遥感监测干旱的方法综述
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展1. 引言1.1 研究背景干旱是全球性气候变化的重要表现之一，对农业生产、生态环境和社会经济发展都具有重要影响。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法成为研究热点之一。
遥感技术可以实现对大范围地表信息的快速获取，为干旱监测提供了有效手段。
研究人员通过分析遥感影像中的植被指数、地表温度等参数，可以实现对干旱的实时监测和评估。
遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、数据挖掘等技术，实现对干旱灾害的空间分布和趋势分析，为干旱防灾减灾提供科学依据。
基于遥感的干旱监测方法对于加强对干旱灾害的监测和预警具有重要意义。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展，探讨遥感技术在干旱监测中的应用、干旱监测指标的选取、遥感数据源的选择以及遥感技术在干旱监测中的优势和挑战。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探究基于遥感的干旱监测方法在实践中的应用情况，分析其在干旱监测中的优势和挑战，为进一步提升干旱监测的准确性和效率提供理论基础和技术支持。
通过对遥感技术在干旱监测中的应用案例进行梳理和总结，进一步完善干旱监测指标体系，探讨遥感数据源的选择与利用方式，为科研工作者和决策者提供更为全面的干旱监测方法和技术支持。
同时，研究具有指导干旱监测工作实践的重要意义，可以为相关政府部门、科研机构和农业生产单位提供科学依据，指导他们更加科学、有效地进行干旱监测和应对工作，促进农业生产和生态环境保护的可持续发展。
1.3 意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类社会都造成了严重影响。
开展有效的干旱监测工作具有重要的意义。
基于遥感的干旱监测方法能够实现对大范围区域的实时监测和评估，为干旱灾害的预警和应对提供了重要依据。
遥感技术还可以提供丰富的地表信息，为干旱监测和评估提供了更为全面的数据支持。
通过引入遥感技术，还可以实现干旱监测工作的自动化和精细化，提高监测的准确性和时效性。
基于遥感的干旱监测方法具有重要的实践意义和科学价值，对于提高我国干旱监测水平、加强干旱灾害防治工作具有重要的推动作用。
基于遥感技术旱涝灾害监测新方法
基于遥感技术旱涝灾害监测新方法一、遥感技术概述遥感技术是一种通过非接触的方式获取地球表面信息的技术手段。
随着科学技术的不断进步，遥感技术已广泛应用于农业、林业、城市规划、环境监测等多个领域。
特别是在自然灾害监测领域，遥感技术以其快速、准确、实时的特点，成为监测旱涝灾害的重要工具。
1.1 遥感技术的核心特性遥感技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 空间覆盖范围广：遥感技术可以覆盖大范围的地表区域，不受地形和气候条件的限制。
- 信息获取速度快：遥感技术能够在短时间内获取大量地表信息，为灾害监测提供及时的数据支持。
- 多时相观测：遥感技术可以进行连续的时相观测，有助于分析灾害的发展趋势。
- 多光谱分析：遥感技术通过不同波段的光谱分析，可以获取地表的多种物理和生物特性。
1.2 遥感技术的应用场景遥感技术在旱涝灾害监测中的应用场景主要包括：- 旱情监测：通过分析地表植被指数、土壤湿度等指标，评估旱情的严重程度。
- 洪水监测：利用遥感技术监测水体面积的变化，判断洪水的发生和扩散情况。
- 灾害预警：结合气象数据和地表信息，预测旱涝灾害的发生，为防灾减灾提供决策支持。
二、基于遥感技术的旱涝灾害监测方法基于遥感技术的旱涝灾害监测方法，是利用遥感数据进行灾害特征提取、分析和预警的过程。
这些方法包括但不限于以下几种：2.1 地表温度反演地表温度是旱涝灾害监测的重要指标之一。
通过遥感数据反演地表温度，可以评估地表的热状况，进而判断旱涝灾害的发生。
2.2 植被指数分析植被指数（如归一化植被指数NDVI）可以反映植被的生长状况和健康状况。
在旱涝灾害监测中，植被指数的变化可以作为旱情和涝情的指示。
2.3 土壤湿度监测土壤湿度是旱涝灾害监测的另一个关键指标。
