荒漠化地区土壤含水量的遥感定量反演
多源遥感在土壤水分定量反演中应用概述
多源遥感在土壤水分定量反演中应用概述摘要:土壤水分作为土壤的重要组成部分,对农业、水文、气象等方面具有很高的应用价值,在该领域的探索与研究一直比较活跃,遥感技术的发展为实时快速获取土壤水分信息提供了新的手段,已成为目前遥感技术应用研究的前沿领域,本文系统总结和分析了国内外土壤水分的遥感定量估测方法,并最后提出了该领域可能的发展方向,相信对从事相关工作的研究人员会有一定的参考价值。
关键词:遥感土壤水定量反演土壤水分是表示一定深度土层的土壤干湿程度的物理量,是监测土地退化和干旱的重要指标,同时也是水文学、气象学、土壤学、生态学以及农业科学等研究领域中的一个重要参数。
一方面它影响地表与大气界面的水分和能量交换,其变化会引起土壤热学特性、地表光学特性的改变,从而影响气候的变化;另一方面它是植物和作物赖以生存的主要源泉,其大小决定着植物或作物根系的发育,对进行大尺度精准农业的水分调节,节水灌溉具有重要意义。
遥感技术不仅能对农作物长势进行大面积、实时、非破坏性监测,从而实现精准农业的发展对地表土壤水分信息快速、及时的掌握,还能为精准农业的发展提供动态监测和分析作物的健康状况与影响作物产量等必要的技术支持。
目前获取土壤水分含量的方法主要有田间实测法、土壤水分模型法和遥感法三种。
其中传统的田间实测法和土壤水分模型法,因测点稀、速度慢、范围有限,无法满足精准农业中对土壤水分信息快速获取的需求。
而遥感估测土壤水分的方法原理是通过测量土壤表面发射或反射的电磁能量,研究遥感信息与土壤水分含量之间的关系,并建立相关的信息模型,从而反演出土壤水分情况,恰恰克服了前二种估测方法的实时性差、单点测量空间变异性差、不能宏观表现等缺陷,为精准农业中大面积快速获取土壤水分信息、实时准确监测提供科学依据。
1 国内外研究进展如何快速、准确地获取区域地表土壤含水量信息是定量遥感研究的热点之一,也是目前遥感技术应用研究的前沿领域。
国内外用遥感技术监测土壤水分的方法有很多,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)和微波遥感波段进行。
土壤含水量高光谱遥感定量反演研究进展
土壤含水量高光谱遥பைடு நூலகம்定量反演研究进展
刘 影 1,2，姚艳敏 1,2
（1农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081； 2中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081）
摘 要：高光谱遥感因其光谱信息丰富，在土壤含水量的反演中得到了广泛的应用。通过对土壤含水量
遥感监测方法进行了归纳总结，对比分析了微波法、热红外法、光学法和高光谱法监测土壤含水量的优
缺点以及适用范围；重点分析总结了土壤含水量高光谱遥感定量方法，简要阐述了统计模型和机理模型
反演土壤含水量的研究进展，特别对辐射传输模型和几何光学模型 2 个机理模型进行了说明，将近年来
国内外学者在基于机理模型的土壤含水量遥感反演研究中获得的成果进行了归纳总结，并提出了存在
的问题以及今后的研究方向。
关键词：高光谱；土壤含水量；遥感反演；机理模型
中图分类号：TP79
文献标志码：A
论文编号：casb15090128
Research Progress of Soil Moisture Quantitative Inversion by Hyperspectral Remote Sensing Liu Ying1,2, Yao Yanmin1,2
微波法可以监测土壤表层几厘米到几十厘米的土 壤含水量，具有稳定的物理基础，即水分和干土的介电 常数相差较大 ，土壤含水量越高 ，介电常数也越高 ，所 以可以通过微波信号判断土壤介电常数的大小来获取 土壤含水量。微波监测法包括主动微波监测法和被动 微波监测法 2 种。在主动微波监测方面，目前的研究 主要是利用统计方法建立土壤含水量与后向散射系数 之间的函数关系来反演土壤含水量 ，如 Dobson 等 、 [1] Oh 等[2]、Shi 等[3]对裸土的水分含量进行了反演研究 ； Roger 等[4]、鲍艳松等 对 [5] 于有植被覆盖的地表土壤含 水量进行了反演研究 ，取得较为理想的结果。被动微 波监测的本质是利用微波辐射计测得物体的亮温 ，然 后与土壤含水量建立经验统计关系或通过已有的物理 模型反演土壤水分含量，如 Njoku[6]、乔平林[7]等进行了 亮温与土壤水分之间的关系研究 ，并建立二者的回归 方程；Jackson 等[8]针对大尺度范围内的土壤含水量制 图进行了研究。微波监测法的优点是能够不受天气条 件限制，全天时、全天候工作，对植被、土壤具有一定的 穿透能力 ，监测精度较高。缺点是难以消除植被覆盖 以及地表粗糙度对土壤水分含量反演的影响。
土壤含水量测量与反演方法综述
