土壤水分遥感监测的研究进展

第２７卷第４期２００７年８月 水土保持通报Ｂｕｌｌｅｔｉｎ　ｏｆ　Ｓｏｉｌ　ａｎｄ　Ｗａｔｅｒ　ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．　２７Ａｕｇ．，Ｎｏ．　４２００７

土壤水分遥感监测的研究进展 全兆远‘，张万昌“日．南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京２１００９３；　２．南京大学地球科学系，江苏南京２１００９３　；摘要：土壤水分是土壤的重要组成部分，在地一气界面间物质、能量交换中起着重要的作用，是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测，时效性、经济性强的特点，为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了到目前为止出现的几种主要的土壤水分遥感监测方法，如热惯量法、作物缺水指数法、归一化植被指数法、植被指数距平法、植被供水指数法、植被状态指数法、温度状态指数法、温度植被干旱指数法、高光谱法、微波遥感法，并分析了各种方法的原理和特点，最后展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。关键词：遥感；监测；土壤水分，进展文献标识码：Ａ文童编号：１０００－２８８Ｘ（２００７）０４－０１０７－－０７中图分类号：５１５２．７，　Ｘ８３０

Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｆ　Ｓｏｉｌ　Ｍｏｉｓｔｕｒｅ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｂｙ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ

ＴＯＮＧ　Ｚｈａｏ－ｙｕａｎ＇，ＺＨＡＮＧ　Ｗａｎ－ｃｈａｎｇｔ （１．　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｅａｒｔｈ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＥＳＳＩ），　Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｎａｎｊｉｎｇ， Ｊｉａｎｇｓｕ　２１００９３，　Ｃｈｉｎａ；　２．　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｅａｒｔｈ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，　Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｎａｎｊｉｎｇ，　Ｊｉａｎｇｓｕ　２１００９３，　Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｓｏｉｌ　ｍｏｉｓｔｕｒｅ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｏｆ　ｓｏｉｌ，　ａｎｄ　ｐｌａｙｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｏｌｅ　ｉｎ　ｍａｔｅｒｉａｌｓ　ａｎｄ　ｅｎｅｒ－ｇｙ　ｅｘｃｈａｎｇｅｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｅａｒｔｈ　ａｎｄ　ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ．　Ｉｔ　ｉｓ　ａｌｓｏ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｏｆ　ｃｒｏｐ　ｇｒｏｗｉｎｇ　ａｎｄ　ｃｒｏｐ　ｙｉｅｌｄｆｏｒｅｃａｓｔ．　Ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｏｂｓｅｒｖｉｎｇ　ｌａｒｇｅ　ａｒｅａ　ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｌｙ，　ｔｉｍｅｌｙ，　ａｎｄ　ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙ，　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｍａｋｅｓ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｓｏｉｌ　ｗａｔｅｒ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｐｏｓｓｉｂｌｅ．　Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｂｒｉｅｆｌｙ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ　ｔｈｅ　ｕｐ－ｔｏ－ｄａｔｅ　ｐｒｏ－ｇｒｅｓｓｅｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ａｎｄ　ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓ　ｆｏｒ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　ｓｏｉｌ　ｗａｔｅｒ　ｃｏｎｔｅｎｔ，　ｉｎ－ｅｌｕｄｉｎｇ　ｔｈｅｒｍａｌ　ｉｎｅｒｔｉａ　ａｐｐｒｏａｃｈ，　ｃｒｏｐ　ｗａｔｅｒ　ｓｔｒｅｓｓ　ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｈｏｄ，　ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｓｃｈｅｍｅ，　ＡＴ－ＮＤＶＩ，　ｃｒｏｐ　ｗａｔｅｒ　ｄｅｆｉｃｉｔ　ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｈｏｄ，　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｓｃｈｅｍｅ，　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘｍｅｔｈｏｄ，　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ／ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｄｒｙｎｅｓｓ　ｉｎｄｅｘ　ａｐｐｒｏａｃｈ，　ｈｙｐｅｒ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄ　ｍｉｃｒｏｗａｖｅ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｒｉｅｎｔａｔｅｄ　ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ．　Ｔｈｅ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ａｎｄ　ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｅｖｅｒｙ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ａｌｇｏ－ｒｉｔｈｍ　ｏｒ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ａｒｅ　ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ　ａｎａｌｙｚｅｄ，　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｐｏｓｓｉｂｌｅ　ｐｒｏｓｐｅｃｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ　ｔｒｅｎｄ　ｏｎｓｏｉｌ　ｍｏｉｓｔｕｒｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｂｙ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｓ　ｒｅｖｉｅｗｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：　ｍｏｎｉｔｏｒ；　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ；　ｓｏｉｌ　ｍｏｉｓｔｕｒｅ；　ｐｒｏｇｒｅｓｓ 土壤水分是土壤的重要组成部分，在地一气界面量，但只能得到单点的数据，需要大量的人力物力，不间物质、能量交换中起着重要的作用，是农作物生长仅费时．而且成本高，很难高效率地获取大范围的土发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数，也是壤水分。不仅如此，由于土壤、地形、植被覆盖上的空水文学、气象学等科学研究领域的重要环境因子和过间差异使单点的代表性差，也限制了它的应用范围口程参数，因此对土壤水分监测方法的研究具有很高的遥感获取土壤水分是通过测量土壤表面反射或现实意义和科学价值，是众多学科的热点研究问题。发射的电磁能量，探讨遥感获取的信息与土壤水分之 传统的土壤水分监测方法主要包括重量法、中子间的关系，从而反演出地表土壤水分。用遥感的方法仪法、张力计法、伽马射线衰减法、电磁技术、湿度计监测土壤水分可以得到土壤水分在空间上的分布状法等，这些方法虽然可以准确估测土壤剖面的含水况和时间上的变化情况，监测范围广，速度快，成本

