MODIS短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析_董婷

本文在前人研究基础上，进一步研究短波红外 波段与植被土壤水分变化关系，在 MODIS 第 6 波段 和第 7 波段构建的短波红外特征空间中综合考虑土 壤水分变化规律以及植被覆盖信息，在分析不同植 被类型以及不同物候期植被长势影响基础上建立 MODIS 短波红外水分胁迫指数 MSIWSI （ Shortwave Infrared Water Stress Index） ，并利用干旱 / 半干旱区 实测土壤水分对该模型进行校验，同时利用不同物 候期春小麦土壤墒情分析该模型适用性。
构建短波红外光谱特征空间，依据不同土地利用类型分析不同地物在光谱特征空间中的分布规律，提出 MODIS 短
波红外水分胁迫指数 MSIWSI。利用实测 20 cm 土壤相对湿度验证 MSIWSI、EVI 以及 MPDI 与实测数据相关性关系
并对比分析不同指数敏感性，利用不同物候期春小麦土壤墒情分析 MSIWSI 指数适用性。研究结果表明： 与其他指
作物区 2 维散点图，提取的基线斜率为 1． 1，而分别
利用裸地或低植被覆盖区（ 图 2（ d） ） 以及研究区所
有类型（ 图 2（ e） ） 2 维散点图提取的基线斜率均为
0． 93，依据一个时期所有地物类型构成的三角形分
布提取统一的土壤基线不能充分反映不同土地覆
盖类型在散点图中的不同分布，因此在模型构建中
变化就能引起短波红外光谱反射率的巨大变化，因 此短波红外波段的水分敏感特性更适合构建旱情 监测指数。
MODIS 数据有 36 个 波 段，光 谱 范 围 从 0． 4— 14． 4 μm。其提供的短波红外波段即第 6 波段和第 7 波段都位于水汽吸收区，分别近似对应水汽的吸 收谷和吸收峰，对水分状态的变化较为敏感，第 6 波 段和第 7 波段一定形式的组合能用来反映植被和土 壤含水量的变化。本文利用 MODIS 第 6 波段和第 7 波段经过大气纠正的反射率数据，建立短波红外光 谱特征空间。图 1（ a） 是研究区 2005 年第 193 天构 建的短波红外光谱特征空间。该光谱特征空间呈 现典型三角形分布，各种地物按一定规律分布在此 空间。由于植被对第 6 波段强烈反射，而且植被在 第 7 波段的反射率明显小于其在第 6 波段的反射 率，MODIS 两个短波红外波段数据散点图主要集中 在短波红外特征空间左上方，而且 AC 为土壤基线， 离基线 AC 越远，植被覆盖越高，靠近 AC 区域主要 是裸土区及低植被覆盖区。依据 MODIS 2005 年土 地覆盖分类产品提取出 2005 年第 193 天不同地物 类型并构建散点图，图 1（ b） 为水体区域短波红外波 段散点图，发 现 三 角 形 分 布 中 水 体 区 域 最 靠 近 原 点，离原点距离越近，土壤含水量越高，图 1（ c） 为裸 地以及低植被覆盖区域短波红外波段散点图，发现 植被覆盖越低越靠近土壤基线 AC。综合分析土壤 与植被波谱特性知图 1（ a） 中 A 点为湿润裸土区，C 点为干燥裸土区，B 点为全植被覆盖区。
2 研究方法
2． 1 MODIS 短波红外特征空间介绍
土壤光谱是组成土壤不同种类的矿物、有机质 和水的光谱特征的综合反映。对于同一种类型的 土壤，影响其反射率的主要因素是土壤含水量。水 存在两个强烈 的 吸 收 峰，中 心 分 别 在 1． 42 μm 和 1． 96 μm 波段处，在 1． 65 μm 波段处有一个吸收低 谷。当土壤 含 水 量 增 加 时，土 壤 反 射 率 会 降 低，且 在 1． 42 μm 和 1． 96 μm 附近水的吸收峰处形成反 射谷，谷深与含水量呈正比关系。Ben-Dor 和 Banin （ 1990） 的研究表明，短波红外的光谱特征可以用于 鉴定土壤中的有机物、水分含量以及土壤化学组分 等。在 1． 1—2． 5 μm 波段间，植被的光谱反射率基 本被液态 水 的 吸 收 特 征 所 控 制，叶 内 含 水 量 增 加， 其光谱反射率降低； 在 1． 42 μm 和 1． 96 μm 附近反 射率跌落，存 在 两 个 反 射 谷，其 谷 深 与 液 态 含 水 量 有关，在 1． 65 μm 附近有一个小的反射峰。上述分 析表明，在短波红外 1． 1—2． 5 μm 范围间，土壤及 植被的反射率特征与含水量密切相关，水在不同波 段处的吸收特征是影响土壤及植被波谱曲线变化 幅度的一个重要因素。土壤和植被在 1． 42 μm 和 1． 96 μm 附 近 的 反 射 谷 对 应 水 的 吸 收 峰，在 1． 65 μm 处的反射峰对应水的吸收谷。Fensholt 和 Sandholt （ 2003） 研究表明植被土壤水分状态的微小
董婷 等： MODIS 短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析
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图 1 MODIS 短波红外特征空间不同土地覆盖类型 2 维散点图分布（ 2005 年第 193 天） Fig． 1 Scatter plots for different land cover classes in MODIS shortwave infrared spectral feature space （ 2005193）