土壤含水量测量与反演方法综述摘要：目前土壤水分研究方法分为两大类：土壤水分直接测量法和反演法，反演法包括遥感监测法和模型模拟法。
本文系统分析了应用较广泛的几种农田土壤水分研究方法原理，研究发现，土壤水分直接测量法是当前研究土壤水分的主要方法，遥感监测法是未来研究土壤水分的发展趋势。
1 土壤水分直接测量法直接测量法包括烘干法、酒精灼烧法、中子仪法、张力计法、时域反射法、频域反射法、介电法、驻波法和电容电阻法等。
本文主要介绍烘干法、中子法和介电法。
1.1 烘干法烘干法包括经典烘干法和快速烘干法。
该方法的操作过程为：在田间地块选择代表性的取样点，按照观测规范要求深度分层取得土样，将土样放入铝盒并立即盖好，以减少水分蒸发对测量结果的影响。
对装有土样的铝盒进行称重，记为w1；打开盖子，置于烘箱内，将温度设为105～110℃对土样烘干6～8h，直至土样质量不再变化，对干土及铝盒进行称重，记为w2，则所测土层的土壤质量含水量的计算公式可表示为（1）2.2 中子法中子法的原理是中子从1个高能量的中子源发射到土壤中，与土壤中氢原子（绝大部分存在于水分子中）碰撞后，能量衰减，这些能量衰减的中子可被检测器检测到，通过标定建立检测到的中子数与土壤含水率的函数关系，便可转化得到土壤含水率。
利用中子仪测量土壤水分含量，只需预先埋设，测量时不破坏土壤结构，测量速度快，测量结果准确，可定点连续观测，且无滞后现象，但中子法并不能實现长期大面积动态监测。
由于中子法测量的实际上是半径约几到几十厘米的球体含水量，其半径随着土壤含水率大小而改变，所以土壤处于干燥或湿润周期时，或对于层状土壤以及表层土壤，中子法的测量结果并不可靠。
2.3 介电法利用土壤的介电特性来测量土壤含水量是一种行之有效、快速便捷，准确可靠的方法。
目前得到普遍认可的三种土壤水分介电测量方法——时域反射法、频域反射法和驻波率法。
（1）时域反射法（TDR）TDR 是近年来出现的测量土壤含水量的重要仪器，是通过测量土壤中的水和其它介质介电常数之间的差异原理，并采用时域反射测试技术研制出来的仪器，具有快速、便捷和能连续观测土壤含水量的优点。
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。
土壤水分遥感反演研究现状
土壤水分遥感反演研究现状作者：刘贤来源：《大经贸》 2020年第3期刘贤成都理工大学地球科学学院四川成都 610059【摘要】土壤水分（Soil Moisture, SM）在气候系统中起着重要作用，影响大气条件、水文过程和植被状态。
为了改善天气和气候预报以及水文模拟，需要对土壤水分进行监测。
本文将从基于遥感数据的土壤水分的反演具有更大的实用性入手，简要回顾了经典的土壤水分反演的算法，重点介绍基于光学遥感和基于光学遥感与微波遥感的协同反演土壤水分的最新研究，以及利用神经网络等新的技术方法进行土壤水分反演进展，通过分析各种算法的研究进展，展望土壤水分反演研究的发展前景。
【关键词】土壤水分遥感反演研究现状1 引言土壤的水分状态和变异性控制着许多水文和生态过程以及土地表面与大气之间的能量和水交换[1]。
土壤水分在陆地表面发生的水和能量交换起着重要作用。
相较于传统的基于站点的土壤水分观测、基于气象数据和基础地理数据的土壤水分计算与模拟，基于遥感数据的土壤水分反演具有更大实用性。
20世纪60年代学者开始利用遥感方法监测土壤水分，微波遥感监测土壤水分也已有30多年的历史，已逐渐发展形成了一些比较成熟的评价指数和算法。
本文将简要介绍土壤水分反演算法的研究现状。
2 土壤水分反演方法2.1 基于光学遥感反演土壤水分的方法广义的光学遥感包括可见光—近红外—热红外三部分的波段范围。
目前在可见光—近红外波段，常用的方法是利用Landsat或MODIS等多光谱数据构建相应指数来反映土壤含水量。
地表温度（LST）和植被指数（NDVI）都是反映地表土壤水分的重要生态物理参数，因此，LST和NDVI组合方法成为土壤含水量的一种重要手段[2]。
Hope[3]利用LST与NDVI的比值定义温度植被指数来定量反演土壤含水量，该方法是目前应用广泛的土壤水分遥感监测方法。
温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）是一种通过反演土壤水分来反映土壤干旱状况的重要方法[4]。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演
植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。
随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。
本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。
