第六章 土壤遥感

遥感地学分析
第三节 干旱遥感监测
我国每年都有干旱发生。据不完全统计， 我国各种受灾面积中，旱灾占61%，水灾占 24%，冰雹灾占9%，霜冻灾占6%。 为了合理使用水资源，有效地抗旱救灾， 必须迅速知道那里受旱，程度如何，而卫星遥 卫星遥 感监测是一种有效方法。 感监测是一种有效方法。
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一、干旱概念及干旱指标
二、表观热惯量的遥感信息模型 二、表观热惯量的遥感信息模型
物体的热惯量P是物体固有的属性，它的表 达式为：
P =
k ργ
式中k为热传导系数，ρ为密度，γ为比热容。 因为热传导系数、密度、比热容对一种物体来 说是固定不变的，所以热惯量也是地物的固有 属性。 遥感地学分析
土壤因为含水量的变化，使得热传 导系数、密度、比热容都发生变化，从 而使得热惯量变化，这是确定无疑的。 但从遥感数据不可能直接提取出热惯量， 也不可能直接提取热传导系数、密度、 比热容。
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四、真实土壤含水量与表观土壤含水量
真实土壤含水量是在地面上实测的土壤含 水量。实测土壤含水量在地面上的取样面积只 有几平方厘米，遥感是监测不到的。 遥感监测土壤含水量是大面积范围上的工 作，往往用气象卫星的数据，每1个像元是 1km2的面积，地面上实测的土壤含水量根本无 法与之比较。1km2上需要实测几百个点的土壤 含水量，取其均值，还要随机统计方法正确， 才能两相比较。 遥感地学分析
1− A ∆T
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上式的含义是表观土壤含水量是表观热惯量的函数， 是相对土壤密度的函数，也是相对土层厚度的函数。 由于水的密度是1，所以土壤密度除以水的密度，该因 子团成为无量纲相似准则。颗粒粒径表示土壤的空隙 度，土层厚度表示所测土壤含水量的深度范围，颗粒 粒径除以土层厚度表示相对土层厚度，即土层有几倍 的粒径厚度，也是无量纲因子团。由于世界各地的土 壤种类不同，所处地理环境不同，所以a0，a1，a2各处 是不同的，也是以图像表示的。同样地，表观土壤含 水量也是虚拟的。
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遥感波段中可见光与近红外中的全部太阳 波谱的能量，减去地物在所有谱段内的反照率 能量，就产生昼夜温差的能量。称为表观热惯 量遥感信息模型ATI：
1− A ATI = k ∆T
n
式中A为反照率，∆T为昼夜温差，k，n为地 理参数。A可由可见光与近红外所有波段遥感数 据之和求出，∆T为白昼热红外遥感数据减去夜 间热红外遥感数据求出。ATI可以用水体在遥感 影像上的数据为最大值，干沙沙漠的数据为最 小值，从而求解k，n。 遥感地学分析
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1, 热惯量法
热惯量法主要用于裸露土壤。它是用热红 外方法遥感湿度，基于热传导方程：
∂T ∂ 2T =k ∂t ∂Z 2
k =
λ
C
a
⋅ ρ
其中：λ为热传导度，Ca为热容量，ρ为土 壤密度，Z为 土壤深度，t 为时间，T为土壤温 度 遥感地学分析
此热传导方程的边界条件为：
T0 = T + ∆T0 sin ωt
其中，为日平均温度，∆T0为Ocm的 T 地表温度日较差，ω为角频率
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解方程后，得到热惯量表达式：
B (1 − A ) P = ∆T0
其中P为热惯量，即卫星间接遥感量， ∆T0为每日最高温度和最低温度之差，人 为全波段反照率，B为常数。
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通常用统计方法建立土壤水分遥感模型， 但目前国内建立的多是线性模型，而幂函数模 型比线性模型好，因此它的物理意义与上述公 式的数字表达式相一致，试验结果表明拟合精 度也比其它函数形式的拟合精度高，幂函数形 式为：
1 干旱概念
通常干旱是指某地团长期没有降水或降水 显著偏少造成空气干燥、土壤缺水甚至干涸的 现象。
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从农业生产的角度看，干旱的发生是一个 很复杂的过程，它受到多种因素的制约。 首先是气象因素，除了降水量以外，降水的强 度、气温、光照、风速也在一定程度上影响干 旱的强度。 其次是农业生产本身的特点，这里有农林牧结 构、耕作制度、农作物种类、生育时期以及耕 作措施等等。 此外还有某些自然地理条件，如土壤、水文、 地形地貌等等； 最后是社会经济条件，如灌溉条件、保持土壤 水分所需要的物质条件等等。 遥感地学分析
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?