利用遥感技术监测土壤湿度，可以评估旱情和涝情对土壤的影响。
2.4 水体面积变化监测水体面积的变化是洪水发生和扩散的直接表现。
通过遥感技术监测水体面积的变化，可以及时了解洪水的动态。
我国西南干旱研究最新进展综述
我国西南干旱研究最新进展综述我国西南干旱研究最新进展综述近年来，我国西南地区的干旱问题日益突出，给农业生产、生态环境和人民生活带来了巨大的影响。
为了应对西南地区日益严峻的干旱挑战，我国科学家积极投入研究，取得了一系列重要成果。
本文将综述我国西南干旱研究的最新进展，内容包括干旱成因、干旱监测预测、干旱对生态环境的影响以及干旱灾害应对策略等方面。
一、干旱成因的研究进展西南地区的干旱主要是由于降水偏少和蒸发蒸腾大的气候特点所致。
科学家通过对气候系统的研究，发现西南干旱主要受到南亚季风和西太平洋副热带高压的影响。
南亚季风是西南地区的主要降水来源，而西太平洋副热带高压则决定了干旱程度。
此外，气候变化也对西南地区的干旱产生了重要的影响。
通过对气候变化与西南干旱之间的关系进行分析，科学家发现，气候变化导致了降水分布的变化，使得西南地区的干旱呈现出加剧的趋势。
二、干旱监测预测的研究进展准确监测和预测干旱的发生和发展趋势对于制定合理的干旱防治措施具有重要意义。
近年来，我国科学家提出了一系列干旱监测和预测方法，取得了显著的进展。
其中，遥感技术被广泛应用于干旱监测领域。
科学家利用卫星数据获取了遥感指标，如地表温度、NDVI（归一化差值植被指数）等，并通过建立干旱指数模型，实现了对干旱的监测与预测。
三、干旱对生态环境的影响及其研究进展西南地区的干旱对生态环境的影响主要表现在农业生产、水资源及生态系统等方面。
科学家通过对干旱条件下农作物生长和产量的研究发现，干旱会显著降低农作物的生长速度和产量，并对作物的品质产生负面影响。
此外，干旱还加剧了水资源的稀缺，导致河流水位下降、水库蓄水量减少等问题。
同时，干旱还对生态系统造成了重大破坏，导致植被减少、土壤侵蚀加剧和生物多样性下降等现象。
四、干旱灾害应对策略的研究进展为了应对西南地区的干旱灾害，我国科学家通过多年的研究和实践，总结出一系列有效的干旱灾害应对策略。
其中，提高水资源利用效率是重要的措施之一，包括加强节水灌溉技术的推广应用、构建高效水资源管理体系等。
(完整版)遥感应用
干旱等灾害的监测干旱及监测由于从植被指数反演出的地表绿度与植物的生长状态及其密度密切相关，因此，植被指数可用于监测对作物生长不利的环境条件，尤其是对在干旱环境的监测。
植物冠层温度升高是植物受到水分胁迫和干旱发生的最初表征。
因此，土地表面温度可用于干旱监测。
距平植被指数A VI ：分析NDVI 的变化与短期的气候变化之间的关系A VI 作为监测干旱的一种方法，它以某一地点某一时期多年的NDVI 平均值为背景值，用当年该时期的NDVI 值减去背景值，即可计算出A VI 的变化范围，即NDVI 的正、负距平值。
正距平反映植被生长较一般年份好，负距平表示植被生长较一般年份差。
一般而言，距平植被指数为-0.1~-0.2表示旱情出现，-0.3~-0.6表示旱情严重。
条件植被指数 VCIVCI 的缺点是未考虑白天的气象条件如净辐射、风速、湿度等对热红外遥感的影响及土地表面温度的季节性变化 条件温度指数TCI 强调了温度与植物生长的关系，即高温对植物生长不利归一化温度指数 条件植被温度指数雷达土壤水探测水的介电常数和干土介电常数有很大的差别，水的介电常数大约为80，而干土介电常数仅为3左右。
一般土壤可以看成是水和干土的混合，因而土壤的介电常数会随着土壤含水量的增大而增大。
并且，电磁波散射模型已表明雷达回波的后向散射系数直接受土壤介电常数的影响。
这就构成了微波遥感探测土壤湿度的物理基础。
雷达土壤水探测的优势：（1）雷达土壤水探测的优势主要体现在微波遥感不受光照、云雾等天气条件的影响，具有全天时、全天候工作的特点。
（2）特别是长波段微波能够穿透植被，并对土壤具有一定的穿透能力。
土壤水反演通过统计后向散射系数与土壤水分之间的关系，确定土壤水分预测的经验方程。
水平、垂直同极化后向散射系数有很高的相关性，相关系数达到0.904；同时，从两个极化数据的回归线来看，整体上裸土的水平同极化后向散射系数略小于垂直同极化后向散射系数20cm 深土壤含水量和后向散射系数的散点图，裸土后向散射系数与土壤含水量正相关，后向散射系数对土壤含水量较敏感。