这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。
在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。
这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。
在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。
通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。
随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。
1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。
植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。
在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。
准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。
在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。
干旱荒漠化矿区CPS反射信号土壤湿度反演
SCIENCE &TECHNOLOGY VISION科技视界2012年8月第22期科技视界Science &Technology Vision0引言随着经济水平的提高,能源的大量消耗不可避免,煤炭的需求带动了大面积的煤矿开采。
随之产生的生态环境问题比比皆是,地表变形、沉降导致土地荒漠化,不仅荒废了土地,而且带来了经济损失。
荒漠化矿区多为裸地或低植被覆盖,生态系统极其脆弱,采矿对其影响显而易见[1-5]。
控制地下水水位是生态脆弱矿区科学开采的核心[6]。
土壤湿度,作为土壤质量的标志之一,说明土壤含水和持水能力,在荒漠化矿区极易受影响。
近年来,矿区土壤湿度成为许多专家学者研究的热点。
全球导航定位系统(GPS)自从问世已经发展成为多领域、多模式、多用途、多机型的国际性高新技术产业。
实践证明,GPS 系统是一个高精度、全天候和全球性的无线电导航、定位和定时的多功能系统。
1993年M.Martin Neira (ESA)提出从地球表面反射的GPS 信号可能检测到海洋卫星测高资料中直接信号和反射信号之间存在的延迟,开创了利用GPS反射信号遥感海平面的先河[7]。
GPS 系统L1(1.57542GHz)、L2(1.2276GHz)波段频率又是遥感土壤湿度的最佳频率[8]。
根据GPS 反射信号功率与土壤介电常数存在一定的函数关系,土壤介电常数和土壤湿度也存在函数关系,利用GRrSv.2系统[9]获取GPS 反射信号功率,根据函数模型反演出特定区域内的土壤湿度。
鉴于荒漠化矿区多为裸地或低植被覆盖条件,适宜于土壤湿度信息遥感,本文将分析利用GPS 反射信号反演矿区土壤湿度的基本原理和方法,探讨其应用可行性。
1GPS 反射信号反演土壤湿度利用GPS 反射信号技术可以实现对特定区域的遥感,这种技术被称作GPS-R 技术。
研究土壤湿度在农学、气象学等多个领域具有十分重要的作用。
关止等人提出利用反射GPS 信号遥感土壤湿度,是在传统微波遥感土壤湿度基础上的一项创新。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言在农业、生态学以及地理学等众多领域中，土壤水分的测量和评估扮演着重要的角色。
特别是对于草原地区，其生态环境的脆弱性及土地资源的有限性使得土壤水分的动态监测尤为关键。
传统方法通常需要地面实测或取样分析，这不仅效率低下，还可能无法实现大面积的连续监测。
而遥感技术的引入为解决这一问题提供了新的途径。
本文旨在探讨典型草原不同植被条件下，如何利用遥感技术进行土壤水分的反演研究。
二、研究区域与数据源本研究选取了具有代表性的草原地区作为研究对象，该地区植被类型多样，包括草地、灌木丛、稀树草原等。
数据源主要来自卫星遥感数据和地面实测数据。
卫星遥感数据包括多光谱、高分辨率以及热红外等不同类型的数据，用于获取地表信息及土壤水分的间接估计。
地面实测数据则用于验证遥感反演结果的准确性。
三、遥感反演方法本研究采用了多种遥感反演方法，包括植被指数法、归一化水体指数法、温度植被干旱指数法等。
这些方法根据不同的植被类型和土壤水分特性，通过分析地表光谱特征、植被覆盖度、地表温度等因素，间接估算土壤水分。
同时，还结合了地理信息系统（GIS）技术，对反演结果进行空间分析和可视化表达。
四、不同植被条件下的土壤水分反演1. 草地条件下的土壤水分反演在草地条件下，采用植被指数法进行土壤水分的反演。
首先，根据多光谱数据计算归一化植被指数（NDVI），然后结合地面实测数据建立NDVI与土壤水分之间的回归模型。
