地面遥感、航空遥感和卫星遥感的不同类型。
地面遥感具有较高的精度，但监测范围有限。
航空遥感能够实现大范围监测，但成本较高。
卫星遥感具有大范围和动态监测的优势，但精度略低于前两种方法。
不同波段的遥感卫星如Landsat、Sentinel等也在土壤水分监测中得到了应用。
遥感技术在土壤水分监测中的应用包括多种方法和技术流程。
其中，最常见的是利用植被指数（如NDVI）与土壤水分含量之间的相关性进行监测。
通过分析遥感图像的植被指数，可以推断出土壤水分的分布和含量。
另外，微波遥感、主动式红外遥感、雷达成像等技术也在不同程度上应用于土壤水分的监测。
这些技术结合了遥感、地理信息系统（GIS）和数值模型，实现了土壤水分的定量分析和动态监测。
土壤水分遥感监测在农业生产中具有重要应用价值。
通过遥感技术，可以实时获取农田土壤水分信息，为农业生产管理提供决策依据。
在洪水灾害后，航空遥感和卫星遥感技术可用于评估土壤含水量，预测洪水对农作物的影响。
在环境治理方面，土壤水分遥感监测有助于了解土壤水分分布和动态变化，为土地利用规划、水资源管理和生态保护提供了科学依据。
随着遥感技术的不断发展，土壤水分遥感监测将具有更大的应用潜力。
未来研究方向可以从以下几个方面展开：1）提高遥感监测的精度和分辨率；2）实现多源数据的融合与分析；3）结合人工智能和机器学习技术，提升土壤水分遥感监测的自动化和智能化水平；4）拓展土壤水分遥感监测在非农领域的应用，如地质勘查、矿产资源开发等。
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势
遥感技术是指使用卫星、航空器或其他遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
土壤水分遥感监测是利用遥感技术对地表土壤水分进行定量、定性或时序观测的一项重要应用。
目前，土壤水分遥感监测已经在农业、水资源管理、环境保护等领域得到广泛应用，并取得了一定的成果。
通过遥感技术，可以实时监测土壤水分状况，提供决策支持，促进农作物的合理灌溉和水资源的高效利用。
随着遥感技术的不断发展和创新，土壤水分遥感监测也面临着一些挑战和发展趋势：
1. 多源数据融合：将多个遥感数据源进行融合，利用不同波段、分辨率、时间粒度的数据综合分析，提高土壤水分监测的准确性和可靠性。
2. 高分辨率遥感技术：随着高分辨率遥感技术的发展，可以更精细地观测土壤水分的空间分布和变化情况，为农田管理和灌溉决策提供更详细的信息。
3. 智能算法和人工智能：结合智能算法和人工智能技术，可以对大量的遥感数据进行自动处理和分析，提取土壤水分特征，实现自动化的监测与预测。
4. 数据共享与开放：建立土壤水分遥感监测的数据共享平台，促进数据开放和交流，提高数据的可访问性，加速研究进展和应用推广。
总之，遥感技术手段在土壤水分遥感监测领域具有广阔的应用前景。
未来的发展将更加注重数据融合、高分辨率遥感技术、智能算法和数据共享等方面的创新与应用。
如何利用遥感技术进行农田水分监测和灌溉管理
如何利用遥感技术进行农田水分监测和灌溉管理遥感技术在农田水分监测和灌溉管理方面发挥着重要作用。
随着全球气候变化和农业发展的需求，合理地利用遥感技术来监测农田水分和进行灌溉管理变得越来越重要。
本文将讨论如何利用遥感技术来监测农田水分和优化灌溉管理的方法和应用。
1. 引言农田水分监测和灌溉管理一直是农业领域的关注重点。
传统的水分监测方法通常基于经验和人工观测，但这种方法存在时效性低和空间不均匀的问题。
随着遥感技术的进步，可以通过利用航空或卫星遥感数据来实时监测农田水分状况，以及对灌溉进行精确的管理和决策。
2. 遥感技术在农田水分监测中的应用2.1 热惯量遥感热惯量遥感技术是一种基于土壤热量传导和能量平衡的方法，通过测量土壤和植被的热特性来估算土壤水分含量。
这种方法可以快速、非接触地获取大范围的农田水分信息。
2.2 微波遥感微波遥感技术利用了微波辐射在土壤中的传播和反射特性。
不同频率和极化的微波辐射在土壤和植被中的反射和散射特性受到土壤水分含量的影响。
通过分析微波辐射的特征参数，可以获取农田的水分状况。
2.3 光学遥感光学遥感技术是利用电磁波辐射（如可见光、红外线）与地表物体的相互作用来获取地表信息的方法。
植被叶片的光谱反射特性受土壤水分和植被状态的影响。
通过分析植被的光谱特征，可以间接估算农田的水分情况。
3. 遥感技术在灌溉管理中的应用3.1 精确遥感测量遥感技术可以提供大范围的土壤水分状况，帮助农民和农业管理者确定灌溉的需要和时机。
传统的人工观测方法通常只能得到局部的水分数据，而遥感技术可以实时获取农田的整体水分情况，提供更准确的灌溉决策。
3.2 水分监测网络利用遥感技术可以建立水分监测网络，通过遥感设备和传感器来实时监测农田的水分状况。
这些数据可以与气象数据和土壤传感器数据进行整合，为灌溉管理提供更全面和准确的信息。
3.3 精准灌溉遥感技术可以在不同农田区块之间进行差异化灌溉，根据不同区块的水分状况进行精确的灌溉管理。
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势一、引言土壤水分是农业生产中的关键因素之一，对作物的生长发育和产量具有重要影响。
传统的土壤水分监测方法需要大量人力物力，并且时间成本高，难以满足大范围、高精度、快速获取土壤水分信息的需求。
遥感技术手段在土壤水分监测中具有很大的应用潜力，近年来得到了广泛关注和研究。
二、遥感技术手段在土壤水分监测中的应用现状1. 遥感技术手段介绍遥感技术是指利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息并进行处理与应用的技术手段。
它具有覆盖面广、周期短、数据获取快捷等优点，可以实现对大范围地区进行全天候连续观测和监测。
2. 遥感技术在土壤水分监测中的应用（1）微波辐射计法微波辐射计法是通过卫星或飞机上安装的微波辐射计对地球表面进行微波辐射探测，并根据反射率与土壤水分含量之间的关系进行土壤水分监测。
该方法具有快速、高效、准确的优点，但对观测条件较为苛刻，需要较高的技术门槛和设备投入。
（2）热红外遥感法热红外遥感法是通过卫星或飞机上安装的热红外传感器对地球表面进行热辐射探测，并根据土壤温度与水分含量之间的关系进行土壤水分监测。