干旱等农业灾害遥感监测PPT课件
地理信息工程系 2020年11月13日星期五
干旱及监测
干旱是一种潜在的自然现象，它的发生过程复杂，通常 表现为一种缓慢的自然灾害。干旱发生于全球所有的气 候带，但其在不同气候带的表现形式不同，因而导致了 至今还没有一个适用于任何条件下的定义。 干旱的定义划分为4种基本的定义类型，即气象干旱、 农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。
GPS点位数据
地面实测土壤水数据
探讨后向散射系数与土壤水之间关系
土壤水分监测流程图
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试验数据简介
研究区概况 试验区位于北京市昌平、顺义和通县三个区。地处东 经115º58´－116º50´北纬39º30´－40º33´，海拔高度在30－60米。区 内主要土地类型有农田、林地、果园及水体等，农田的主要类型有 小麦地、苜蓿地和裸地。研究区农田地势平坦，起伏较小。 卫星数据概况 采用的雷达数据为ENVISAT-ASAR。卫星轨道高度 为800公里，过境周期为35天。根据试验目的选择了分辨率为30米、 极化方式为HH/VV、观测角为IS7(42.5°～ 45.2°)的Alternating Polarisation工作模式 地面试验 安排在3月24日上午，冬小麦正处于返青初期，覆盖度较 低，大约为0.2左右。试验内容包括土壤含水量测量、小麦覆盖度测 量及测点GPS定位、数字照片的拍摄。试验时天气晴朗，获取的数 据精度较高。
式中
LSTNDV.m Ii axabNDVi I LSTNDV.m Ii ina'b'NDVi I
干旱监测（植被指数-地表温度）
条件植被温度指数（VTCI）
物 理 意 义
干旱监测
VTCI：多时段
对比分析
2005年
AVI TCI
植被温度干旱指数法
植被温度干旱指数法，也被称为温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，简称TVDI），是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。
这种方法同时考虑了归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）的影响，使其可以用于干旱监测，特别是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，以及研究干旱程度的空间变化特征。
温度植被干旱指数的计算方法主要基于NDVI-LST特征空间，找出每个NDVI值对应的地面温度的最大值和最小值，即干边和湿边。
然后根据干边和湿边的拟合方程，可以计算出每个像元的TVDI值。
在干边上，TVDI的值为1，表示最干旱；在湿边上，TVDI的值为0，表示最湿润。
此外，还有温度植被角度指数（TVA），它是通过对LST/NDVI取arctangent函数来计算的，这种方法补充了LST/NDVI的缺陷。
总的来说，植被温度干旱指数法是一种有效的干旱监测方法，它可以利用遥感数据反演出植被覆盖区域的表层土壤水分情况，从而帮助我们更好地理解和应对干旱问题。
ENVI土壤湿度遥感反演及干旱灾害监测
遥感建模与应用综合实习实验报告学期2017-2018学年第二学期姓名学号指导教师闵爱莲实验题目:土壤湿度遥感反演研究1.实验目的1.1熟悉遥感图像大气校正、几何校正的流程，掌握NDVI的计算及密度分割的过程。
1.2 学会利用TM热红外波段反演地表温度，了解TVDI的原理，制图输出黄骅市TVDI图像。
1.3 掌握基本的统计学评价指标（R2值、相关系数、线性拟合模型精度评价等），建立干旱指数TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。
2.实验要求2.1 大气校正，几何校正后NDVI计算并制图输出。
2.2地表温度反演；Ts-NDVI散点图制作；TVDI指数计算；除云、除水、除建筑物，保留植被区域的TVDI。
2.3建立TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。
模型精度评价。
土壤相对湿度制图。
3.实验数据TM200205图像、BASE IMAGE图像、研究区矢量边界图。
