土壤水分的遥感监测

合集下载

如何利用遥感数据进行土壤污染监测与治理

如何利用遥感数据进行土壤污染监测与治理

如何利用遥感数据进行土壤污染监测与治理引言:遥感数据在现代土壤污染监测与治理中起着至关重要的作用。

通过遥感技术,我们可以获取大范围、高分辨率的土壤信息,用于有效监测土壤污染的分布、程度和演变趋势,进一步指导土壤污染的治理与修复工作。

本文旨在探讨利用遥感数据进行土壤污染监测与治理的方法和技术,并提出相关建议。

1. 遥感数据在土壤污染监测中的应用随着卫星遥感技术的发展,我们现在可以获取高分辨率、多光谱、多角度的遥感影像数据。

这些数据可以用来提取土壤特征参数,如植被指数、土壤水分含量等,以及监测土壤污染的潜在指标,如重金属含量、有机物质含量等。

通过遥感技术,我们可以更准确地了解土壤的污染程度和分布范围,为土壤污染治理提供科学依据。

2. 利用遥感数据进行土壤污染监测的方法和技术2.1 遥感影像处理与分类首先,我们需要进行遥感影像处理和分类,以获取土壤的具体信息。

可以使用图像增强、滤波、辐射校正等技术对原始遥感影像进行预处理。

接下来,可以利用分割、聚类、决策树等方法进行遥感影像的分类,将土壤区域从其他地物区域分割出来。

2.2 土壤参数提取与分析基于分类结果,可以提取遥感影像中土壤的特征参数。

比如,可以利用植被指数(如NDVI)来评估土壤的养分含量和植被覆盖情况。

此外,还可以采用辐射传输模型和统计方法,计算土壤的含水量、有机质含量和重金属含量等关键指标。

2.3 土壤污染分布图绘制将提取的土壤参数进行空间插值或构建高分辨率土壤污染模型,将不同污染程度的土壤区域进行分类,绘制土壤污染分布图。

这样可以直观地展示土壤污染的程度和蔓延趋势,帮助决策者制定科学的土壤污染治理方案。

3. 利用遥感数据进行土壤污染治理的建议3.1 定期监测与更新土壤污染是一个长期而复杂的过程,需要进行连续的监测与评估。

因此,建议定期获取新的遥感数据,更新土壤污染信息,及时调整治理策略。

3.2 精细化土壤污染分区治理根据遥感数据提供的土壤污染分布图,可以将土壤污染区域进行细分,制定针对性的治理措施。

使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法

使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法

使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法在农业领域,精确的土壤湿度监测对于农作物的生长和管理至关重要。