该方法具有操作简单、成本低廉等优点，但受气象条件影响较大。
（3）多光谱遥感法多光谱遥感法是通过卫星或飞机上安装的多光谱传感器对地球表面进行多波段光谱探测，并根据不同波段反射率与土壤水分含量之间的关系进行土壤水分监测。
该方法可以获取更为详细的土地信息，但需要较高的技术门槛和数据处理能力。
三、遥感技术手段在土壤水分监测中的发展趋势1. 多源数据融合随着卫星数量增多和遥感技术不断进步，多种遥感数据可以被获取。
将多种遥感数据进行融合，可以提高监测精度和准确性。
2. 机器学习算法机器学习算法可以通过训练数据自主学习土壤水分与遥感特征之间的关系，并快速准确地进行土壤水分监测。
3. 智能化应用智能化应用可以实现对土壤水分信息的实时监测和预警，为农业生产提供更加精细化、个性化的服务。
遥感技术在土壤水分监测中的应用研究
遥感技术在土壤水分监测中的应用研究一、引言在农业生产中，土壤水分是农作物生长和产量形成的重要因素之一。
因此，准确监测土壤水分的变化对于精细化农业管理至关重要。
近年来，随着遥感技术的迅速发展和广泛应用，其在土壤水分监测中的应用也越来越受到研究者的关注。
本文将重点探讨遥感技术在土壤水分监测中的应用研究。
二、遥感技术概述遥感技术是通过感知和记录地面目标的电磁辐射，获取地表特征信息的一种技术手段。
它具有全球性、多时相性、实时性和自动化等优势，能够提供大范围、长时间序列的土壤水分监测数据。
常见的遥感数据包括航空遥感影像、卫星遥感影像等。
三、土壤水分监测的方法1. 传统监测方法：传统的土壤水分监测方法主要依靠人工采样和实地测量，包括土壤钻孔、电阻法、毛管压力法等。
这些方法虽然准确可靠，但局限于小样本量、时空分布不均匀等问题，难以全面监测土壤水分的变化。
2. 遥感监测方法：相对于传统方法，遥感技术具有全面性、高效性和快速性的优势，能够提供大范围、高分辨率的土壤水分监测数据。
常用的遥感监测指标包括地表温度、植被指数和微波遥感数据等。
这些指标与土壤水分之间存在一定的关联，可以作为土壤水分监测的重要参考。
四、遥感技术在土壤水分监测中的应用1. 土壤水分提取：遥感技术可以通过反射和辐射的物理特性来提取土壤水分信息。
通过对遥感影像进行预处理和特征提取，可以得到地表温度、植被指数等参数，从而间接反映土壤水分状况。
这种非接触式的监测方法不仅能够实现大范围土壤水分的监测，还能够实时跟踪土壤水分的变化。
2. 土壤水分定量化研究：通过建立土壤水分与遥感指标之间的关系模型，可以将遥感监测所得的指标转化为土壤水分数据。
这种定量化的研究方法不仅能够提高土壤水分监测的准确性，还能够实现大范围的土壤水分定量化分析。
3. 土壤水分空间分布预测：利用遥感技术获取的土壤水分监测数据，可以进行土壤水分空间分布的预测和分析。
通过建立空间插值模型或者机器学习算法，可以对土壤水分的空间分布进行高精度的预测，为农业生产提供科学依据。
卫星遥感在土壤水分监测中的有效性评价
卫星遥感在土壤水分监测中的有效性评价概述卫星遥感技术在土壤水分监测中发挥着重要的作用。
它通过获取遥感图像并应用特定的算法，提供了大范围、高分辨率的土壤水分数据，为农业、水资源管理和环境保护等领域提供了有力支持。
本文将评价卫星遥感在土壤水分监测中的有效性，探讨其优势和局限，并展望未来的发展方向。
优势卫星遥感技术在土壤水分监测中具有以下优势：1. 视野广阔：卫星遥感可以覆盖大范围的区域，提供高空间分辨率的土壤水分数据，能够满足对大规模农田和水资源的监测需求，辅助决策制定。
2. 高时空分辨率：卫星遥感系统可以提供高分辨率的图像数据，并具备高频率的观测能力，能够实时监测不同地区的土壤水分动态变化，帮助准确评估水资源状况。
3. 非接触式测量：卫星遥感技术可以通过遥感图像获取土壤水分数据，无需实地测量，减少了人力物力的消耗，提高了监测效率。
4. 数据整合和综合分析：卫星遥感可以与其他观测数据结合，如降雨量、植被指数等，进行综合分析，提供更全面的土壤水分信息，为农业管理和水资源调配提供科学依据。
局限尽管卫星遥感技术在土壤水分监测中具有许多优势，但也存在一些局限性：1. 空间分辨率限制：卫星遥感图像的空间分辨率受限于卫星传感器的性能，可能无法提供足够的细节，对于小尺度区域或特定农田的监测有一定的局限性。
2. 云覆盖影响：卫星遥感在获取图像数据时，受到云覆盖的影响，可能导致部分时间段的数据缺失或质量不佳，影响土壤水分监测结果的准确性。
3. 土壤类型差异：土壤类型的多样性也会影响卫星遥感的有效性。
不同的土壤质地和含水量会对遥感数据的解译产生影响，需要进行针对性的校正和验证。
4. 算法模型的适应性：卫星遥感数据分析通常需要基于特定的算法模型，模型的准确性和适应性可能会受到多种因素的影响，例如地域差异、植被类型等，需要进行验证和优化。
未来发展方向为了进一步提高卫星遥感在土壤水分监测中的有效性，可以从以下几个方向进行探索和改进：1. 多源数据融合：结合多种遥感数据源，如微波遥感、红外遥感等，通过数据融合技术提供更全面、准确的土壤水分监测结果。
土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究
目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1研究意义 (1)1.2旱情与干旱的概念、描述指标 (4)1.3干旱的危害 (5)1.4我国干旱的特点、分布状况 (7)1.5常用的干旱分等定级方法 (10)1.6目前针对干旱及土壤水分的监测方法 (11)第二章国内外土壤水分遥感监测研究进展情况 (12)2.1国外遥感监测土壤水分发展状况 (12)2.2国内遥感监测土壤水分发展状况 (13)第三章遥感监测土壤水分的理论基础 (15)第四章遥感干旱监测及土壤水分监测的方法介绍 (17)4.1 基于地表温度的遥感干旱监测方法 (17)4.1.1热惯量法 (17)4.1.2表观热惯量植被干旱指数 (19)4.1.3条件温度指数法 (20)4.1.4归一化差值温度指数 (20)4.2 基于植被指数的遥感干旱监测方法 (21)4.2.1简单植被指数 (22)4.2.2比值植被指数 (22)4.2.3归一化植被指数 (22)4.2.4增强植被指数 (23)4.2.5条件植被指数 (24)4.2.6距平植被指数 (24)4.3 基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法 (26)4.3.1条件植被温度指数 (26)4.3.2 温度植被旱情指数 (27)4.3.3植被温度梯形指数 (29)4.3.4作物缺水指数法 (30)4.4基于红外的遥感干旱监测方法 (32)4.4.1垂直干旱指数法 (32)4.4.2修正的垂直干旱指数法 (33)4.5 微波遥感法 (35)4.5.1被动微波遥感监测土壤水分 (35)4.5.2 主动微波遥感监测土壤水分 (36)4.6 高光谱法 (38)第五章主要方法的分析与比较 (40)第六章结论与展望 (42)参考文献 (45)土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究摘要干旱作为我国频发的气象灾害之一，其持续时间长，波及范围，涉及领域之广，对我国的国民经济造成严重影响，特别是农业生产损失惨重。