上的任意一点 E（ Ｒ6 ，Ｒ7 ） 到短波红外特征空间土壤 基线 AC 的垂线 L 的距离 EF 来描述干旱的情况，同
1007-4619（ 2015） 02-0319-09
Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报
MODIS 短波红外水分胁迫指数及其在 农业干旱监测中的适用性分析
董婷，孟令奎，张文
武汉大学 遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079
摘 要： 植被土壤水分状态的微小变化能引起短波红外光谱反射率的巨大变化。利用 MODIS 第 6 波段和第 7 波段
收稿日期： 2013-12-27； 修订日期： 2014-07-22； 优先数字出版日期： 2014-07-29 基金项目： 国家科技支撑计划重点基金项目（ 编号： 2011BAH12B06-02） ； 水利部公益性行业科研专项（ 编号： 201001046） ； 高分辨率对地观测系统重 大专项（ 编号： 08-Y30B07-9001-13 /15） 第一作者简介： 董婷（ 1988— ） ，女，博士研究生，研究方向为遥感图像处理，灾害和环境遥感应用方面。E-mail： dongt@ whu． edu． cn 通信作者简介： 孟令奎（ 1967— ） ，男，教授，博士生导师，主要从事网络 GIS 及遥感应用研究。E-mail： lkmeng@ whu． edu． cn
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Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报 2015，19（ 2）
随着遥感数据的不断丰富，可用数据源日益增 多。其中 MODIS（ Moderate Ｒesolution Imaging Spectroradiometer） 数据提供了丰富的光谱波段，光谱范 围为 0． 4—14． 4 μm，尤其是其设计了两个对水分变 化极为敏 感 的 短 波 红 外 光 谱 波 段。学 者 们 基 于 MODIS 数 据 建 立 了 一 系 列 遥 感 干 旱 监 测 模 型 （ Caccamo 等，2011； Gu 等，2007，2008； Park 等， 2004； Ｒhee 等，2010； Wan 等，2004； Zhang 和 Jia， 2013； 程宇 等，2006） 。
Ghulam 等人（ 2007a） 根据地表光谱特征与土壤 水分的变化关系，提出垂直干旱指数 PDI （ Perpendicular Drought Index） ，利用 NIＲ-Ｒed 特征空间中任 意一点到土壤基线的垂直距离表征干旱状况，并使 用 MODIS 数据验证 PDI 在中国北部地区的有效性，
考虑到不同植被在不同物候期长势不同，在短 波红外特征空间中的反射率分布范围存在差异，依 据 MODIS 2005 年土地覆盖分类产品，分别提取出 研究区 2005 年第 193 天主要土地覆盖类型并构建 散点图 （ 图 2） ，发现灌丛、草地、作物区散点图均呈 现三角形分布，但形状非完全一致，图 2（ a） 是灌丛 区 2 维散点图，提取的基线斜率为 0． 98，图 2（ b） 是 草地 2 维散点图，提取的基线斜率为 0． 9，图 2（ c） 是
数相比，MSIWSI 模型与实测土壤湿度的相关性更高； MSIWSI 能够反映不同物候期春小麦土壤水分变化趋势，相关
性都达到极显著性水平。
关键词： MODIS 短波红外水分胁迫指数（ MSIWSI） ，干旱监测，土壤水分，植被覆盖度，土地利用类型
中图分类号： TP79
文献标志码： A
引用格式： 董婷，孟令奎，张文． 2015． MODIS 短波红外水分胁迫指数及其在农业干旱监测中的适用性分析． 遥感学报，19 （ 2） ：
发现 PDI 适用于裸土区以及植被生长季初期； 朱琳 等人（ 2010） 采用 FY-3A / MEＲSI 数据和 PDI 干旱指 数对中国北方典型干旱半干旱区域进行干旱监测 试验，证明 PDI 与实地观测 20 cm 土壤持水百分含 量有较好的负相关关系； 鉴于 PDI 的局限性，Ghulam 等人（ 2007b） 在 NIＲ-Ｒed 特征空间中考虑植被 覆盖信息，提出改进的垂直干旱指数 MPDI （ Modified Perpendicular Drought Index） ，实验证明 MPDI 能 较好反映研究区旱情动态变化，而且在高植被覆盖 区，MPDI 的干旱监测效果明显优于 PDI； 近期的研 究工作（ Shahabfar 等，2012； 冯海霞 等，2011； 杨学斌 等，2011） 也表明 MPDI 对干旱变化的响应比 PDI 敏 感，且在植被覆盖较好地区 MPDI 的监测效果比 PDI 更为有效。但是这类指数的构建都是基于一条固 定的特征空间土壤基线构建，而实际土壤线的形状 和性质不仅与土壤类型相关（ Ghulam 等，2007b） ，也 会受不同作物长势、不同土地覆盖类型影响。
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Dong T，Meng L K and Zhang W． 2015． Analysis of the application of MODIS shortwave infrared water stress index