传统的土壤湿度监测方法费时费力且往往不够准确。

然而,随着遥感技术的不断发展和应用,它已经成为一种高效、准确的方法来监测农田土壤湿度。

本文将就使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法进行阐述。

一、遥感技术的基本原理和应用遥感技术利用卫星、飞机等传感器捕捉地球表面的电磁辐射,并将其转化为可用的信息。

这些信息可以通过图像或数据形式传达给专业人员进行分析和解读。

在农田土壤湿度监测中,遥感技术主要基于微波辐射的原理。

由于土壤湿度对微波辐射的反射和吸收具有独特的特征,通过分析这些微波辐射的特征,可以推断土壤湿度的变化情况。

遥感技术在农田土壤湿度监测中具有显著的应用优势。

首先,它可以覆盖大范围的土地,迅速获取大量的数据,从而提供全面、细致的土壤湿度信息。

其次,遥感技术可以避免人为的 interferenc,提供客观、准确的结果。

而且它还可以与地理信息系统(GIS)等技术相结合,进行地区和时间上的比较分析,从而更好地支持农田管理决策。

二、遥感数据获取和处理方法遥感数据的获取是进行土壤湿度监测的关键步骤。

目前,主要有两类遥感数据广泛应用于农田土壤湿度监测:主动遥感数据和被动遥感数据。

主动遥感数据是通过发射和接收微波信号的方式获取的。

这种方法可以直接测量土壤湿度,具有较高的精度和灵敏度。

常用的主动遥感数据获取方式包括微波雷达和微波干涉。

被动遥感数据则是通过接收地球表面的自然辐射来获取的。

这些数据来源于可见光、红外线和热辐射等不同波段的辐射。

针对土壤湿度监测,红外辐射和热辐射的监测方法应用较为广泛。

红外辐射可以通过测量地表温度来间接推测土壤湿度,而热辐射则是通过测量地表和土壤的热辐射量来获取土壤湿度信息。

在获取遥感数据之后,需要进行一系列的处理和分析。

这些处理方法包括辐射校正、影像融合、特征提取等。

通过这些处理方法,可以进一步提高遥感数据的质量和可用性,使其更好地用于土壤湿度监测。

遥感影像在农业土壤质量监测中的应用

遥感影像在农业土壤质量监测中的应用

遥感影像在农业土壤质量监测中的应用在当今农业领域,随着科技的不断进步,遥感影像技术正逐渐成为监测农业土壤质量的重要手段。

这一技术的应用,为农业生产的科学化、精准化管理提供了有力的支持,对于保障粮食安全、实现农业可持续发展具有重要意义。

遥感影像技术,简单来说,就是通过卫星、飞机等平台搭载的传感器,获取地球表面的电磁波信息,并将其转化为图像数据。

这些图像包含了丰富的地表特征信息,包括土壤的物理、化学和生物特性等。

通过对这些信息的分析和处理,我们可以深入了解土壤的质量状况。

农业土壤质量的监测是农业生产中的关键环节。

优质的土壤能够为作物提供充足的养分和水分,促进作物的生长和发育,从而提高产量和品质。

然而,土壤质量受到多种因素的影响,如土壤类型、土地利用方式、施肥管理、气候变化等。

传统的土壤质量监测方法通常需要实地采样和实验室分析,不仅费时费力,而且只能获取有限的点数据,难以全面反映大面积土壤的质量状况。

而遥感影像技术的出现,有效地弥补了这些不足。

遥感影像技术在农业土壤质量监测中的应用主要包括以下几个方面:首先是土壤类型的识别和划分。

不同类型的土壤在遥感影像上呈现出不同的光谱特征。

通过对这些光谱特征的分析,可以准确地识别和划分土壤类型。

这对于合理规划农业生产、选择适宜的作物品种具有重要的指导意义。

其次是土壤肥力的评估。

土壤肥力是衡量土壤质量的重要指标之一,包括土壤中的有机质含量、氮、磷、钾等养分的含量。

遥感影像可以通过监测植被的生长状况来间接反映土壤肥力。

例如,植被生长旺盛的区域通常表明土壤肥力较高,而植被生长不良的区域可能暗示土壤肥力不足。

此外,还可以利用特定的遥感波段和指数来直接估算土壤中的养分含量。

再者是土壤水分的监测。

土壤水分对于作物的生长至关重要。

遥感影像可以通过热红外波段获取土壤的温度信息,进而推算土壤水分含量。

同时,微波遥感技术还能够穿透云层,实现对土壤水分的全天候监测。

另外,遥感影像还可以用于监测土壤的污染状况。

遥感土壤水分反演原理

遥感土壤水分反演原理

遥感土壤水分反演原理遥感土壤水分反演是指通过遥感技术获取土壤水分信息的过程。

传统的土壤水分监测方法如土壤取样和化验等,在时间和空间分辨率上受到限制,难以满足大范围和高时空分辨率的要求。

遥感技术具有高时空分辨率、全天候覆盖和定量化等优势,成为研究土壤水分的重要工具之一遥感土壤水分反演主要基于微波辐射原理,利用地球表面发射和散射的微波辐射特性与土壤水分含量之间的关系来计算土壤水分。

常用的遥感土壤水分反演方法有基于微波亮温的统计关系、基于微波散射的统计关系和基于机器学习的方法。

基于微波亮温的统计关系方法是通过统计分析亮温与土壤水分的关系建立反演模型。

该方法通常使用单通道或多通道的微波亮温数据,结合地表温度和植被指数等辅助信息,例如威斯特指数(VI)。

通过对不同土壤类型和植被覆盖条件下的地表亮温数据进行统计和回归分析,建立土壤水分与亮温之间的经验关系。

然后,根据遥感获取的亮温数据,利用建立的统计模型计算土壤水分。

基于微波散射的统计关系方法是通过微波辐射在土壤水分变化时的散射特性来进行反演。

散射特性与土壤的复介电常数有关,而复介电常数与土壤含水量之间存在一定的关系。

该方法通常使用合成孔径雷达(SAR)数据,根据雷达回波的散射特征来计算土壤含水量。

根据不同土壤类型和植被覆盖条件下的SAR数据,通过统计和回归分析建立土壤水分与散射特性之间的关系模型。

然后,根据遥感获取的SAR数据,利用建立的统计模型计算土壤水分。

基于机器学习的方法是利用机器学习算法来建立土壤水分与遥感数据之间的映射关系。

机器学习算法主要包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)等。

该方法通常使用多源、多时相的遥感数据,结合地表观测和土壤采样数据,通过机器学习算法训练模型,建立土壤水分与遥感数据之间的非线性关系。

然后,根据遥感获取的数据,利用已训练好的模型进行土壤水分反演。

总结起来,遥感土壤水分反演原理主要基于微波辐射特性与土壤水分含量之间的关系,通过统计和回归分析建立土壤水分与遥感数据之间的模型,或者利用机器学习算法进行非线性映射,从而实现对土壤水分的反演。