土壤水分遥感反演研究进展
土壤水分遥感反演研究进展一、本文概述Overview of this article随着遥感技术的快速发展，其在土壤水分监测方面的应用日益广泛，成为研究土壤水分动态变化的重要手段。
土壤水分遥感反演，即通过遥感手段获取地表土壤水分信息的过程，已成为遥感科学与农业科学交叉领域的研究热点。
本文旨在综述土壤水分遥感反演的研究进展，探讨不同遥感数据源、反演算法及其在实际应用中的优缺点，为进一步提高土壤水分遥感反演的精度和效率提供参考。
With the rapid development of remote sensing technology, its application in soil moisture monitoring is becoming increasingly widespread, becoming an important means of studying the dynamic changes of soil moisture. Remote sensing inversion of soil moisture, which is the process of obtaining surface soil moisture information through remote sensing methods, has become a research hotspot in the intersection of remote sensing science and agricultural science. This article aims to review the research progress of soil moisture remotesensing inversion, explore different remote sensing data sources, inversion algorithms, and their advantages and disadvantages in practical applications, and provide reference for further improving the accuracy and efficiency of soil moisture remote sensing inversion.本文首先介绍了土壤水分遥感反演的基本原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、反演算法的设计与实施等。
遥感监测土壤水分研究综述
就尝
演土壤水分具有相当大的优势。其方法和理论依据 就是建立在遥感参数和土壤水分 之间的相互关系 上, 通过记录土壤反射特定波段的发射率或者土壤 的发射率来迅速地分析和获取土壤水分数据。遥感 手段还能解决传统方法不能很好解决的土壤水分的 空间分布和时间变化制图。与传统的土壤水分监测 方法相比, 飞速发展的遥感技术手段监测土壤水分 具有许多不可替代的优势, 包括快速、 实时、 长时期 动态大区域监测以及良好的时间空间分辨率。因此 利用遥感手段已成为监测大区域范围内土壤水分时
潇 ( 1980~ ) , 男 , 博士研究生 , 主要从事国土资源与生态环境遥感研究。 E -mail : wshaw@ 263. net
收稿日期 : 2005- 10- 20; 收到修改稿日期 : 2006- 06- 12
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土
壤
学
报
44 卷
MODIS 数据的普遍应用, 光学和热红外波段的遥感 反演方法也日趋成熟。目前 , 国外有学者结合可见 光、 近红外与热红外的信 息, 使用 归一化植被指数 ( NDVI) 和陆地表面温度 ( LST ) , 构建 NDVI -LST 空间 来反演土壤水分。 国内开展土壤水分遥感监测实验研究比国外大 约晚 10 年以上 , 大体上从 20 世纪 80 年代中期才开 始起步。在使用可见光 / 近红外与热红外波段监测 土壤水分的遥感模型及其应用方面 , 国内发展迅速 , 而且 工 作 重 点 体 现 在 利 用 NOAA/ AVHRR 以 及 MODIS 数据进行土壤水分或干旱的宏观监测以及实 际应用研究[ 10~ 12] 。徐彬 彬[ 13~ 15] 在宁芜 试验场做 了大量的土壤水分研究的开创性工作, 研究了土壤 水分对土壤反射光谱的影响 , 进行了土壤水分遥感 的前期光谱研究工作 , 发现土壤含水量的增加 , 会降 低光谱反射率, 特别是在红及红外波段。张仁华[ 16] 提出了一个考虑地表显热通量及潜热通量的热惯量 模式; 隋洪智等[ 17] 通过简化能量平衡方程 , 直接使 用卫星资料推算出一个被称为表观热惯量 ( ATI) 的 量, 并以此量与土壤水分建立关系式来监测旱灾; 肖 乾广等 [ 18] 从土壤的热性质出发, 在求解热传导方程 的基础上引入了 / 遥感土壤水分最大信息 层0 的概 念, 并以此理论建立了多实相的综合土壤湿度统计 模型 ; 辛景峰等[ 19] 利用 NOAA -AVHRR 数据集, 研究 了土壤湿度与地表温度 / 植被指数的斜率的定量关 系; 齐述华等[ 20] 利用水分亏缺指数 ( WDI) 进行了全 国旱情监测研究 ; 张振华等[ 21] 利用较为成熟的作物 缺水指数方法对于冬小麦田的土壤含水量进行了估 算。 