通过该模型，可以估算出草地条件下的土壤水分含量。
2. 灌木丛条件下的土壤水分反演在灌木丛条件下，采用归一化水体指数法进行土壤水分的反演。
由于灌木丛地区存在一定量的地表水体，通过分析水体的光谱特征和空间分布，可以估算出该地区的土壤水分含量。
同时，结合高分辨率遥感数据，可以更准确地识别地表水体的分布和变化。
3. 稀树草原条件下的土壤水分反演在稀树草原条件下，采用温度植被干旱指数法进行土壤水分的反演。
(完整版)土壤水分遥感反演
为什么要降尺度？
• 被动微波方法做土壤水分有着天然的优越性 • 但是其空间分辨率粗，所以只能用来做大尺度上
的观测。 • 而包括气象，水文，水资源管理和气候学在内的
一系列流域尺度上的研究都要求中高分辨率的土 壤水分观测据 • 流域尺度同化系统的需要
所以对土壤水分降尺度的研究很有必要
7
研究目标和内容
4
土壤水分的三种获取方式
• 地面实地定点观测（包括台站和便携仪器）
– 可以给出时间上的变化 – 难以描述空间变化，受条件限制多，花费成本高
• 模型模拟(土壤水动力学等)
– 能给出空间和时间上的变化 – 对输入参数要求高，不确定性较高
• 遥感
– 可以获取大范围的数据；速度快，周期短； – 地表信息,瞬时值
X TVDI ( space (1, 2), --- )
“TVDI 在空间上 可以…但在时间 上…”
TVDI (--- , DOY 200 ) TVDI (--- , DOY 201 ) TVDI (--- , DOY 202 ) TVDI (--- , DOY 203 )
?
18
三 研究方案和技术路线2：降尺度方法
报告人：曹永攀
2011-01-14
1
提纲
一 背景介绍 二 研究方案和技术路线1：TVDI 三 研究方案和技术路线2：降尺度方法 四 总结
2
引言
• 经典的牛顿力学只适用于宏观世界而不适 用于微观世界便是一个典型的尺度问题。
• 80年代后期，用AVHRR估算中国耕地面积 24亿亩（当时统计数据为15亿亩），成为 “笑柄”，其实这也是一个典型的尺度问 题。
• 地理学、生态学、水文学、气象学、物理 学、天文学和信息学等众多学科和领域都 存在尺度问题。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》范文
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，其在生态学、环境科学和农业科学等领域的应用越来越广泛。
其中，土壤水分的遥感反演研究是近年来关注的热点之一。
典型草原作为我国重要的生态系统之一，其植被覆盖类型多样，土壤水分状况对草原生态系统的稳定性和可持续性具有重要影响。
因此，本文旨在研究典型草原不同植被条件下土壤水分的遥感反演方法，为草原生态保护和可持续发展提供科学依据。
二、研究区域与数据本研究选取了我国北方某典型草原为研究对象，该地区植被类型多样，包括草地、灌木、森林等。
研究所用的数据包括遥感数据、气象数据和实地采样数据。
遥感数据主要包括Landsat、Sentinel-2等多光谱卫星数据；气象数据来自当地气象局提供的气象观测数据；实地采样数据则用于验证遥感反演结果的准确性。
三、土壤水分遥感反演方法1. 植被指数法：通过计算多光谱卫星数据中的植被指数（如NDVI、EVI等），分析植被覆盖情况对土壤水分的影响。
在此基础上，建立植被指数与土壤水分之间的回归模型，实现土壤水分的遥感反演。
2. 物理模型法：基于土壤-植被-大气之间的能量平衡和水热传输过程，建立物理模型，通过模型参数的估计和优化，实现土壤水分的遥感反演。
3. 机器学习方法：利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机等），对多光谱卫星数据、气象数据等进行分析和训练，建立土壤水分与遥感数据之间的非线性关系模型，实现土壤水分的遥感反演。
四、不同植被条件下土壤水分反演结果与分析1. 草地条件下的土壤水分反演结果：在草地条件下，采用植被指数法、物理模型法和机器学习等方法进行土壤水分反演。
通过对比分析，发现机器学习方法在草地条件下的反演效果较好，能够较好地反映土壤水分的空间分布和变化趋势。
2. 灌木条件下的土壤水分反演结果：在灌木条件下，由于植被覆盖度较高，采用植被指数法进行土壤水分反演的效果较好。
同时，物理模型法也能够较好地反映土壤水分的状况。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》范文
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，其在农业、环境监测等领域的应用越来越广泛。
其中，土壤水分作为草原生态系统的重要参数，其监测与反演技术对于草原生态保护、草地资源管理和农牧业生产具有重要意义。