4.实验步骤:4.1图像预处理以及NDVI制图。
①大气校正。
本实验选择黑暗像元法进行大气校正。
打开TM200205,快速统计图像DN值，记录7个波段每个波段的黑暗像元。
本实验选择DN值像元个数为十位数时对应的DN值作为黑暗像元DN值。
所有像元均减去此黑暗像元的DN,达到校正目的。
所依据原理为认为黑暗像元的辐射记录值为0，且认为图像各处大气影响一致，之所以不为0是由于大气程辐射的影响，减去此DN，即为整体消除大气程辐射的影响。
②几何校正。
加载并打开base image和TM200205图像，基于Map下的图像到图像校正方法进行几何校正。
以base image为基准图像，以TM200205为待校正图像。
本实验选择20个地面同名地物点作为控制点，总的均方根误差为0.8257个像元，选择的原则是：控制点要分布均匀，图像边缘部分要多选取。
选择大桥桥头、河流拐弯处、道路交叉口、机场等易于区分且不易随时间变化太大的地物。
几何位置变换公式为多项式变换，二次多项式。
重采样方法为线性内插法。
农作物病虫害遥感监测综述
农作物病虫害遥感监测综述随着科技的不断进步和发展，遥感技术已经成为农作物病虫害监测的重要手段。
本文将对农作物病虫害遥感监测进行综述，包括背景和意义、研究现状、方法和成果，以及未来研究方向和建议。
农作物病虫害遥感监测是指利用遥感技术对农作物病虫害进行大范围、实时、动态的监测和评估。
遥感技术的优势在于其具有大范围、快速、无损等特性，可以为农作物病虫害监测提供更为便捷和准确的数据支持。
农作物病虫害遥感监测的目的在于及时发现病虫害，防止其扩散和传播，降低农业生产损失。
随着遥感技术的不断发展，农作物病虫害遥感监测的方法也在不断改进和完善。
目前，农作物病虫害遥感监测主要采用以下几种方法：可见光和红外遥感技术是农作物病虫害遥感监测中最常用的方法之一。
通过获取农作物反射和发射的电磁波信号，可以获取农作物的光谱特征，进而识别出病虫害的类型和程度。
高光谱遥感技术是一种能够获取连续光谱信息的技术。
通过对农作物的高光谱数据进行处理和分析，可以得出农作物的生化成分、生长状况等信息，有助于准确判断农作物病虫害的状况。
雷达遥感技术是一种利用微波遥感农作物的技术。
该技术可以穿透云层和植被冠层，获取农作物的三维结构信息，进而计算出农作物的生物量、叶面积指数等信息，为农作物病虫害监测提供依据。
近年来，人工智能技术在农作物病虫害遥感监测中得到了广泛应用。
利用机器学习和深度学习等技术，对遥感图像进行自动分析和识别，能够快速、准确地检测出农作物病虫害的类型和范围。
农作物病虫害遥感监测应用前景及未来研究方向农作物病虫害遥感监测具有广阔的应用前景。
该技术可以为农业生产提供及时、准确的病虫害信息，指导农民进行科学防治，提高农业生产效率。
农作物病虫害遥感监测可以为农业部门提供决策支持，帮助制定合理的农业政策和措施。
该技术还可以为科研人员提供研究数据，有助于深入探讨农作物病虫害的发生规律和传播途径。
未来，农作物病虫害遥感监测研究方向主要包括以下几个方面：尽管目前农作物病虫害遥感监测技术已经取得了一定的成果，但在准确性和可靠性方面仍存在不足。
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分有较大的热容量和热传导率使较湿的土壤具有较大的热
惯量，因此土壤水分与土壤热惯量间有重要的联系。
土壤热惯量（ｔｈｅｒｍａｌ ｉｎｅｒｔｉａ）可表示为：
，
式中Ｐ为热惯量（Ｊｍ－２Ｋ－ Ｓ ） １ －１／２ ， λ为热导率（Ｊｍ－１ Ｓ－１ Ｋ－１ ），
ρ为土壤密度（Ｋｇｍ－３）ｃ为比热（ＪＫｇ－１Ｋ－１）。
精度进行了比较分析，建立了适合河北广大地区的土壤水分
遥感模型。刘振华等（２００６）考虑植被因素的影响，将热惯
量模型的应用从裸土扩展到植被覆盖区，在植被覆盖区域使
用双层模型中的土壤能量平衡方程，同时在热传导的边界条
件中引入显热通量和潜热通量。
２．２ 植被温度指数
植被指数与地面温度是描述土地覆盖类型特征的两个重
要参数，与土壤水分含量密切相关，两种数据的合理融合能
使地表信息更加丰富，更有利于反映土壤的水分状况。
收稿日期：２０１１－０３－１０ 修回日期：２０１１－０３－２７ 作者简介：宋炜（１９８３－），男，江西樟树籍，研究生，助理工程师，研究方向为遥感应用。