112 微波遥感 在被动微波遥感领域 , 20 世纪 70 年代初 , 美国 国家航空航天局 ( NASA) 在亚历山大农田进行了航 空微波辐射计飞行试验, 同步观测了 0~ 15 cm 的土 壤湿度, 并对试验数据进行了分析 , 发现亮度温度与 土壤湿度 ( 质量百分比) 具有较好的线性相关。随着 卫星微波遥感数据的有效利用 , 一些研究者建立了 降雨指数 API 和微波极化差异指数( Microwave Polar ization Difference Index) 等土壤湿度指示因子与土壤 亮度温度之间的线性关系。Njoku 等[ 22] 基于辐射传 输方程 , 建立亮度温度与土壤湿度等参数的非线性 方程, 然后用迭代法和最小二乘法解非线性方程求 出土 壤 湿 度。 而 最 终 美 国 Njoku 的 算 法 成 为 AMSR/ E 土壤水分反演的标准算法。 在主动微波遥感领域, 合成孔径雷达 ( SAR) 已
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势
遥感技术手段在土壤水分遥感监测的应用现状和发展趋势一、引言土壤水分是农业生产中非常重要的因素之一，准确监测土壤水分对于合理灌溉以及精准农业管理具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、快速获取土壤水分信息的手段，受到了广泛的关注与应用。
本文将围绕遥感技术在土壤水分遥感监测中的应用现状和发展趋势展开探讨。
二、应用现状2.1 遥感数据获取遥感技术通过获取卫星、航空器等平台获取的数据，可以提供大范围、高时空分辨率的土壤水分信息。
根据采集数据的不同，遥感数据可以分为主动和被动遥感数据两类。
其中，主动遥感数据包括雷达数据，被动遥感数据包括热红外、多光谱和高光谱等数据类型。
2.2 遥感数据处理与反演算法遥感数据处理与反演算法是利用遥感数据获取土壤水分信息的关键步骤。
传统的土壤水分反演算法主要基于遥感数据和地面观测数据的统计关系来进行。
随着遥感技术的发展，数据处理和反演算法也得到了快速的进展。
目前，基于人工神经网络、支持向量机等机器学习方法的反演算法在土壤水分遥感监测中得到了广泛应用。
2.3 土壤水分遥感监测应用案例土壤水分遥感监测在农业生产中起到了重要的作用。
例如，在农作物的生长过程中，通过遥感技术可以监测土壤水分状况，及时调整灌溉方案。
同时，遥感技术也可以用于监测干旱地区的土壤水分状况，为抗旱灌溉工作提供科学依据。
三、发展趋势3.1 数据获取技术的进展随着卫星遥感和无人机技术的不断发展，遥感数据获取的分辨率和覆盖范围不断提高。
未来，通过更多先进的数据获取技术，如超高光谱和全极化雷达技术，可以进一步提高土壤水分监测的精度和可靠性。
3.2 数据处理与反演算法的改进随着遥感数据处理和反演算法的不断改进，未来将更加注重数据与模型之间的耦合，结合地面观测数据和模型模拟，提高土壤水分反演算法的精度和应用范围。
3.3 多源数据融合技术的应用多源数据融合技术可以利用不同类型的遥感数据提供更全面、准确的土壤水分信息。
未来，多源数据融合技术有望在土壤水分遥感监测中发挥更重要的作用。
微波遥感技术监测土壤湿度的研究
微波遥感技术监测土壤湿度的研究土壤湿度是描述土壤水分状况的重要参数，对于农业生产、水资源管理和地球系统科学等领域具有重要意义。
传统的土壤湿度监测方法通常依赖于现场采样和实验室分析，这些方法不仅费时费力，而且难以实现大范围、实时性的监测。
近年来，微波遥感技术的发展为土壤湿度的监测提供了一种新的解决方案。
本文将介绍微波遥感技术监测土壤湿度研究的现状、技术原理、实验方法、实验结果和实验讨论，以期为未来相关研究提供参考。
微波遥感技术监测土壤湿度具有许多优点。
微波信号对水分子具有独特的敏感性，可以准确反映土壤水分状况。
微波遥感技术具有穿透性强、不受云层和恶劣天气条件影响的特点，可以实现全天候、大范围的监测。
然而，目前微波遥感技术监测土壤湿度仍存在一些不足之处，如受土壤类型、地表覆盖物和气候条件等因素影响，以及缺乏统一的定标方法和数据产品标准。
微波遥感技术监测土壤湿度的原理主要基于微波的传播、反射和吸收特性。
当微波信号遇到湿润的土壤表面时，部分信号会被反射回来，而另一部分信号会穿透土壤并被土壤中的水分子吸收。
通过对反射和吸收的微波信号进行测量和处理，可以反演得到土壤湿度信息。
土壤中的有机质、含盐量和质地等成分也会对微波信号的传播和反射产生影响，因此在实际应用中需要考虑这些因素对土壤湿度监测结果的影响。
实验设计：本文选取了农田、森林和草原三种不同类型的土壤进行实验，以研究不同土壤类型对微波遥感技术监测土壤湿度的影响。
实验中使用了X波段和Ku波段的微波辐射计对土壤表面进行测量，并收集了同步的气象数据和土壤样本。
数据采集：在每个土壤类型中选取5个典型点进行测量，每个点连续测量5次，以取平均值减小测量误差。
在每个测量点收集同时段的气象数据，包括气温、相对湿度、风速等。
还采集了每个点的土壤样本，用于实验室分析。
数据处理：对采集的微波辐射计数据进行预处理，包括去除噪声、滤波等，以提高数据质量。
利用反演算法对滤波后的数据进行处理，得到每个测量点的土壤湿度值。
遥感技术监测土壤水分的研究进展
１ 土壤水分遥感监测原理
遥感反演土壤水分 ， 就是利用地表反射 的太 阳辐射或本身发
射的远红外 、 微波辐射等信息及变化规律推算土壤水分含量圈 。国
内外关 于土壤水分与干旱 的遥感测定一 类基 于土壤水分 的变化
会 引起土壤光谱反射率 的变化 ；另一类 则基 于干旱引起植物 生
理过程的变 。 已有研究表 明［６４ ０ ｍ波段 的光谱 与土壤水 ４］ ５ ｎ －，
监 测旱 情 ； 肖乾广等（９ ４从 土壤热性质 出发 ， 求解热传导方 １９ ） 在 程 的基础上 ， 引入 “ 感土壤水分 最大信息层 ”的概念 ， 以此 遥 并 理论建 立多时相 的综合 土壤湿度 统计模型 ； 李杏朝 （９６、 １ ９ ）陈怀
亮（ ９ ７在利用表观热惯 量模 型时 ， １ ９） 对不 同土壤质地进行分 析 ， 消 除土 壤质地的影响 ， 提高监测 的精 度 ； 余涛圆 １ ９ ） （ ７ 等通过改 ９ 进求解土壤表层热惯量 的方法 ， 考虑 了地表显热和潜热 项 ， 从而
２ 遥感监测土壤水分 的研究进展