测定土壤水分含量的方法

测定土壤水分含量的方法

土壤水分含量的测定方法
土壤水分含量是土壤的重要物理性质之一,对于农业、水利和环境保护等领域具有重要意义。

下面介绍几种常见的土壤水分含量测定方法。

1. 重量法
重量法是一种经典的土壤水分含量测定方法。

其原理是将土壤样品在 105°C 的恒温箱中烘干至恒重,计算出土壤样品失去的水分重量与样品干重的比值,即土壤水分含量。

该方法操作简单,结果可靠,适用于各种土壤类型。

但是该方法需要破坏性取样,不能进行连续监测。

2. 电导法
电导法是利用土壤溶液的电导率与土壤水分含量之间的关系来
测定土壤水分含量的方法。

其原理是,将两个电极插入土壤中,通过测量电极之间的电阻值来计算土壤水分含量。

该方法具有快速、简便、连续监测等优点,适用于各种土壤类型。

但是该方法受到土壤溶液盐分、pH 值等因素的影响,精度受到限制。

3. 微波法
微波法是利用微波透射原理来测定土壤水分含量的方法。

其原理是将微波发射器和接收器分别置于土壤的两侧,测量微波信号的衰减量,计算出土壤水分含量。

该方法具有快速、非破坏性、连续监测等优点,适用于各种土壤类型。

但是该方法受到土壤密度、含水量等因素的影响,精度受到限制。

4. 遥感法
遥感法是利用卫星遥感技术来测定土壤水分含量的方法。

其原理是通过分析卫星遥感图像,计算出土壤表面的反射率和辐射率等参数,从而推算出土壤水分含量。

该方法具有大范围、连续监测等优点,适用于大面积土壤水分含量的监测。

但是该方法受到气候、地形等因素的影响,精度受到限制。

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。

土壤水分测量原理

土壤水分测量原理

土壤水分测量原理
土壤水分测量原理是通过测量土壤中的电导率来间接估计土壤含水量的方法。

当土壤含水量较高时,土壤中的电解质(如盐类和矿物质)会溶解在水中,导致土壤的电导率增加。

而当土壤含水量较低时,土壤中的电解质相对较少,土壤的电导率会减小。

常用的土壤水分测量原理有以下几种方法:
1. 电导率法:通过测量土壤的电导率来估计土壤含水量。

电导率仪器将一对电极插入土壤中,施加一个恒定的电压,然后测量通过土壤的电流。

电流大小与土壤的电导率成正比,而电导率与土壤含水量成正相关。

2. 电容法:通过测量土壤中的电容来估计土壤含水量。

电容法利用土壤中的水分作为电介质,测量土壤与电极之间的电容变化。

土壤含水量越高,土壤中的电容值就越大。

3. 核磁共振法:利用核磁共振现象来测量土壤中的水分含量。

核磁共振法通过施加特定的射频脉冲来激发土壤中的水分分子,并测量其回复到平衡态所需的时间。

土壤中的水分含量与水分分子的运动状态密切相关,因此可以根据核磁共振信号的参数来确定土壤中的水分含量。

4. 遥感法:利用遥感卫星或无人机获取的遥感图像来推测土壤水分含量。

遥感图像中的反射率与土壤含水量之间存在一定的关系,通过分析不同波段的遥感数据,可以推测土壤水分含量
的分布情况。

这些方法各有优缺点,可根据具体应用场景选择合适的测量原理进行土壤水分测量。

土壤水分遥感反演研究进展

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。

如何利用遥感技术进行植被水分测绘与监测

如何利用遥感技术进行植被水分测绘与监测

如何利用遥感技术进行植被水分测绘与监测遥感技术是一种通过对地球表面进行卫星或飞机的高空观测,利用传感器获取遥感图像并对其进行处理与分析的方法。

它可以应用于多个领域,其中包括植被水分测绘与监测。

本文将介绍如何利用遥感技术来进行植被水分测绘与监测。

第一部分:植被水分测绘植被水分测绘是一项重要的任务,它可以帮助我们了解植物的生长状况、监测土壤的湿度以及预测水资源的分布。

遥感技术可以提供多光谱或高光谱图像,利用这些图像可以获取植被水分信息。

首先,遥感图像可以通过对不同波段的光反射率进行分析来估计植被水分含量。

植物叶子中的水分会影响光的吸收和散射过程,因此可以通过检测不同波段的光反射率差异来推断植物的水分状态。

例如,在近红外(NIR)波段和红光(R)波段之间的差异可以用来估计植被的水分含量。

其次,遥感技术还可以通过计算植被指数来提取植被水分信息。

植被指数是一种通过比较植物叶片对不同波段的反射率来评估植物水分状况的指标。

其中最常见的指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和叶绿素指数(Chlorophyll Index, CI)。