本文针对典型草原不同植被条件下的土壤水分遥感反演进行研究，旨在为草原生态环境监测提供技术支撑。
二、研究区域与方法2.1 研究区域本研究选取我国北方典型草原区作为研究区域，该区域植被类型丰富，生态环境脆弱，对土壤水分的变化较为敏感。
2.2 研究方法本研究采用遥感技术手段，结合地面实测数据，对典型草原不同植被条件下的土壤水分进行反演研究。
具体方法包括：（1）遥感数据获取与处理：收集研究区域的遥感数据，包括多时相、多光谱的卫星遥感数据，进行辐射定标、大气校正等预处理。
（2）植被指数计算：根据预处理后的遥感数据，计算归一化植被指数（NDVI）等植被指数，用于表征植被覆盖度和生长状况。
（3）土壤水分反演模型构建：结合地面实测土壤水分数据，构建土壤水分反演模型，包括统计模型、物理模型和机器学习模型等。
（4）不同植被条件下的土壤水分反演：根据构建的反演模型，对不同植被条件下的土壤水分进行反演，分析土壤水分的时空分布规律和变化趋势。
三、不同植被条件下的土壤水分反演结果3.1 草地类型对土壤水分的影响研究发现在草地类型对土壤水分的影响显著。
草地类型主要包括草原、草甸、荒漠草原等。
不同草地类型的植被覆盖度、根系分布、土壤类型等均存在差异，导致土壤水分的分布和变化规律也不同。
通过遥感反演技术，可以有效地监测不同草地类型的土壤水分状况，为草原生态保护和草地资源管理提供科学依据。
3.2 季节变化对土壤水分的影响季节变化对土壤水分的影响也不可忽视。
春季和夏季是草原生长的主要时期，植被覆盖度较高，土壤水分相对较充足；而秋季和冬季，草原生长减缓或进入休眠期，植被覆盖度降低，土壤水分相对减少。
通过遥感反演技术，可以实时监测季节变化对土壤水分的影响，为农牧业生产提供决策支持。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，其在生态环境监测、土地资源管理等领域的应用越来越广泛。
其中，土壤水分作为生态系统的重要参数之一，其准确获取对于草原生态保护、农业发展等具有重要意义。
典型草原作为我国重要的生态屏障和农业生产基地，其不同植被条件下的土壤水分遥感反演研究显得尤为重要。
本文旨在通过遥感技术手段，探究典型草原不同植被条件下土壤水分的分布特征和变化规律，为草原生态保护和农业生产提供科学依据。
二、研究方法本研究采用遥感技术手段，结合地理信息系统和统计分析方法，对典型草原不同植被条件下的土壤水分进行反演研究。
具体包括以下步骤：1. 数据收集：收集典型草原区域的遥感数据、气象数据、植被数据等。
2. 数据处理：对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像融合等。
3. 植被分类：利用遥感数据对典型草原进行植被分类，划分出不同植被类型区域。
4. 土壤水分反演：采用遥感反演模型，对不同植被类型区域的土壤水分进行反演。
5. 结果分析：对反演结果进行统计分析，探究土壤水分的分布特征和变化规律。
三、不同植被条件下土壤水分的分布特征1. 草地土壤水分分布草地是典型草原的主要植被类型之一，其土壤水分分布受到气候、地形、植被等多种因素的影响。
通过遥感反演，我们发现草地土壤水分在空间上呈现出一定的分布规律。
在降雨较多的季节，草地土壤水分较高，而在干旱季节则相对较低。
同时，草地土壤水分的分布还受到地形的影响，如在山谷、河谷等低洼地区，土壤水分相对较高。
2. 灌木林土壤水分分布灌木林是典型草原的另一种重要植被类型，其土壤水分的分布与草地有所不同。
由于灌木林的根系较为发达，能够更好地吸收和保持土壤水分，因此其土壤水分相对较高。
同时，灌木林的分布也受到地形的影响，如在山腰、山坡等地区，灌木林的土壤水分相对较高。
3. 其他植被类型土壤水分分布除了草地和灌木林之外，典型草原还存在着其他植被类型，如荒漠、湖泊等。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》范文
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言草原生态系统对环境变化非常敏感，其健康状态对气候变化和生态安全具有重要意义。
土壤水分作为草原生态系统的重要组成部分，是草地生长和植被覆盖的重要影响因子。
传统的土壤水分测量方法，如土壤烘干法、土壤水势测定等，虽能得到准确数据，但工作量大、时间周期长，无法满足快速动态监测的需求。
随着遥感技术的不断发展，利用遥感技术进行土壤水分的反演已经成为研究热点。
本文旨在研究典型草原不同植被条件下土壤水分的遥感反演方法，以期为草原生态环境的保护和恢复提供科学依据。
二、研究区域与方法本研究选取了我国典型草原区作为研究对象，包括内蒙古、新疆等地的草原区域。
采用遥感技术手段，结合地面实测数据，对不同植被条件下的土壤水分进行反演研究。
在方法上，首先收集了研究区域的遥感数据，包括多时相、多光谱的卫星遥感数据。