土壤水分遥 感分 为土壤热惯 量法、光学遥感 法和 微波遥感 法。 光学遥感根据人眼对光 的敏感度分为可见光 一近红外遥感 、
热红外光遥感。微波遥感据传感器接收的微波来源分 为主动遥 感、 被动遥感网 。主动微波遥感是指 由传感器向 目标地物发射微
实现 了利用 Ｎ Ａ Ａ Ｈ Ｒ图像定量计算热惯量 Ｐ ， Ｏ Ａ／ Ｖ Ｒ 值 进而反演土 壤表层水分 的 目的 ；张可慧等 （０ ２ ２０ ）构造不 同深度和 ＮＡ ＯＡ／
析 了遥感技 术在 土壤 水分监测领域 实际应用 中的影响 因子 ， 可能的解 决办法。 及
关键词 ： 土壤 水 分 ；遥 感 监 测 ；微 波 法
农田灌溉遥感监测技术的发展与趋势
51摘要：农田灌溉中的遥感监测技术主要是指采用现代化的遥感技术监测灌溉区域，得到准确的灌溉面积以及种植结构等相关数据信息，从而确保灌溉用水的精确性以及合理性，实现对节水型农业以及灌区的现代化管理和发展目标。
而在遥感监测技术中，以前沿的科技手段获取农业灌溉过程中的前期数据信息，实现对这些数据的深度挖掘和进一步的分析，是较为关键的技术原理。
通过该方法的应用，为农田灌溉的决策和布局提供有效的数据参考。
该文主要是针对农田灌溉遥感技术在精准农业中的应用现状进行分析，并且探讨了农田灌溉遥感监测技术的整体发展趋势，希望能够为发挥遥感监测技术在农田灌溉工作中的实践应用提供参考意见。
关键词：农田灌溉技术；遥感监测技术；发展趋势中国是历史发展悠久的农业大国，国土辽源广阔，并且农业种植资源种类众多，但是水资源作为农业发展过程中非常关键的基础性资源，却存在农田灌溉资源用量不足的问题。
中国的水资源总量在世界上虽然排名第四，但人口基数相对较大，人均拥有量相对较小。
除此之外，南北方地区的水资源在时间以及空间方面的分布极不均衡，水资源的季节性短缺更成为了中国农业发展过程中显著的国情和困扰。
而随着现代信息技术以及通信技术和更多的前沿技术在农业发展过程中的实践应用，如何能够采用信息化的技术作为支撑条件，实现农业灌溉过程中对于水资源的合理配置，更成为了行业发展过程中应当思考的重要话题。
遥感技术于20世纪60年代出现，可以通过远程获取监测对象的相关数据信息，确认农田灌溉过程中水资源的分布位置以及灌溉区中水资源的分配方式，尤其是在监测土壤水分含量变化情况等方面具有较强的应用价值。
而如何能够更好地让遥感监测技术在农田灌溉工作中发挥其应有的作用价值，并推动该项技术的持续革新，更成为了推动中国智慧农业发展的关键切入点。
1 遥感监测技术在农田灌溉中的应用1.1 应用原理想要利用遥感技术获取农田灌溉工作中所需要获得的数据信息，就必须要了解农田灌溉工作的数据信息需求。
基于遥感的土壤水分动态监测
影响监测精度的因素众多，包括遥感数据的质量、反演模型的适用性、地形地貌的复杂性以及土壤类型的多样性等。不断改进反演模型和优化数据处理方法，能够提高监测精度。
七、应用领域
基于遥感的土壤水分动态监测在农业领域有着广泛的应用。农民可以根据监测结果合理安排灌溉，提高水资源利用效率，减少水资源浪费，同时增加农作物产量和质量。
基于遥感的土壤水分动态监测
一、引言
土壤水分是农业生产、生态环境保护和水资源管理等领域中至关重要的参数。准确、及时地监测土壤水分的动态变化对于优化灌溉策略、评估干旱风险、预测农作物产量以及保护生态系统的健康都具有重要意义。传统的土壤水分监测方法往往依赖于有限的地面观测点，难以获取大面积、连续的土壤水分信息。而遥感技术的出现为土壤水分的动态监测提供了一种高效、宏观且无损的手段。
未来，随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据的融合将成为趋势，能够综合利用不同传感器的优势，提高监测精度和时空分辨率。同时，与人工智能、大数据等技术的结合，有望实现更智能、高效的土壤水分监测和分析。
此外，新的传感器和卫星平台的不断发射，将为土壤水分监测提供更多的数据选择和更高的性能保障。
九、结论
基于遥感的土壤水分动态监测是一项具有重要意义和广阔应用前景的技术。它为我们了解土壤水分的时空变化提供了有力的手段，为农业生产、生态环境保护和水资源管理等领域的决策提供了科学依据。尽管目前还存在一些挑战，但随着技术的不断进步，相信遥感技术在土壤水分监测方面将发挥越来越重要的作用，为人类的可持续发展做出更大的贡献。
利用遥感技术进行农田水分监测与智能调控
利用遥感技术进行农田水分监测与智能调控引言：水是农业生产中不可或缺的资源，合理的灌溉管理对于农田的产量和质量至关重要。
然而，传统的灌溉管理方法往往存在效率低、水资源浪费等问题。
随着遥感技术的发展，利用遥感技术进行农田水分监测与智能调控成为了一种有效的解决方案。
本文将探讨利用遥感技术进行农田水分监测与智能调控的原理、方法以及应用前景。
一、利用遥感技术进行农田水分监测利用遥感技术进行农田水分监测的原理是通过获取卫星、飞机或无人机等平台所采集到的遥感影像数据，结合地面观测数据，对农田的水分状况进行定量化分析和监测。
具体的步骤包括：1. 遥感数据获取：利用卫星、飞机或无人机等平台获取高分辨率的遥感影像数据。
这些数据可以提供农田的空间分布信息，并反映出植被的生长状况和土壤的水分含量。
2. 影像预处理：对获取到的遥感影像数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
通过这些处理步骤，可以消除影像中的噪声和伪迹，提高数据的准确性和可用性。
3. 植被指数计算：利用遥感影像数据计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）等。
植被指数可以反映出植被的生长状况，进而间接反映土壤的水分含量。
4. 土壤水分反演：通过建立遥感影像数据与实测土壤水分之间的关系模型，对农田土壤的水分含量进行反演。
常用的反演方法包括基于统计学的回归分析、基于机器学习的模型等。
5. 水分监测与分析：根据反演得到的农田水分数据，结合其他环境因素和作物需水量等信息，对农田的水分状况进行监测和分析。
可以通过时序变化分析、空间分布分析等方法，了解农田水分的动态变化和差异性。
二、利用遥感技术进行农田智能调控利用遥感技术进行农田智能调控的目的是根据农田水分监测结果，实现灌溉的精细化管理和智能化控制，提高水资源利用效率。
具体的方法包括：1. 水分调控模型：基于农田水分监测结果和作物需水量等数据，建立水分调控模型。