收稿日期：２００７－０２－１５修回日期：２００７－０５－１８资助项目：国家重点基础研究发展规划项目（２００６ＣＢ４００５０２）及（２００１ＣＢ３０９４０４）；中国科学院“百人计划”择优支持项目〔８－０５７４９３）；中国 科学院大气物理研究所东亚区域气候一环境重点实验室开放基金作者简介：全兆远（１９８２－），男（汉族），河南省南阳市人，硕士研究生，从事遥感生态应用研究。Ｅ－ｍａｉｌ：　ｔｏｎｇｅｈａｏｙｖａｎ）ｓｉｎａ。。。。通讯作老１张万昌（１９６６－），男，〔汉族〕，博士，教授，从事遥移与ＧＩＳ水文水资源研究。Ｅ－ｍａｉｌ：　ｚｈａｎｇｗｃ）ｎｉｕ．　ｅｄａ．　ｃｎ

万方数据水土保持通报第２７卷低，具备进行长期动态监测的优势，是目前研究的重点。由于遥感获取的参数与土壤水分的关系复杂，用遥感方法获取土壤水分信息也是目前研究的难点‘

１遥感监测土壤水分的理论基础

不同波段反演土壤水分的原理不同。在可见光和近红外波段，不同湿度的土壤具有不同的地表反照率，通常湿土的地表反照率比干土低，并且从理论上可以测量这种差异。但是由于土壤有机质、地表粗糙度、纹理、人射角以及植被覆盖等干扰因素的影响，这种方法并不实用。 在热红外波段遥感可以监测地表温度，而地表温度与土壤水分有关。另一方面，利用地表温度可以获得土壤热惯量，进而估测土壤水分。土壤热惯量与土壤水分关系密切，土壤水分高，土壤热惯量高；反之，土壤热惯量低。 微波分为被动微波和主动微波。被动微波通过测量土壤亮温来估测土壤水分，土壤亮温由土壤介电常数和土壤温度决定，而介电常数和温度与土壤水分有关，可以通过土壤亮温反演土壤水分。主动微波测量土壤的后向散射系数，土壤后向散射系数主要由介电常数和土壤粗糙度决定，而介电常数由土壤水分决定，因此可以利用雷达反演土壤水分２遥感监测上壤水分的主要方法 遥感监测土壤水分的研究始于２０世纪６０年代末，伴随着遥感技术的不断发展，遥感监测土壤水分的方法也在不断发展和完善，出现了基于不同遥感原理的监测方法，如热惯量法、作物缺水指数法、植被指数距平法、植被状态指数法、温度状态指数法、温度植被干早指数（ＴＶＤＩ）法、高光谱方法、微波遥感方法等。２．１热惯，法及表观热惯且法 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。热惯量法是在裸地或低植被覆盖土地的能量平衡方程基础上，对土壤表层水分进行定量反演的一种方法。 