这些指数的计算公式中包含了红光和近红外波段,根据它们的数值可以判断植物的水分含量。

第二部分:植被水分监测除了植被水分测绘,遥感技术还可以用于植被水分的长期监测。

通过获取多个时间点的遥感图像,我们可以进行时间序列分析来了解植被的水分变化趋势。

首先,时间序列分析可以帮助我们观察植物在不同季节或阶段的水分变化。

通过对多个时间点的遥感图像进行比较,可以发现植物在干旱季节水分含量下降,而在雨季水分含量增加。

这些变化可以帮助我们更好地了解植物对水分的响应机制。

其次,时间序列分析可以揭示植物水分变化的周期性。

例如,通过对多年的遥感数据进行分析,我们可以发现一些植物在年度或长期尺度上的水分变化规律。

这对于植物生长与调控、农业灌溉策略的制定等方面都具有重要意义。

遥感应用模型土壤含水量.pptx

遥感应用模型土壤含水量.pptx
• 夜间,净辐射Rn为负值,由LE、H和G来补偿,土壤热通量方向与白天相反, 也就是地面失去热量。
第28页/共53页
• 地表的净辐射通量Rn由以下方程式计算:
式中,Q为太阳总辐射,a为地表反照率
大气长波辐射
地表长波辐射
a为空气比辐射率, g为为地表发射率
第29页/共53页
• 土壤热通量G在裸地条件下可达净辐射的20%-50%,而在植被覆盖下大大小于净 辐射,仅占5%-20%,对蒸散量计算的影响很小。 式中,Gv和Gg分别为植被和裸地下土壤热通量,h为作物冠层高度。
第33页/共53页
• 潜在蒸散是在理想供水条件下,不存在水分亏缺的植物群体在单位时问内蒸 腾和土壤蒸发量之和。
• 对于充分湿润的下垫面,具有较低的反照率和较低的温度,热量交换主要通 过蒸发即潜热交换进行,此时的感热通量非常小,可近似认为潜在蒸散值是 地表净辐射和土壤热通量的差值
第34页/共53页
• 将缺水指数按照干旱等级进行分级 第35页/共53页
第19页/共53页
• 土壤含水量是一个无量纲的百分含量(%),遥感数据也是无量纲的灰度,因此 容易误认为两者既然都是无量纲的,可以直接进行统计分析。
• 其实不然,土壤含水量是真实的物理量数据,而从遥感影像上求出的表观土壤含水 量是虚拟的相对数据。
既然不同,为什么可以用遥感计算出 来的表观土壤含水量来替代实测的土壤 含水量呢?
• 传统的旱情监测方法,主要是根据有限的旱情测量站点测定土壤水分含量来监测土壤水分。 • 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、电阻法等。 • 因采样速度慢而且花费大量人力物力,范围有限,难以满足实时、大范监测的需要。随着遥感技术的迅
速发展,多时相、多光谱、高光谱遥感数据反映了大面积的地表信息,这些信息从定位、定量方面反映了 土壤水分状况。

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

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。

基于遥感的土壤湿度监测研究

基于遥感的土壤湿度监测研究

基于遥感的土壤湿度监测研究一、引言土壤湿度是农业生产、水资源管理和生态环境保护等领域中一个至关重要的参数。

准确、及时地获取土壤湿度信息对于合理灌溉、干旱预警、作物生长预测以及生态系统评估等具有重要意义。

传统的土壤湿度监测方法往往费时费力,且难以实现大面积的同步观测。

随着遥感技术的迅速发展,为土壤湿度的监测提供了一种高效、便捷且大面积同步观测的手段。

二、遥感监测土壤湿度的原理遥感技术通过传感器接收来自地表的电磁辐射信号,这些信号包含了与土壤湿度相关的信息。

不同的电磁波谱段对土壤湿度的响应有所不同。

例如,在可见光和近红外波段,土壤的反射率主要受到土壤质地、颜色和粗糙度的影响;而在微波波段,土壤湿度的变化会导致介电常数的改变,从而影响微波的后向散射系数。

常用的遥感数据源包括光学遥感和微波遥感。

光学遥感数据如陆地卫星(Landsat)、哨兵卫星(Sentinel)等,通过植被指数、地表温度等参数间接反演土壤湿度。

微波遥感如合成孔径雷达(SAR),则对土壤湿度有更为直接和敏感的响应。

三、遥感监测土壤湿度的方法(一)基于热红外遥感的方法通过测量地表温度来推测土壤湿度。

当土壤湿度较高时,水分的蒸发会带走热量,导致地表温度相对较低;反之,土壤湿度较低时,地表温度较高。

利用这一原理,可以建立地表温度与土壤湿度之间的关系模型。

(二)基于微波遥感的方法微波遥感能够穿透云层,不受天气条件的限制,对土壤湿度具有较强的穿透能力。

其中,主动微波遥感(如 SAR)通过发射微波并接收后向散射信号来获取土壤湿度信息;被动微波遥感(如微波辐射计)则接收地表自然发射的微波辐射来反演土壤湿度。

(三)多源遥感数据融合的方法结合光学遥感和微波遥感的优势,综合利用不同遥感数据的特点,可以提高土壤湿度监测的精度和可靠性。

例如,将光学遥感获取的植被信息与微波遥感的土壤湿度信息相结合,能够更准确地评估土壤湿度状况。

四、遥感监测土壤湿度的影响因素(一)地表覆盖类型不同的植被类型和覆盖度会对遥感信号产生干扰,影响土壤湿度的反演精度。

土壤水分遥感监测及关键技术

土壤水分遥感监测及关键技术

土壤 水 分 遥 感 监 测 及 关 键 技 术
田国珍 , 武永 利
( 山西省气候 中心 , 山西 太原 0 3 0 0 0 6 )