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开发应用
Ｓａｎｄｈｏｌｔ等 利 ［５］ 用简化的ＴＳ－ＮＤＶＩ特征空间提出了温
法，对干旱抗灾减灾，国民经济和社会的可持续发展有十
分巨大的意义［１］。
传统的土壤水分测定方法代表范围有限，数据的实时性较
差，动态性很难保证，人力财力消耗大，效率非常底，数
据的稳定性受站点和操作人员影响因素也较大，数据更新
也困难。而随着２０世纪６０年代以来遥感技术的兴起，利用
遥感监测土壤水分克服了以上的困难，取得巨大的成功。
度植被干旱指数ＴＶＤＩ概念，表示为：
，式中
为ＮＤＶＩ对应的最低表面温度，对应着Ｔ－ＮＤＶＩ特征空间
的湿边， 为ＮＤＶＩ对应的最高表面温度，对应着Ｔ－ＮＤＶＩ特
征空间的干边。
国内学者在此基础上也做了大量的研究。刘良云等
（２００２）利用ＴＳ与ＮＤＶＩ关系进行地物分类，提取了植被覆
盖和土壤湿度的信息；齐述华等（２００３）利用ＡＶＨＲＲ数据
１ 引言
从全球范围看，旱灾已经成为影响面最广、造成经济
损失最大，被认为是世界上最严重的自然灾害类型。我国
是一个干旱及旱灾频繁发生的国家。随着社会经济的发展
和人口膨胀，我国水资源短缺现象日趋严重，在全球变暖
和干旱化的背景下，旱灾研究成为可持续发展的重大课
题。因此探讨一套客观、动态、实时的土壤水分监测方
地物的细微变化。光谱微分技术处理“连续”的光谱是遥
感中常用的数学方法，高光谱分辨率微分光谱在遥感中很
有应用潜力。
在太阳光谱范围 （３８０～２５００ｎｍ） 的光谱反射信息也
能够用于估算土壤表层水分。随土壤水分的增加土壤光谱
反射率在整个波长范围内降低，尤其在７６０，９７０，１１９０，
１４５０，１９４０和２９５０ｎｍ等水分吸收波段。土壤水分含量与水
在实际应用中，常用表观热惯量ＡＴＩ代替热惯量Ｐ：
，
，式中 、 分别是一天最高、
最低温度，Ａ为全波段反照率。有了表观热惯量ＡＴＩ后，常用
线性经验公式计算土壤水分Ｗ，即
。
国内开展土壤水分遥感监测试验研究大体上从八十年代
中期的“七·五”期间才开始起步。张向前等人（１９８４）利
用航空摄影数据第一次制作了国内热惯量图。隋洪智等
中国西部科技 ２０１１年０５月（上旬）第１０卷第１３期总第２４６期
遥感监测干旱的方法综述
宋炜
（广州市房地产测绘所，广东 广州 ５１０６００）
摘 要：土壤水分是土壤的重要组成部分，在地－气界面间物质、能量交换中起着重要的作用。遥感技术具有大面积同 步观测，时效性，全天候性、经济性的特点，为大面积动态监测土壤水分提供了可能。本文简述了目前的几种主要遥感 监测土壤水分的方法：热惯量法、温度植被指数法、作物缺水指数法、高光谱法和微波遥感法。并分析了各种方法的原 理和优劣，最后总结并展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。 关键词：土壤水分；遥感；综述；进展 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６３９６．２０１１．１３．０２０
数之间的数学关系。土壤的介电常数的变化反映了土壤水分 含量的变化。但通常遥感器不能直接测得土壤的介电常数， 而是获得土壤的后向散射系数。对于粗糙表面的散射的研究 主要有几何光学模型（ＧＯ）、物理光学模型（ＰＯＭ）、小波扰动 模型（ＳＰＭ）。这些模型各有各的适应范围，其中几何光学模 型和物理光学模型都是基于基尔霍夫模型，只是前者是在驻 留相位近似下得到的，后者是在标量的近似下得到的。基尔 霍夫模型要求地表相关长度大于一个电磁波波长。而小波扰 动模型是针对当表面相关长度小于波长时提出来的。由于实 际地表是连续的，上述模型都不能很好地描述地表的真实状 态。近些年，人们意识到ＳＰＭ，ＰＯＭ以及ＧＯ模型在粗糙度方面 都有一定的局限性。自然地表的真实状况超越了这些模型粗 糙度的范围。近年来，随着雷达传感器和极化技术的发展， 通过多模式（多波段、多极化、可变入射角）地表散射计数 据分析雷达后向散射系数与频率、极化、入射角及地表参数 （介电常数、表面均方根高度、相关长度）间的相关关系， 发展了一些极化雷达同时反演介电常数和地表粗糙度的经验 模型，如Ｏｈ模型、Ｄｕｂｏｉｓ模型和Ｓｈｉ模型，这些模型主要适 用于裸露地表区域。 ３．２ 植被覆盖区的微波遥感方法
遥感方法具有常规检测手段无法比拟的时效性和动态性，
同时遥感影像是整个面上的宏观反映，特别适合大范围实