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根据在极少数有可能对比的点上取到的实 测土壤含水量资料的研究表明，遥感所计算的 表观土壤含水量与实测的土壤含水量成正变关 系，即表观土壤含水量大，实测的土壤含水量 也大；表观土壤含水量小，实测的土壤含水量 也小。正因为如此，所以上式是一个通用的表 观土壤含水量公式。其中没有地形与植被的影 响，可以认为该两项因素已经包括在a0里面了， 这样便于产业部门应用。
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4, 热红外波段的土壤含水量信息
热红外波段对常温反映灵敏，土壤温度与 湿度关系密切，因此热红外遥感数据中也包含 了土壤含水量的信息。
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5, 微波波段上的土壤含水量信息
微波波段对水的反映极其灵敏，很薄的水 层就可以屏蔽微波辐射。因此许多国内外的学 者都认为微波是探测土壤含水量最佳的波段。 马蔼乃等（2000）根据对各个波段的研究， 首先发现微波对水的反映极其灵敏，但是对土 壤含水量的反映却不十分灵敏。因为水面十分 光滑的，而土面的粗糙度与微波波长十分接近， 使得土壤含水量的信息强度被淹没在粗糙度的 信息强度之中。 遥感地学分析
撒哈拉沙漠、塔克拉玛干沙漠、澳大利亚沙漠、北 美沙漠与它们附近的水体所求解出来的k，n是不相同 的，因为在上述公式中还有一些地理环境因素没有考 虑到，而被包括在其中了。 根据上式可以计算出表观热惯量的影像图（ATI 图）。表观热惯量与真实热惯量之间是正变的关系， 前者是无量纲的相对值，后者是有量纲、有单位的物 理量。真实热惯量的单位是J/（m2s1/2K）。两者在数值 上虽然不相等，但是表达的都是热惯量。在遥感技术 中，通常采用相对值来表示物理量。
近红外波段对水的反映灵敏，水对近红外 光完全吸收。因此含水量高的土壤在近红外波 段上呈暗色调，地物波谱曲线不是平行降低， 而是陡坡降低。因此早期与可见光波段同时使 用推测土壤含水量。
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3, 中红外波段的土壤含水量信息
中红外波段对高温反应灵敏，是林火的探 测波段。反之，土壤十分干燥时温度较高，在 中红外遥感影像上有反映。也就是说，如果求 土壤的干燥度时，用中红外波段效果较好。
2, 干旱指标
干旱指标是确定干旱是否发生以及发生干 旱严重程度的一种量度。 旱严重程度的一种量度。 干旱的原因比较复杂，除了降水量持续偏 少外，还与作物对水分的要求，人类补充水分 亏缺的能力以及土壤持水、保水等因素有关。 因此，人们从各个方面来定义干旱，确定干旱 的指标。
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世界气象组织根据各国对干旱指标的研究，一共列 出55个指标，这些指标可以概括为以下几个类型： 降水； 降水与平均温度比； 土壤水分和作物参数； 气候指标和蒸散量估算； 综合指标。
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案例分析
新疆南部的土壤遥感解译中，根据 影像划分出山地、山前洪积扇、冲积平 原、荒漠平原、片状绿洲，线状绿洲等 地理单元，并进一步划分了沿河、湖滨 等地区，在此基础上进行土壤解译、制 图。与常规方法制作的土壤图比较，内 容详细得多。
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第二节 土壤水分遥感
其物理意义是：
当作物供水正常时，卫星遥感的植被指数在一定 的生长期内保持在一定的范围，而卫星遥感的作物冠 层温度也保持在一定的范围内； 如果遇到干旱，作物供水不足，一方面作物的生 长受到影响，卫星遥感的植被指数将降低，另一方面 作物的冠层温度将会升高，这是由于干旱造成的作物 供水不足，作物没有足够的水供给叶子表面的蒸发 （蒸发带走热量），被迫关闭一部分气孔，致使植被 冠层温度升高。
Sw = a ⋅ b
P
式中，为土壤水分，是拟合系数（最小二 乘法拟合），P是热惯量。 遥感地学分析
2，植被指数法
植被长势受到许多因素的影响。在干旱年 份，水对植被长势起关键作用。水分亏缺，植 被长势不好，叶面积指数下降，叶子内的叶绿 素减少，它对太阳的近红外光的反射能力降低， 卫星遥感得到的植被指数会明显降低。以此来 表明干旱程度，就是监测干旱的植被指数法。
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源自文库
如果把地形因素与植被因素也考虑进去， 那么表观土壤含水量的方程要复杂得多，即：