要: 用遥感 技术进行土壤水分监测 已有超过 3 0 a 的历史 , 国内外学者在此领域也进行 了不少的探索和研究 。
通过分析各种遥感土壤水分监测方法 的特点 , 将其归纳为光学 遥感 和微波遥感 两大类 , 其中, 光学遥感 又分 为土 壤热惯量法 、 温度植被指数法和蒸散法 。根据 国内外 的研究现状 , 对应用遥感方法估算区域土壤水分的关键技术 进行 了深人的分析 , 其主要包括数据 源的选取 、 参 数反演 、 模 型选择 和精度验证 4个方 面。结果表 明 , 长期以来 由 于这些关键技术没有得 到很好 的解决 , 极 大地制约 了基于遥感方法估算 区域土壤水分的发展。通过对关键技术的
Ab s t r a c t : I t h a s a l o n g h i s t o r y o v e r 3 0 y e a r s s i n c e s o i l mo i s t u r e h a s b e e n mo n i t o r e d b y r e mo t e s e n s i n g a n d ma n y r e s e a r c h e r s i n t h i s a r e a h a v e b e e n e n g a g e d o v e r t h e wo r l d . I n t h i s p a p e r , he t ma i n me t h o d s o f s o i l mo i s t u r e mo n i t o i r n g b y r e mo t e s e n s i n g we r e d i v i d e d i n t o o p t i c a l r e mo t e s e n s i n g a n d mi c r o w a v e r e mo t e s e n s i n g t w o c a t e g o r i e s , a n d t h e o p t i c l a r e mo t e s e n s i n g c o u l d b e f u r t h e r d i v i d e d i n t o s o i l

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

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

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

遥感影像在土壤质量监测中的应用

遥感影像在土壤质量监测中的应用

遥感影像在土壤质量监测中的应用土壤是地球表面生态系统的重要组成部分,其质量直接关系到农业生产、生态环境和人类的可持续发展。

随着科技的不断进步,遥感技术凭借其高效、大面积、实时等优势,在土壤质量监测中发挥着越来越重要的作用。

遥感影像能够获取大面积的地表信息,包括土壤的光谱特征、纹理特征和空间分布等。

通过对这些信息的分析和处理,可以推断出土壤的物理、化学和生物性质,为土壤质量的评估和管理提供有力的支持。

在土壤物理性质监测方面,遥感影像可以用于评估土壤质地和结构。

例如,高分辨率的遥感影像能够清晰地显示土壤表面的粗糙度和颗粒大小分布,从而间接反映土壤质地的粗细。

此外,通过多光谱或高光谱影像,可以获取土壤水分含量的信息。

水分会影响土壤的反射光谱,根据这一特性,科学家们能够建立相关模型来估算土壤的含水量,这对于农业灌溉管理和水资源的合理利用具有重要意义。

对于土壤化学性质的监测,遥感影像也表现出了巨大的潜力。

例如,通过分析特定波段的光谱数据,可以推测土壤中的有机质含量。

有机质在可见光和近红外波段具有独特的吸收和反射特征,利用这些特征建立的定量模型能够较为准确地估算有机质的含量。

同样,土壤中的氮、磷、钾等营养元素的含量也可以通过遥感影像进行一定程度的监测。

虽然其精度可能不如实验室分析,但在大尺度的土壤肥力评估和分区管理中具有不可替代的作用。

遥感影像在监测土壤污染方面也具有独特的优势。

工业活动、农业化学品的过度使用以及废弃物的排放等都可能导致土壤污染。

一些污染物在遥感影像上会表现出特殊的光谱特征,通过与正常土壤的对比,可以发现污染区域的存在和范围。

此外,结合地理信息系统(GIS)技术,可以对污染区域进行精确的定位和分析,为污染治理提供科学依据。

除了直接监测土壤的性质和污染状况,遥感影像还可以用于评估土壤侵蚀和土地利用变化对土壤质量的影响。

土壤侵蚀会导致土壤表层的流失,改变土壤的结构和肥力。

通过多时相的遥感影像,可以监测土地表面的变化,计算土壤侵蚀的速率和程度。

遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析

遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析

遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析在现代农业的发展进程中,农田土壤的监测变得越来越重要。

准确、及时地了解土壤的状况对于提高农作物产量、保障粮食安全以及实现可持续农业发展具有关键意义。

遥感技术作为一种强大的工具,为农田土壤监测提供了高效、全面且非破坏性的解决方案。

本文将通过具体的应用案例,深入分析遥感技术在农田土壤监测中的实际应用。

一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过非接触式的方式获取目标物体的信息。

它利用传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波,然后将这些电磁波信号转化为图像或数据。

不同的土壤特性会导致其对电磁波的反射和吸收有所差异,遥感技术正是基于这些差异来监测土壤的各种参数。

例如,可见光和近红外波段的遥感数据可以用于评估土壤的有机质含量、水分含量和土壤质地等。

而热红外波段则能够反映土壤的温度状况,这对于了解土壤的水分蒸发和热量交换非常重要。

二、具体应用案例(一)土壤水分监测在某个大型农田区域,为了精确掌握土壤水分的分布情况,采用了遥感技术。

通过搭载在卫星上的微波传感器,能够穿透云层和植被,获取大面积农田土壤的水分信息。

这些数据与地面实测数据相结合,建立了精准的土壤水分监测模型。

农民们根据监测结果,合理调整灌溉策略,在保障农作物生长需求的同时,避免了过度灌溉造成的水资源浪费和土壤盐碱化问题。

(二)土壤肥力评估在另一个农业产区,利用高光谱遥感技术对农田土壤的肥力进行评估。

高光谱传感器可以获取非常精细的光谱信息,从而捕捉到与土壤肥力相关的细微特征。

研究人员对采集到的光谱数据进行分析,建立了与土壤氮、磷、钾等养分含量的定量关系模型。

根据评估结果,农民有针对性地施肥,提高了肥料的利用效率,降低了农业生产成本,同时减少了因过量施肥对环境造成的污染。

(三)土壤污染监测在一个曾经遭受工业污染的农田地区,使用遥感技术来监测土壤的污染状况。

多光谱遥感图像能够显示出土壤中污染物的分布特征,结合地理信息系统(GIS)技术,对污染区域进行精确的定位和范围划定。

基于遥感的土壤水分动态监测

基于遥感的土壤水分动态监测
通过不断的研究和创新,我们能够进一步提高遥感监测土壤水分的精度和可靠性,拓展其应用范围,更好地服务于社会和环境的可持续发展。让我们共同期待遥感技术在未来为土壤水分监测带来更多的突破和进步。
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。