这些模型可以预测农田的水分状态，并给出相应的灌溉建议。
农业遥感监测技术在农田水分管理中的应用
农业遥感监测技术在农田水分管理中的应用随着科技的进步和农业生产的发展，农田水分管理逐渐成为农业生产的核心问题。
水分是农作物生长和发展的基本条件，而农田水分管理的关键在于精确监测和合理利用土壤水分资源。
近年来，农业遥感监测技术的应用为农田水分管理带来了革命性的改变。
本文将探讨农业遥感技术在农田水分管理中的应用，并分析其优势和潜力。
农业遥感监测技术是通过使用卫星、飞机和其他遥感平台获取农田相关数据的技术。
通过使用遥感技术，我们可以实时监测农田的土壤湿度、植被覆盖和蒸发散发等关键指标，从而评估土壤水分状况并及时调整农田水分管理策略。
农业遥感技术的应用为农业生产提供了可靠的数据支持，提高了农田水分管理的效率和精确度。
首先，农业遥感监测技术可以实现大范围的农田水分监测。
传统的农田水分监测方法需要大量的时间和人力投入，监测结果的精确度也较低。
而借助农业遥感技术，我们可以在较短的时间内获取庞大的数据，实现全面覆盖和快速更新。
这使得农田水分管理能够更全面、更及时地反映农田水分状况，减少了农田水分管理的盲区和漏洞。
其次，农业遥感监测技术可以提供农田水分管理的空间分析。
水分在土壤中的分布情况是非常复杂的，不同的地区甚至同一块农田内的土壤水分差异巨大。
在传统的农田水分管理中，土壤水分的采样点往往是有限和不均匀的，这导致了农田水分管理的误差增加。
而农业遥感监测技术通过获取大量的农田遥感数据，可以绘制出土壤水分的空间分布图，对农田进行精细划分和分类，准确评估不同区域的土壤水分状况，并据此制定相应的水分调控措施。
此外，农业遥感监测技术可以实现农田水分管理的时间分析。
农田水分的变化是动态的，需要及时监测和调整管理策略。
传统的农田水分监测方法无法提供连续的监测数据，缺乏对水分变化的及时响应能力。
而农业遥感监测技术基于遥感平台对农田进行周期性观测，可以实现连续的农田水分监测。
这种时间分析的能力为农田水分管理提供了精确的基础数据，并能够及时发现和处理问题，提高农田水分管理的灵活性和科学性。
利用遥感技术进行农田水分监测与管理
利用遥感技术进行农田水分监测与管理在农业生产中，农田水分的有效监测与管理至关重要。
充足且适宜的水分供应是保障农作物生长发育、提高产量和品质的关键因素之一。
传统的农田水分监测方法往往依赖人工采样和定点测量，不仅费时费力，而且难以获取大面积、实时和连续的水分信息。
随着科技的不断发展，遥感技术的出现为农田水分监测与管理带来了革命性的变化。
遥感技术，简单来说，就是通过传感器从远距离感知目标物体的信息，无需直接接触。
在农田水分监测中，常用的遥感技术包括光学遥感、热红外遥感和微波遥感等。
光学遥感主要通过测量农作物在不同波段的反射光谱来获取信息。
当农田水分状况发生变化时，农作物的生长状态、叶片结构和叶绿素含量等都会有所改变，从而导致其反射光谱的特征也相应变化。
例如，水分充足时，农作物叶片饱满，对可见光的反射较强；而水分亏缺时，叶片可能会出现萎蔫，对近红外光的反射降低。
通过分析这些光谱特征的变化，就可以间接推断农田的水分状况。
热红外遥感则是基于物体的热辐射特性来工作的。
水分含量不同的土壤和农作物，其表面温度也会有所差异。
通常，水分充足的区域温度相对较低，而水分亏缺的区域温度较高。
利用热红外传感器可以测量农田的地表温度，进而推算出水分的分布情况。
微波遥感在农田水分监测中具有独特的优势。
它能够穿透云层，不受天气条件的限制，并且对土壤水分的敏感性较高。
微波遥感通过测量微波信号在土壤中的散射和吸收特性，来确定土壤的水分含量。
利用遥感技术进行农田水分监测具有诸多优点。
首先，它能够实现大面积的同步观测，大大提高了监测效率。
相比传统的人工采样方法，遥感可以在短时间内获取大范围农田的水分信息，为农业管理提供及时、全面的数据支持。
其次，遥感技术是非接触式的，不会对农田造成破坏，也不会干扰农作物的正常生长。
此外，通过连续的遥感监测，可以动态跟踪农田水分的变化趋势，及时发现潜在的水分问题，为精准灌溉提供科学依据。
然而，要将遥感技术有效地应用于农田水分监测与管理，还面临一些挑战。
遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展
西北农业学报 2006,15(1):121～126A cta A gr icultur ae Bor eali-occidentalis Sinica遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展X肖国杰,李国春(沈阳农业大学农学院,沈阳 110161)摘 要:总结了常用的遥感监测土壤水分的基本原理和方法,介绍了国内外在这一方面所取得的主要成果。
以改进的热惯量法、作物缺水指数法和植被指数法等为主要代表的土壤水分遥感监测方法日臻成熟。
G IS技术的广泛应用,土壤水分遥感监测模型的优化,以及微波遥感的应用将是该领域的重点研究方向,同时指出在土壤水分监测方面应走多学科综合的道路。
关键词:遥感监测;土壤水分;热惯量;作物缺水指数;植被指数;微波遥感中图分类号:S152.7 文献标识码:A 文章编号:1004-1389(2006)01-0121-06The Status and Progress on Soil Moisture Monitoring by Remote SensingXIAO Guo-jie and Li Guo-chun(Ag ronomy C ollege of Sh enyang Agricu ltural U nivers ity,S hen yang 110161,Ch ina)Abstract:In this paper,the basic theo ries and methods o f soil moisture mo nitoring by remote sensing are simply summ ar ized,and then the national and internatio nal m ain prog resses are reviewed.T he results show ed that the methods on so il mo istur e monito ring by rem