其次，结合地面实测的土壤水分数据，建立土壤水分与遥感数据之间的关系模型。
最后，利用该模型对研究区域的土壤水分进行反演，并分析不同植被条件下的土壤水分变化规律。
三、结果与分析1. 土壤水分与遥感数据的关系模型通过分析遥感数据与地面实测的土壤水分数据，我们发现土壤水分与遥感数据中的植被指数、地表温度等指标存在一定的关系。
其中，归一化植被指数（NDVI）与土壤水分的关系最为密切。
随着NDVI值的增加，土壤水分含量也呈现出增加的趋势。
2. 不同植被条件下的土壤水分变化规律在典型草原区，不同植被条件下的土壤水分存在明显的差异。
草地植被覆盖度较高的区域，土壤水分含量相对较高；而裸地、沙地等区域的土壤水分含量较低。
此外，季节性降雨也会对土壤水分产生影响，雨季时土壤水分含量较高，旱季时则较低。
3. 遥感反演结果分析利用建立的模型对研究区域的土壤水分进行反演，得到的结果与地面实测数据具有较好的一致性。
在不同植被条件下，遥感反演结果能够反映出土壤水分的空间分布和变化趋势。
此外，通过分析时间序列的遥感数据，还可以监测到季节性降水对土壤水分的影响。
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》
《典型草原不同植被条件下土壤水分遥感反演研究》篇一一、引言草原生态系统对环境变化非常敏感，其健康状态对气候变化和生态安全具有重要意义。
而土壤水分作为草地生态系统中关键的水文参数，直接影响植被生长、能量交换等重要生态过程。
然而，传统的土壤水分测量方法通常费时费力，且难以在较大空间范围内进行连续监测。
因此，利用遥感技术进行土壤水分的反演研究显得尤为重要。
本文旨在研究典型草原不同植被条件下土壤水分的遥感反演方法，以期为草原生态环境的监测与保护提供科学依据。
二、研究区域与方法本研究选取了具有代表性的典型草原区域，通过收集该区域的遥感数据、气象数据以及地面实测数据，开展土壤水分的遥感反演研究。
（一）研究区域研究区域位于我国某典型草原区，具有丰富的植被类型和地形地貌特征。
（二）方法与技术路线1. 数据收集：收集遥感数据（包括Landsat、Sentinel-2等卫星数据）、气象数据以及地面实测数据。
2. 遥感图像处理：对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等，以提高数据的信噪比。
3. 植被指数计算：根据预处理后的遥感数据，计算归一化植被指数（NDVI）等植被指数。
4. 土壤水分反演：利用统计模型、机器学习等方法，建立植被指数与土壤水分之间的关系模型，进行土壤水分的反演。
5. 结果分析：对反演结果进行统计分析、空间分析等，探讨不同植被条件下土壤水分的分布特征及变化规律。
三、植被条件下的土壤水分反演模型构建（一）统计模型本研究采用多元线性回归模型进行土壤水分的反演。
以NDVI等植被指数为自变量，土壤水分含量为因变量，建立统计模型。
通过分析自变量与因变量之间的关系，得出土壤水分含量的估算模型。
（二）机器学习模型除了统计模型外，本研究还采用了机器学习算法进行土壤水分的反演。
利用支持向量机、随机森林等算法，建立植被指数与土壤水分之间的非线性关系模型。
通过训练和验证，得出适用于不同植被条件的土壤水分反演模型。
四、结果分析（一）统计模型结果分析通过对比反演结果与地面实测数据，发现多元线性回归模型的估算精度较高，能够在一定程度上反映实际土壤水分状况。
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始于 20世纪 60年代末. 进入 70年代后, 逐步开展 了土壤水分遥感监测的应用 研究 [ 14] . W atson 等 [ 15] 最早应用热模型进行热惯量制图; B ijleveld等 [ 16] 进 一步发展了 W atson 等的工作, 提出了计算热惯量、 每日蒸发的模型; P ratt等 [ 17] 提出了绘制土壤水分和 地理图的热惯量方法. 这些早期的开创性试验研究 为多途径探讨和研究遥感监测干旱奠定了基础. 20 世纪 90年代后期, 我国在土壤水分遥感监测理论方 面得到了深入发展, 土壤含水量遥感模型及其应用 研究也有了提高, 利用 NOAA /AVHRR 资料进行土 壤水分的宏观监测研究亦有了很大进展 [ 18- 19] , 与国 外同类研究相比, 大大缩小了差距. 由于土壤水分受 多种因素的影响, 用遥感反演土壤含水量时受植被 覆盖的干扰很大, 因而土壤水分遥感研究仍是一项 难度较大的研究课题. 科尔沁沙地的奈曼旗为典型 的荒漠化地区, 在荒漠化监测评价方面开展了大量 研究 [ 20] . 但以往的研究大都是通过实地调查获取的 土壤含水量. 本文通过遥感定量反演模拟了该区域
0 8 nm ( N IR 谱 段 ); 光 谱 可重 复 性 为 & 0 05 nm
( UV、V IS谱段 ) 、& 0 2 nm (近红外谱段 ) .