基于卫星遥感的土壤水分监测技术

基于卫星遥感的土壤水分监测技术

基于卫星遥感的土壤水分监测技术【Introduction】基于卫星遥感的土壤水分监测技术在农业、环境保护等领域中具有重要的应用价值。

通过卫星遥感技术获取土壤水分信息可以帮助农业决策者进行精准的灌溉管理,减少水资源的浪费。

本文将从数据获取、处理与分析以及应用等方面,深入探讨基于卫星遥感的土壤水分监测技术。

【Data Acquisition】基于卫星遥感的土壤水分监测技术依赖于获取土壤水分信息的遥感数据。

主要可采用微波遥感和热红外遥感两种方式进行数据获取。

在微波遥感中,主要利用合成孔径雷达(SAR)获取土壤水分信息。

SAR通过发射微波信号并接收反射回来的信号,可以穿透遥感对象,获取地表信息。

根据信号的散射特征,可以推算出土壤含水量,从而实现土壤水分监测。

热红外遥感则利用遥感仪器感知地表温度,并结合热传导原理推算土壤水分。

由于土壤含水量与其热传导性质相关,通过监测地表温度差异可以间接反映土壤水分的分布情况。

【Data Processing and Analysis】卫星遥感数据获取之后,需要经过一系列的数据处理和分析,以得到准确的土壤水分信息。

对于微波遥感数据,常见的处理方法包括辐射校正、滤波处理、信号解调等。

辐射校正主要是消除影响土壤水分监测结果的大气干扰;滤波处理则可以去除噪声信号,提高数据质量;信号解调是为了获取散射信号的相位信息,以实现土壤水分的定量测量。

热红外遥感数据处理则主要包括辐射温度与地表温度的校正、大气校正、地表辐射通量反演等。

辐射温度校正是为了消除大气透过率的影响,得到可靠的地表温度数据;大气校正是为了消除大气散射和吸收带来的误差;地表辐射通量反演则是为了将地表温度转化为土壤水分信息。

【Application】基于卫星遥感的土壤水分监测技术在农业、环境保护等领域中有着广泛的应用。

首先,在农业领域中,土壤水分监测可以帮助农民和农业决策者合理安排灌溉计划。

通过遥感获取的土壤水分信息,可以实现精准的农田灌溉,减少过量灌溉造成的水资源浪费。

土壤水分的遥感监测方法概述_吴黎_图文

土壤水分的遥感监测方法概述_吴黎_图文

第26卷,第2期国土资源遥感Vol.26,No.22014年06月REMOTE SENSING FORLAND &RESOURCESJun.,2014doi :10.6046/gtzyyg.2014.02.04引用格式:吴黎,张有智,解文欢,等.土壤水分的遥感监测方法概述[J ].国土资源遥感,2014,26(2:19-26.(Wu L ,Zhang Y Z ,Xie W H ,et al.Summary of remote sensing methods for monitoring soil moisture [J ].Remote Sensing for Land and Resources ,2014,26(2:19-26.土壤水分的遥感监测方法概述吴黎1,张有智1,解文欢1,李岩1,宋静波2(1.黑龙江省农业科学院遥感技术中心,哈尔滨150086;2.黑龙江省社会科学院应用经济所,哈尔滨150000摘要:回顾了目前国内外土壤水分的遥感监测方法,介绍了反射率法、植被指数法、地表温度法、温度-植被指数法、作物水分胁迫指数法、热惯量法和微波法,并对各方法的优缺点进行了详细比对;在总结国内外土壤水分遥感监测研究方法的基础上,对目前该研究领域的重点、难点和未来的发展方向进行了评价。

认为:热惯量法和植被温度指数法是较为成熟的方法;微波遥感因其独特的优越性,将是该领域的重点研究方向。

关键词:遥感;土壤水分;地表温度;热惯量;微波中图法分类号:TP 79文献标志码:A文章编号:1001-070X (201402-0019-08收稿日期:2013-04-15;修订日期:2013-06-19基金项目:0引言土壤水分是自然界水分平衡的重要参量,根据土壤-作物-大气连续体(soil -plant -atmosphere continuum ,SPAC 理论,水分在连续体内的运动主要由水势差决定。

土壤水分与干旱存在密切关系,而干旱是我国农业生产的最大威胁。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

土壤水分的遥感监测摘要:针对日益严重的全球干旱问题,本文从水分监测领域出发进行研究。

从国内外各种研究方法的比较及传统方法和遥感监测方法的比较中突出遥感监测的优越性。

从遥感监测的各种方法分述,对比出气各自适用的范围和优缺点。

联系实际和GIS技术的发展,提出该技术的进步空间。

一、研究土壤水分监测的意义近百年来全球变化最突出的特征就是气候的显著变暖,这种气候变化会使有些地区极端天气与气候事件如干旱、洪涝、沙尘暴等的频率与强度加强增加。

中国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北地区,特别是西北变暖的强度高于全国平均值,使得夏季干旱化和暖冬比较突出。

