基于MODIS数据的土壤湿度反演研究

【摘要】土壤湿度在陆地与大气界面进行水分和能量的交换过程中起重要作用，同时对农作物的生长起决定性作用，而且影响着土地退化、植被覆盖，是气候、生态、水文、农业等多个领域的重要参数。传统的土壤湿度监测方法包括烘干称重法、中子仪探测法、电阻法等，虽然可以比较准确地监测小范围内的土壤含水量，但是需要耗费较大的人力和时间，时效性不高，而且不能完全反映出较大区域内的土壤含水量的情况，不能用于大范围土壤水分的监测。相对于传统土壤湿度监测方法费事、费力、以点带面、不具有时效性等缺点，利用遥感手段反演土壤湿度可以实现全区域大面积的实时动态监测，因此利用遥感手段监测土壤湿度越来越引起人们的重视。我们常使用对地遥感，航空以及卫星遥感对土壤湿度进行监测研究，其中，常用的波段包括可见光，近红外，以及微波等多种波段。使用遥感监测土壤湿度，不同波段反演土壤湿度所利用的反演方法也不同，对于土壤湿度的遥感反演研究，国内外利用的主要遥感反演方法有：考虑热量传导平衡的表观热惯量法，使用归一化植被指数（NDVI）和地表表面温度（TS）构建TS/NDVI空间模型的方法以及基于微波遥感的反演方法。在国内，20世纪80年代以来，利用热惯量方法在NOAA/AVHRR图像反演土壤湿度方面做了大量工作，取得了一系列的成果。但是仅仅利用冠层温度或是植被指数进行土壤湿度的反演都存在一定的局限性，将二者结合起来，构建NDVI和TS的TVDI反演模型来计算土壤湿度消除了土壤背景的影响，从而提高了反演精度，TVDI方法得到了最广泛的应用。本文整理归纳了前人对于土壤湿度遥感反演的研究资料，研究了几种常见的土壤湿度反演模型，找出它们各自的优缺点，从而从中选择出满足本研究需要的反演模型，即温度植被指数模型TVDI模型，进而利用TVDI模型对黄河三角洲地区的土壤湿度进行反演研究。MODIS数据具有较高的时间和空间分辨率，本文采用MODIS卫星遥感数据资料，利用TVDI模型反演黄河三角洲地区8、9、10三个月份每16天的土壤湿度，主要工作包括：（1）卫星遥感MODIS数据来源于NASA提供的MODIS数据产品。先利用MODIS数据处理软件对其进行数据的预处理，包括几何校正，投影变换，数据裁切等，从而得到本研究区的MOD13A2植被指数数据（NDVI）和MOD11A2地面温度数据(TS)。（2）MOD11A2数据为8天合成的空间分辨率为1km的地面温度数据(TS)，利用最大值合成法将8天的LST数据合成为16天的LTS数据,并与同期的植被指数数据（NDVI）构建TS/NDVI空间模型，讨究空间模型特征并计算得到研究区的TVDI图像，结合气象站实测数据本对研究区的土壤湿度进行反演。（3）在进行土壤湿度数据进行验证，为提高检验精度采用空间插值的方法对反演结果进行验证。并对黄河三角洲地区的土壤湿度时空分布特征状况进行分析。反演结果与实测数据的比较分析表明，利用该反演模型可以较好的反演土壤相对湿度，其实测值与反演值的平均相对误差在17个百分点左右，且反演的黄河三角洲的地区土壤湿度的整体趋势与本地区土壤湿度的时空分布特征基本吻合。
【作者】刘浩；
【导师】王周龙；
【作者基本信息】鲁东大学，自然地理学，2014，硕士
【副题名】以黄河三角洲地区为例
【关键词】遥感反演；特征空间；TVDI反演模型；黄河三角洲；

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