尽量在不同条件下 ( 如不同 的坡向、太 阳天顶 角和太阳方位角、地表特征以及不同土壤含水量和
不同的地物混合比例等 ) 观测同类地物光 谱数据,
以便找出地物光谱特性的变异规律, 为地物识别和 定量分析奠定基础. 观测点可任意选取, 观测时间也
摘 要 基于奈曼旗科尔沁沙地 TM 数据建立了反射率经验模型, 据此计算了 TM 数据的地 表反射率, 同时通过光学植被盖度模型排除了植被干扰, 建立了土壤含水量与地表反射率的 回归模型, 并以此模型反演出了研究区土壤含水量, 最后对 TM 遥感数据反演的土壤含水量 结果进行了精度检 验. 结果表 明: 遥 感定 量反 演的 理论精 度达 到 81 81% , 实际 精度达 到 92 17% , 说明荒漠化地区土壤含水量数据的遥感定量反演具有较高的科学性. 关键词 土壤含水量 遥感信息模型 定量反演 文章编号 1001- 9332( 2008) 05- 1046- 06 中图分类号 S152 7; TP79 文献标识码 A
R em ote sen sing quantitative retrieval of soil water conten t in desertification region. FAN W en y,i L I M ing ze, YING T ian yu ( College of Forestry, N ortheast F orestry University, H arb in 150040, China ). Chin. J. A pp l. E col. , 2008, 19( 5): 1046- 1051. A bstract: An em pirical m ode l w as set up by using TM data to get the reflectance of the earth sur face in Na im an Banner o f Kerqin Sandy L and, and the influence of vegetation on the pixel reflec tance w as elim inated by optical vegetat ion coverage mode.l T he regression mode l betw een so il wa ter content and earth surface reflectance w as set up to retrieve so il w ater conten,t and the accuracy o f the retrieved resu ltsw ere validated by in situ data. T he results show ed that the theoretical and prac tical precision w as 81 81% and 92 17% , respective ly, suggest ing that the rem ote sensing quanti tat ive retrieva l o f so il w ater content w as scient ifically ava ilable.
应 用 生 态 学 报 2008年 5月 第 19卷 第 5期 Ch inese Journa l of A pp lied E co logy, M ay 2008, 19( 5): 1046- 1051
荒漠化地区土壤含水量的遥感定量反演*
范文义* * 李明泽 应天玉
( 东北林业大学林学院, 哈尔滨 150040)
土壤含水量采用烘干法测定. 公式如下: W (% ) = W 1 - W2 % 100
W2 式中: W 为土壤含水量 (% ) ; W 1 为湿土质量 ( g ); W2 为烘干土质量 ( g). 1 2 2 野外光谱数据的测定 采用中国气象局气象 卫星中心的 ASD野外光谱测量仪 (美国 ) 测定野外 光谱. 其基本指标为: 光谱范围 350~ 2 500 nm; 带宽
不十分严格, 共测得地物光谱曲线 236条. 测量时,
仪器架高 2 0 m, 为减少太阳辐射变动的影响, 每组 测量在 1 m in内完成. 每次测量前先进行参考板测
量和自动优化, 每个测点进行 5次目标测量, 取平均
值. 每天需核对所测数据.