热惯量可以表示为： Ｐ＝勺场式中：尸—热惯量（Ｊ・ｍ－２・ｋ一，・ｓ－ＶＺ）；几－－一土壤热导率（Ｊ・ｍ＇・ｋ－＇・ｇ＇）：　ｐ－土壤密度（ｋｇ／ｍ＇　）；ｃ—土壤比热（Ｊ・ｋｇ　－Ｉ・ｋ－＇）　ｏ根据热传导方程及能量平衡方程，可得：１一ＡＴ－、一了．ｎ（．Ｐ＇　＋抓ｗＢＰ　｝　Ｂ＇）ｖｚ ２Ｓ，　Ｃ，Ａ｝（１）式中：Ｔ．．．　，　Ｔ．．—分别为地表最高、最低温度，即昼夜温度；Ａ—地表全波段反射率，其值可由ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ通道１和通道２的反射率Ａ，，，Ａ，，ｕ得到；Ｂ—与天气和地面状况有关的综合参数；。—角频率；５。—太阳常数；Ｃ一一短波辐射的大气透过率；Ａ，—太阳赤纬与地球纬度的函数。 在同一幅遥感图像中，Ｓｏ，Ｃ，．。和Ｂ为常数，Ａ，也仅与地理纬度有关。因此，（１）式左边反映了热惯量的相对大小，通常把它定义为表观热惯量Ｉ－（单位：ｋ一，），即：

Ｉ。二１一ＡＴｍ、一丁ｎ。

从理论上讲，土壤含水量与真实热惯量之间有密切的关系。但真实热惯量与地表综合参量Ｂ有关，且Ｂ值计算复杂．需要大量地面数据支持。若忽略地理纬度的影响，可以在实际应用中用表观热惯量ＩＡ：来近似代替真实热惯量尸，直接建立表观热惯量几丁与土壤含水量５，之间的遥感统计模式，大多数都是建立两者之间的线性模型Ｌ１１：　Ｓ｝＝ａ　－几：干ｂ。但肖乾广等认为Ｃｚｌ幂函数模型：Ｓ｝　＝ａｂ＇Ａ，，要比线性模型精度高，更具有物理意义。 Ｗａｔｓｏｎ最早应用了热模型＂＇，　Ｒｏｓｅｍａ进一步发展了他们的工作闭，提出了计算热惯量、逐日蒸发的模型。Ｐｒｉｃｅ的经典热惯量法在对地表综合参量Ｂ求解过程中［，＿，需要代人大量的地面实测数据作为支持，降低了这种方法的实用性；而Ｐｒａｔｔ等人采用训练场的做法［Ｃ，以点代面，降低了监测精度；隋洪智等人提出了表观热惯量ＵＡＴ）概念［ｚ７，在考虑了地面因子和大气因子的情况下，简化能量平衡方程，使用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据计算热惯量，得到植被覆盖度较低条件下土壤表观热惯量与土壤水分的一元线性关系，提高了这种方法的实用性，使直接利用卫星资料推算得到地表热特性参量成为可能；肖乾广等［ｚ７用ＮＯＡＡ气象卫星资料研究用热惯量模式监测土壤水分，引入了“遥感土壤水分最大信息层”的概念，建立了多时相的土壤水分监测幂函数模型，提高了线性模型的精度；余涛、田国良［［－ｓ从Ｐｒｉｃｅ等人的研究出发，经过适当简化，由Ｂ的定义导出另一个Ｐ，Ｂ，介关系式，提出了一种改进的求解土壤表层热惯量的方