时的干旱监测。遥感检测土壤水分的方法发展了很多，总
的来说分为光学遥感和微波遥感两个方面。
２ 光学遥感监测土壤水分
２．１ 热惯量法
热惯量是土壤的一种热特性，是引起土壤表层温度变
化的重要因素，影响土壤温度日较差的大小。同时由于水
Abstract:Soil moisture is an important component of soil,and plays an important role in materials and energy exchanges between earth and atmosphere.With the features of observing large area synchronously,timely,all-Weatherly,and economically,remote sensing technique makes dynamic soil water monitoring possible.In this paper,several principle algorithms and methodologies for monitoring soil moisture content by remote sensing are summarized briefly,including thermal inertia approach,normalized vegetation index scheme,A T-NDVI space method,crop water deficit index method,hyper spectral remote sensing based algorithm and microwave remote sensing orientated methodology.The features of the whole bag of tricks are analyzed systematically,and the future possible prospect of the developing trend on soil moisture monitoring by remote sensing is reviewed. Key words:Soil moisture;Remote sensing;Summary;Progress
植被对主动微波的影响主要是吸收和散射到达冠层的微 波信号。吸收主要是由于植被本身所含的水分，而植被的散 射则受以下几个因子的影响：（１）植被本身的介电常数， 它决定于植被的含水量。（２）冠层中散射体的尺度大小及 分布。（３）冠层中散射体的几何形状及分布。（４）冠层中 散射体的取向及分布。（５）植被冠层的几何形状，包括植 被的行向和间距、郁闭度等。（６）植被底层土壤的粗糙度 和介电常数。
省北部利用ＮＯＡＡ ／ＡＶＨＲＲ图像和各气象站资料，根据作物
缺水指数半定量给出了土壤旱情分布图；申广荣等以
ＧＩＳ为工具实现图像、图形、数据一体化处理，用作物缺
水指数实现了黄淮海平原旱情监测。
２．４ 高光谱法
高光谱遥感技术具有高光谱分辨率的特点，能够提供
连续的反射光谱曲线，而连续的反射光谱曲线可以表现出
经过近几十年来国内外学者不断的 研究，人们建立了许 多植被散射理论模型。Ｋａｒａｍ Ｍ Ａ 和Ｆｕｎｇ Ａ Ｋ根据辐射传输 模型建立的植被散射模型中，植被被当作具有圆盘状散射体 的随机介质，圆盘的取向是随机的，并且考虑了因为圆盘取 向的不同而引起的散射场极化方式的变化；Ｅｏｍ Ｈ Ｊ等以针 状粒子为散射体建立了针叶植被的散射模型，在模型中考虑 了针状粒子取向对于后向散射系数的影响，认为后向散射系 数随入射角的变化主要取决于针状粒子的取向；ＦＵＮＧ Ａ Ｋ等 在建立模型时考虑了散射体处于Ｆｒｅｓｎｅｌ区域的作用，结果 表明Ｆｒｅｓｎｅｌ作用能够使圆盘状叶子的后向散射系数减小，
为：
，式中ＣＷＳＩ为作物缺水指数，Ｅ为实际蒸散，
Ｅｐ为潜在蒸散。
我国学者也对作物缺水指数展开了积极的研究缺水状况的
学者，通过对Ｊａｃｋｏｎ的ＣＷＳＩ理论模式的研究，认为遥感面
与作物冠层的饱和水气面不重合，并重新定义了潜在蒸
发，建立了一个作物缺水的微气象模式；田国良等在河南
是目前研究最多的监测土壤水分方法。具有全天时、全天
候、多极化和对植被及土壤有一定的穿透能力等特点。由