新世纪以来尤为明显:2000年多省干旱面积大,达4054万公顷,受灾面积6.09亿亩,成灾面积4.02亿亩。

建国以来可能是最为严重的干旱。

2003年江南和华南、西南部分地区江南和华南、西南部分地区发生严重伏秋连旱,其中湖南、江西、浙江、福建、广东等省部分地区发生了伏秋冬连旱,旱情严重。

2004年我国南方遭受53年来罕见干旱,造成经济损失40多亿元,720多万人出现了饮水困难。

2005年华南南部、云南严重秋冬春连旱,云南发生近50年来少见严重初春旱。

2006年重庆旱灾达百年一遇,全市伏旱日数普遍在53天以上,12区县超过58天。

直接经济损失71.55亿元,农作物受旱面积1979.34万亩,815万人饮水困难。

2007年全国22个省全国耕地受旱面积2.24亿亩,897万人、752万头牲畜发生临时性饮水困难。

中央财政先后下达特大抗旱补助费2.23亿元。

2008年云南连续近三个月干旱,云南省农作物受灾面积现达1500多万亩。

仅昆明山区就有近1.9万公顷农作物受旱,13多万人饮水困难。

2009年华北、黄淮等15个省市连续3个多月,华北、黄淮、西北、江淮等地15个省、市未见有效降水。

冬小麦告急,大小牲畜告急,农民生产生活告急。

不仅工业生产用水告急,城市用水告急,生态也在告急。

……一次次在灾情放在我们面前,我们不得不重视土壤水分的监测。

水分是天然土壤的一个重要组成部分。

它不仅影响土壤物理性质,制约着土壤中养分的溶解、转移和微生物的活动。

也是构成土壤肥力的一个重要因素;而且本身更是一切作物赖以生存的基本条件。

土壤墒情是影响农业生产诸多因素中的一个重要因素,它在空间、时间上的分布变化将直接影响到农作物的生长发育和农作物最终的收成。

因此,研究和了解土壤水分,无论在理论上还足生产上都有着重要意义。

然而,大面积范围实时土壤水分(干旱、土壤湿度)监测却是世界公认的难题。

如果不能做到很好的监测和预防措施,将会出现重大旱情。

干旱是全球最为常见的自然灾害,据测算每年因干旱造成的全球经济损失高达60—80亿美元,远远超过了其它气象灾害。

我国自然灾害中70%为气象灾害,而干旱灾害又占气象灾害的50%左右。

日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点。

而用遥感监测干旱,一直是科学界公认的难题。

常规的监测方法有土钻取土称重和中子仪法,这些方法不仅测点少,代表性差,无法实现大面积、动态监测,而且费时、费力。

对其进行综述,寻找合适的模型方法对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布,采取积极有效的防、抗旱措施,科学指挥农业生产,具有积极意义。

遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点。

特别是可见光、近红外和热红外波段能够较为精确地提取一些地表特征参数和热信息,解决了常规方法存在的问题,打开了干旱监测的全新图景。

二、遥感技术概况遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息,判认地球环境和资源的技术。

它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。

任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征,航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征,并将特征记录下来,供识别和判断。

任何物体都具有光谱特性,具体地说,它们都具有不同的吸收、反射、辐射光谱的性能。

在同一光谱区各种物体反映的情况不同,同一物体对不同光谱的反映也有明显差别。

即使是同一物体,在不同的时间和地点,由于太阳光照射角度不同,它们反射和吸收的光谱也各不相同。

遥感技术就是根据这些原理,对物体作出判断。

遥感技术通常是使用绿光、红光和红外光三种光谱波段进行探测。

其中红光段探测植物生长、变化及水污染等;红外段探测土地、矿产及资源。

遥感具有大范围、快速度、短周期、海量信息的特点,使得遥感估产技术也具有宏观、快速、准确、动态等优点。

三、国内外研究现状自20世纪70年代以来,国内外对遥感监测土壤水分方法进行了大量的研究,取得了许多成果,相对成熟且应用较广的方法有:热惯量法、热红外法、距平植被指数法、植被供水指数法、作物缺水指数法、绿度指数法等。

1974年Watson Phon等首次提出一个简单的热惯量模型,后来Price等简化潜热蒸散形式,引入综合参数B,将地表热通量表示为土壤温度的线性函数;由于热惯量模型只适合于监测裸土水分,不适合有植被覆盖的区域,Jakson等(1983)利用植被生长状况来表征土壤含水量,主要方法有距平植被指数法、植被状态指数、作物缺水指数等;但是植被指数法只适合于全植被覆盖的情况,因此,1995年Kogan提出了温度条件指数用于解决部分植被覆盖时的干旱监测;刘雅妮、辛晓洲等对地表蒸散遥感反演的双层模型研究进行了较为系统地介绍。