D a1 ρ s a2 h a3 ASW = a 0 ( ATI ) ⋅ ( ) ( ) ( ) (sin α ) a4 ( NDVI ) a5 d ρ H
式中h为相对高程，H为绝对高程，sinα为坡 度，NDVI植被指数。
同一个国家，不同的气候区域也会有不同的标准。 同一个国家，不同的气候区域也会有不同的标准。
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二、干旱遥感监测方法
干旱没有唯一的标准，可以从各个方面去 定义，但都离不开水和植被。遥感监测干旱也 基于土壤水分和植被状况。 对于裸地，卫星遥感的重点是土壤含水量 对于有植被覆盖的区域，卫星遥感的重点 是植被指数的变化及植被冠层蒸腾状况的变化。
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植被供水指数的定义式为： VSWI＝NDVI／T5 这里T5是美国NOAA卫星或我国FY— l卫星遥感到的作物冠层温度。
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土壤水分与干旱遥感监测
第一节 土壤类型遥感分析 第二节 土壤水分遥感 第二节 干旱遥感监测 遥感地学分析
第一节 土壤类型遥感分析
土壤类型的空间分布规律
– 地带性土壤 – 隐域性土壤
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土壤类型决定性因素
– 直接因素(土壤的光谱特征)
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间接因素
– 地带性气候因素 – 地貌因素 – 地质条件 – 地形起状特征
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地物在吸收短波太阳辐射后以长波的方式 发射，地温增高。白昼地物吸收太阳能量而增 温；夜间地物发射能量而减温。地物昼夜的温 差就是地物热惯量的表象。 例如水体，由于热惯量大，昼夜温差小； 岩石热惯量小，昼夜温差大；各种含水量不同 的土壤热惯量介于水体与岩石的热惯量之间， 热惯量的大小也介于水体与岩石的热惯量之间。
一、遥感数据中的土壤含水量信息 遥感数据中的土壤含水量信息
1,可见光波段的土壤含水量信息 根据地物波谱的测定，在可见光部分干燥 土壤的反射光谱比潮温土壤的反射光谱平行抬 高一段反射率。随着含水量的多寡，抬高的距 离大小不同。因此，早期遥感研究中有用可见 光波段测定土壤含水量的尝试。
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2, 近红外波段的土壤含水量信息
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3, 植被供水指数法
热惯量方法只对裸露土壤适用，因为在有 植被覆盖情况下，特别是在植被覆盖度很高时， 植被改变了土壤的热传导性质，而旱灾发生的 季节，植被覆盖率年往往很高。为了对高植被 覆盖区农作物的旱灾进行遥感监测，中国气象 局国家卫星气象中心发展了“植被供水指数 法”。
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地面上实测的土壤含水量很难做到 同步实测。某个点的含水量与相邻点的 含水量观测时间往往相差几个小时，甚 至相差几天。 遥感计算出来的表观土壤含水量是 同一瞬间的，完全同步的。
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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。
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三、 表观土壤含水量遥感信息模型
既然我们用表观热惯量替代了真实热惯量， 因此对于土壤含水量，也应该可以用表观土壤 含水量来替代真实土壤含水量。现在给出表观 土壤含水量ASW的表达式：
D a1 ρ s a 2 ASW = a 0 ( ATI ) ⋅ ( ) ( ) d ρ
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式中d为土壤颗粒粒径，D为土壤土层厚度，ρs为土 壤的密度，ρ为水的密度。a0，a1，a2，的为地理参数。 将土壤颗粒粒径、土壤土层厚度、土壤密度内插成影像 化的图像，与遥感图像配准。在影像（ ）上或地面上 （配准），确定最干燥的土壤、最湿润的土壤以及中等 含水量的土壤，作为标准，求出地理参数a0，a1，a2 。 由此求出的表观土壤含水量ASW也是无量纲的相对值。