ote sensing,w hich are mainly stoo d fo r by improv ed thermal inertia,CWSI and v eg etation index,are beco ming mature.T he extensive application o f GIS technolog y,the optim izatio n of the mo del of r em ote sensing m onitoring of so il m oisture and the application of micro wav e are the key direct of futur e study.M eanw hile,some views ar e po inted out and indicated that the soil mo isture monito ring should carry o ut a new w ay w hich co mbine m any subjects in the future.Key words:Remote sensing mo nitoring;So il moisture;Ther mal inertia;CWSI;Veg etatio n index; M icrow ave r em ote sensing 经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、TDR法(时域反射)等,因存在采样速度慢,样点较稀疏,而且需花费大量人力物力,代表范围有限,数据收集时效性差等不足,使传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。
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西北农业学报 2006,15(1):121～126A cta A gr icultur ae Bor eali-occidentalis Sinica遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展X肖国杰,李国春(沈阳农业大学农学院,沈阳 110161)摘 要:总结了常用的遥感监测土壤水分的基本原理和方法,介绍了国内外在这一方面所取得的主要成果。
以改进的热惯量法、作物缺水指数法和植被指数法等为主要代表的土壤水分遥感监测方法日臻成熟。
G IS技术的广泛应用,土壤水分遥感监测模型的优化,以及微波遥感的应用将是该领域的重点研究方向,同时指出在土壤水分监测方面应走多学科综合的道路。
关键词:遥感监测;土壤水分;热惯量;作物缺水指数;植被指数;微波遥感中图分类号:S152.7 文献标识码:A 文章编号:1004-1389(2006)01-0121-06The Status and Progress on Soil Moisture Monitoring by Remote SensingXIAO Guo-jie and Li Guo-chun(Ag ronomy C ollege of Sh enyang Agricu ltural U nivers ity,S hen yang 110161,Ch ina)Abstract:In this paper,the basic theo ries and methods o f soil moisture mo nitoring by remote sensing are simply summ ar ized,and then the national and internatio nal m ain prog resses are reviewed.T he results show ed that the methods on so il mo istur e monito ring by rem ote sensing,w hich are mainly stoo d fo r by improv ed thermal inertia,CWSI and v eg etation index,are beco ming mature.T he extensive application o f GIS technolog y,the optim izatio n of the mo del of r em ote sensing m onitoring of so il m oisture and the application of micro wav e are the key direct of futur e study.M eanw hile,some views ar e po inted out and indicated that the soil mo isture monito ring should carry o ut a new w ay w hich co mbine m any subjects in the future.Key words:Remote sensing mo nitoring;So il moisture;Ther mal inertia;CWSI;Veg etatio n index; M icrow ave r em ote sensing 经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、TDR法(时域反射)等,因存在采样速度慢,样点较稀疏,而且需花费大量人力物力,代表范围有限,数据收集时效性差等不足,使传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。
随着遥感技术的不断发展,使得快速、及时、动态监测与评估区域性的土壤水分状况和干旱成为可能。
特别是在地理信息系统(GIS)支持下,为实现大面积土壤水分(土壤湿度)实时、准时动态监测提供了全新的前景。
国内外用遥感技术监测土壤水分的方法很多,目前在该领域的研究主要集中在光学遥感(即可见光-近红外、热红外遥感)和微波遥感。
1 光学遥感1.1 土壤热惯量法许多研究表明,对于同一类型的土壤,其含水量越高,则热惯量就越大,即二者之间存在正相关关系[1]。