由于遥感图像受卫星过境时间、大气透过率、太阳高度角等多种因素的影响,其反演的土壤水分结果还存在较大的误差,反演模型有待于进一步的研究。

四、遥感在土壤水分检测上的方法综述遥感反演土壤水分,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。

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化。

已有研究表明,450nm波段的光谱与土壤水分含量有关;王昌佐等对自然状况下裸地表层含水量的高光谱遥感研究,得出1950~2250nm波段的光谱反射率估测土壤水分效果最好;而Etienne Muller认为P波段(波长68cm)对土壤水分效果显著。

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-近红外、热红外遥感。

微波遥感根据传感器接收的微波来源分为主动遥感、被动遥感。

主动遥感是指由传感器向目标地物发射微波并接收反射信号来实现对地观察的遥感方式,类似于照相机打开闪光灯照像。

被动微波遥感是指通过传感器接收来自目标地物发射的微波,而达到探测目标的遥感方式,类似于照相机不打开闪光灯照像。

关于运用遥感技术进行土壤水分监测,已有许多综述性研究,有从监测所使用的光谱特性分类人手的,有对各种监测方法分述的,有从监测所使用的资料类型进行总结的,还有单从某种理论监测方法着手综述的等。

随着新方法的不断出现,本文总结了近年来基于遥感的土壤水分监测方法,对比其优劣,将土壤水分遥感监测方法分为五大类,见表1表1 不同土壤水分遥感检测方法比较国内外关于土壤水分与干旱的遥感从原理上可分为两大类:一类是基于土壤水分的变化会引起土壤的光谱反射率的变化;另一类则基于干旱会引起植物生理过程的变化,从而改变叶片的光谱属性,并显著地影响植冠的光谱反射率。

从遥感光谱波段的使用上,对土壤水分与干旱的遥感监测研究可分为可见光和近红外遥感、热红外遥感、微波遥感。

本节将围绕着这5个方面对国内外土壤水分与干旱遥感的进展、现状与发展趋势进行讨论。

4.1 可见光—近红外光谱波段的应用早在1965 年,Bowers等就发现裸地土壤湿度的增加会引起土壤反射率的降低,这成为后来利用遥感方法进行土壤水分遥感监测研究的理论依据。

1973 年日本学者在札幌研究了5种土壤的反射率,建立了蓝波段和绿波段的胶片密度和土壤含水量的多元回归方程。

Curran等用可见光全色片记录下一个广阔范围的土壤湿度的变化,并用假彩色红外片定性地提供了沙壤质泥碳地土壤湿度的空间分布。

Robinove等用Landsat MSS的反照率对美国尤他州西南沙漠试验区进行连续4年的监测,结果发现反照率的增减与土壤水分的高低关系密切。

多时相的NOAA/AVHRR的可见光—近红外影像对埃塞俄比亚1983-1984年的干旱进行监测,取得了满意的结果。

等研究了多光谱数字化录像资料与土壤湿度的关系,所用光谱波段分别为可见光(0.4-0.7μm)、可见光—近红外(0.4-1.1μm)、可见光—中红外(0.4-2.4μm),试验按不同湿度处理的土盘和大田两组进行。

结果表明3个波段的数字化录像资料都与土盘和大田的土壤湿度存在着显著的相关,且以中红外的录像资料与表层土壤湿度的相关性最为显著。

刘培君等采用土壤水分光谱法,针对干扰土壤水分遥感的植被覆盖问题,利用遥感估算光学植被盖度,像元分解法提取土壤水分光谱信息,以TM数据为桥梁,建立了AVHRR可见光与近红外通道的土壤水分遥感估测模型。

但是,虞献平等提出,利用土壤的反射率的差异遥感土壤水分,会由于不同类型土壤间发射率的差别与土壤水分引起的差别相当或更大,加之太阳高度、大气条件和地表状况等引起的误差,使得用这种方法定量估算土壤水分变得更加困难。

尽管利用可见光—近红外波段进行土壤水分遥感得到了一些结果,但这方面的研究试验相对较少,从理论到实践上人们都更多地关注红外波段信息在土壤水分遥感中的应用研究。

4.1.1 热红外波段的应用(1)裸土湿度的热红外遥感Myers等的研究表明,对于裸土的水分含量可由土表温度变化测定,并可检测到50cm的深度。

Bartholic等发现,农田裸地表面日最高温度T s,max随近地表水分含量的增加而减小。

从实用的角度考虑,在一定的气象条件下(晴朗、无风),用白天下垫面温度的空间分布可以有效地反映土壤水分的空间分布,刘志明比较了利用NOAA/AVHRR热红外通道白天或夜间一次资料反演的地表亮度温度与土壤水分的相关关系,白天热红外资料生成的亮温—土壤水分图与热惯量土壤水分图的结果基本一致,但前者更容易获得资料。

(2)热惯量法遥感土壤水分Watson等最早成功地应用了热惯量模型,Rosema等进一步发展了他们的工作,提出了计算热惯量、每日蒸发的模型。

Price等在能量平衡方程的基础上,简化潜热蒸发(散)形式,引入地表综合参数概念,系统地阐述了热惯量方法及热惯量的成像机理,并提出了表观热惯量的概念,利用卫星热红外辐射温度差计算热惯量,然后估算土壤水分,这个方法已经得到普遍认可。

隋洪智等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。

相关文档
最新文档