1 2 3 野外光谱数据的处理 对来自不同方向的入 射光, 标准参考板的反射系数是有差异的, 但在以前
带, 太阳辐射根本到达不了地面, 因此要对吸收带进 行处理, 否则, 整条光谱曲线将被严重压缩. 与数据
标准差相比, 可见光、近红外波段的光谱反射较小、
信噪比较高, 2 0~ 2 5 m 波段的信噪比较低、误差 较大.
1 2 4 地表反射率的获取 根据辐射传输过程, 卫
星传感器接收 到某波段 的平均辐 射亮度 Bn ( W ∃ m- 2 Sr)为:
在 350~ 1 050 nm 的光谱范围内为 3 5 nm、在 1 050
~ 2 500 nm 的光谱范围内为 10 nm; 通道数 512; 总
视数 8 、25 ; 扫描 区间 400 ~ 750 nm、790 ~ 1 800
nm、1 450~ 2 500 nm; 标准参考板为聚四氟乙烯标 准白 板; 光谱 精度为 & 0 2 nm ( UV /V IS 谱段 ) 、&
的测量中, 由于受技术条件限制, 其值一般采用国家
计量院室内垂直入射测量结果. 本研究为了减少由 于入射光线方向不同而导致的反射系数的影响, 对
标准参考板进行双向反射因子 ( B的经
纬度数据进行计算, 根据各测点时刻的太阳天顶角 对测得的地面目标反射率进行校正, 标准板的校正
系数来自中国气象局卫星气象中心.
R=
n
∋ f i t /f o t ∃
i= 1
/N (N = 1, 2, (, 5)
式中: R 是地表反射率; f i t为来自目标的反射辐射
( W ∃ m- 2 ); fo t 为 来自 参考 板的 反射 辐射 ( W ∃
m- 2 ) ; 为参考板双向反射率因子.
由于 波长在 1 4 和 1 9 m 附近是 大气吸 收
5期
范文义等: 荒漠化地区土壤含水量的遥感定量反演
10 47
的土壤含水量, 以期为荒漠化评价因子的获取提供 参考.
1 研究地区与研究方法
1 1 研究区概况 研究区 为内蒙 古自 治区奈 曼旗 ( 42 14 40!∀
43 32 20!N, 120 19 40!∀ 122 13 55! E ) , 总面积约 8 000 km2. 奈曼旗位于内蒙 古通辽市西南部、科尔 沁沙地南缘, 其南部为辽西山地北缘、中部以风蚀堆 积沙地为主、中北部平原属西辽河、教来河冲击平原 的一部分, 属较典型的风蚀荒漠化地区. 该区属北温 带大陆性季风干旱气候, 年均气温 6 0 # ~ 6 5 # , 平均降水量 366 mm, 年均无霜期约 150 d, 冬季多西 北风、春季多西南风, 年均风速 3 6~ 4 1 m ∃ s- 1. 1 2 研究方法 1 2 1 数据来源及预处理 2004年奈曼旗 TM 遥感 数据 (轨道号 121 / 030) 共 7个波段, 本文选取除热 红外波段外的其余 6个波段, 空间分辨率为 30 m. 基于 2004年奈曼旗的 TM 影像图, 对调查区域进行 判读, 根据初步判读结果, 按不同的荒漠化类型、土 地利用类型、植被类型及植被盖度, 预选出 27 个调 查图斑, 并将每个图斑的中心地理坐标输入 GPS, 按 顺序用 GPS导航逐个进行调查. 具体调查方法是: 在预选出的调查图斑内, 选择具有代表性的样方, 用 GPS定位确定其精确的地理位置, 并对样方的自然 因子 ( 如天气、样地面 积、地 理坐 标、地 形地貌、坡 度、坡向、荒漠化类型、主要植物种和土地利用类型 等 ) 、荒漠化因子 ( 如植被总盖度、乔灌草盖度、生物 量、植物种数、土壤类型、土壤有机质、土壤含水率和 土表形态等 ) 进行调查, 同一调查图斑内的样方数 为 2~ 4个, 草本的样方面积为 1 m2, 灌木、草本混合 的样方面积为 100 m2. 共调查样方 68个, 获得各类 调查数据 1 024个, 每个样方的 4角和中心点各取 1 个土样. 调查时间为 2004年 8月 5∀ 10日, 一般为 10: 30左右, 天气要求晴朗、气溶胶离子较少、风力 小于 3级.
K ey words: so il w ater con ten;t rem ote sensing inform at ion m ode;l quantitative re trieva.l