它可以表示为:P=K Q c(1)式中,P为热惯量(Jm-2K-1S-1/2),K为热导率(Jm-1s-1K-1),Q为密度(kgm-3),c为比热X收稿日期:2005-08-26 修回日期:2005-09-06作者简介:肖国杰(1979-),女,硕士研究生,研究方向为遥感数据处理与应用模型。
(Jkg-1K-1)。
由于原始热惯量模型中的参数K、Q和c难以直接利用遥感手段获取到信息,因此,Price[2,3]、Kahle[4]根据地表热量平衡方程和热传导方程,对土壤热惯量模式进行了改进。
地表热量平衡方程为:R n=G+H+L E(2)式中,R n为净辐射(W・m-2),G为土壤热通量(W・m-2),H为显热通量(W・m-2),L E为潜热通量(W・m-2)。
Price简化了潜热通量蒸发形式,并引入了一个地表综合参量B(B为土壤辐射率、比湿及温度等气象要素的函数),P与地表综合参量B[3]有关,而B值计算复杂,需要大量地面数据支持,国内亦有人[5]对其做了化简,但其实时性仍达不到保证。
故在实际应用时,不考虑地理纬度的影响,可以用表观热惯量A TI来近似代替真实热惯量P,直接建立表观热惯量A TI与土壤含水量之间的遥感统计模式。
该模式表达为:A TI=(1-A)/(T d-T n)(3)式中,A T I为土壤表观热惯量,T d,T n分别是昼夜的最高、最低温度,可分别用NOAA/ AVHRR卫星通道4的亮温求得,A为全波段的反射率,A=a×CH1+b×CH2,a、b为系数, CH1、CH2为1、2通道的反射率。
在实际应用时,常用表观热惯量A TI来代替真实热惯量,该模式更适于航天遥感应用。
常用线性经验公式为: W=A+B×A T I(4)式中:W为某层土壤湿度、A、B为系数。
在我国1987年刘兴文等[6]利用可见光-近红外多光谱航空扫描图像资料求算土壤热惯量,论证了“真实热惯量”与地表反射率、日夜温差之间的非线性关系,并据此编制了土壤水分图,用于土壤水分状况的监测和预报;张仁华[7]在热惯量模式的改进方面提出了一个现实的排除显热的、潜热输送干扰的热惯量模型;隋洪智等[8]在考虑了地面因子和大气因子的情况下,进一步简化能量平衡方程,使直接利用卫星资料推算得到地表热特性参量成为可能。
马蔼乃[9]用NOAA/AVHRR 数据根据表观热惯量推导出真实热惯量,并利用与土壤含水量的关系计算出裸土的土壤含水量,其使用的是复合的指数模型;肖乾广等[10]从土壤热性质出发,在求解热传导方程的基础上,引入“遥感土壤水分最大信息层”的概念,并以此理论建立多时相的综合土壤湿度统计模型;陈怀亮等[11]以热惯量为基础,在地理信息系统(GIS)的支持下,通过计算地形参数,间接考虑了风速对用NOAA/AVHRR资料监测土壤水分的影响。
该方法用数字高程模型(DEM)计算风速和地形参数F、R(由DEM推算F和R的具体方法请参阅文献[11]),计算结果表明:考虑风速后,遥感土壤水分的精度比单用热惯量方法有所提高,风速对遥感土壤水分的影响主要限制于土壤浅层。
1.2 作物缺水指数法作物缺水指数(Crop w ater str ess index, CWS I),它最初是由Jackson等(1981)根据热量平衡原理提出的。
CW S I定义为:CW S I=C[1+r c(r ac+r bh)]-r*/△+r(1+ r c)/(r ac+r b h)(5) r*=r[1+r cp/(r ac+r bh)](6)式中:C为干湿球常数(P a0C-1),r ac为修正空气动力学阻力(sm-1),C bh为剩余阻力(sm-1),r c 为作物冠层阻力(sm-1),△为饱和水汽压与温度关系的斜率,r cp为潜在蒸散时的冠层阻力(sm-1)。
由于蒸散作用与能量和土壤水分含量关系密切,当能量较高,土壤水分供给充足时,蒸散作用较强,冠层温度处于较低状态;反之,土壤水分亏缺时,蒸散作用较弱,冠层温度较高。
该指数是以植物叶冠表面温度和周围空气温度的测量差值,以及太阳净辐射的估算值计算出来的,实质上反映出植物蒸腾与最大可能蒸发的比值。
因此,在较均一的环境条件下可以把作物缺水指数与平均日蒸发量联系起来,作为植物根层土壤水分状况的估算指标,即:CW S I=1-ET/ET0(7)式中,ET为实际蒸散,ET0为潜在蒸散。
由(7)式可知,E T越小,CW SI越大(CWS I的值在0～1之间变动),反映出供水能力越差,即土地越干旱。
用NOAA/AVHRR可得到热红外温度Ts,它与日蒸散量有简单的线性关系。
而用热红外温度又可作物缺水指数(CW S I)得到了广泛的应用。
田国良等[12]建立了CW S I与土壤水分之间的线性方程。
申广荣等[13]和武晓波等[14]在GIS支持下,建立了黄淮海平原旱情监测系统。
将进行作物缺水指数计算所需要的8个气象要素进行插值处理,建立了融遥感图像、图形、数据为一体的CWS I模型。
使旱情监测由点到面,结果清晰明了。
Su等[15]根据CW SI的原理,提出DSI (Drought Stress Index)指数。
试验结果表明,在作物生长季节,DSI越高,降水不足,植被根区的・122・西 北 农 业 学 报15卷相对含水量越少,反之,相对含水量越多。
陈云浩等[16]根据田国良等[17]的研究,利用作物缺水指数(CW SI )与土壤水分间的关系进行农田区的旱情监测,参考对作物缺水指数的定义,提出区域缺水指数(Reg ional Water Stress Index ,RW S I ),定义为:RW SI =1-E T 0/ET p (8)区域实际蒸散量(ET 0)和区域潜在蒸散量(E T p )是大气、土壤和植被等各圈层蒸发和蒸腾的综合反映,其比值直观反映出区域水分盈亏状况。
可见一个地区的R WS I 越大,表示该地区越干旱。
当R WS I =1时,表示该地区极端干旱。
并用该方法,实现了利用遥感数据对我国北方缺水状况的宏观监测和快速反应。
1.3 植被指数法1.3.1 归一化植被指数 在过去的20多年间,开发出了多种用于解释遥感数据的植被指数,其中最常用的是归一化植被指数(Nor malized Difference Veg etatio n Index ,NDV I )。
N DV I 定义为[18]:DN VI =CH 2-CH 1CH 2+CH 1(9)式中,CH 1、CH 2分别表示NOAA/AVHRR 的第1、2通道反照率。