基于遙感技術的運城盆地干旱監測應用研究

張維娜

(山西省測繪資料檔案館,山西太原 030002)

基于遙感技術的運城盆地干旱監測應用研究

張維娜

(山西省測繪資料檔案館,山西太原 030002)

選取 TVD I作為對運城地區三個縣進行干旱監測的模型,然后重點對其中涉及的地表溫度(Ts)和植被指數(NDV I)等參數做詳細描述,最后,經過與實測墑情的對比,證明此方法是完全可行的,得出的實際旱情等級分布圖可用于農業生產中。

遙感;干旱監測;TVD1模型

一、引 言

干旱作為一種自然災害對農業生產的影響很大,及時發現干旱并準確預報旱情發展動態,對抗旱減災至關重要。傳統的干旱監測是用點上的數據來監測干旱的程度及范圍,其中應用最多的是氣象數據,但是不可能實現大范圍的精確監測。

遙感技術具有客觀、宏觀、快速、經濟等常規手段不具備的優勢,可以實現對旱情的大范圍、實時、動態監測。因此遙感監測為傳統的干旱監測開辟了新的途徑,這對傳統的以稀疏散點為基礎的對地觀測手段是一場革命性的變化[1]。

土壤濕度是旱情指標之一。通過土壤含水量的估測可以評價旱情等級。土壤濕度的遙感監測方法是通過測量土壤表面發射和反射的電磁能量。國內外為研究土壤含水量所涉及的遙感波段很寬,從可見光、近紅外、熱紅外到微波都有一定的研究。近年來,隨著可獲取的多源遙感數據 (NOAA/AV HRR、Landsat T M、MOD IS)不斷增加,監測方法的研究有了較大的進展,主要有熱慣量法、植被缺水指數法、距平植被指數法、溫度植被干旱指數、微波遙感方法等。其中,結合植被指數和地表溫度研究區域地表水分狀況是比較常用的一種。具有代表性的是 Sandholt等[2]基于植被指數和地表溫度的關系提出的溫度植被干旱指數 (temperature-vegetation dryness index,TVD I)。

本文擬采取 TVD I模型對山西運城盆地農業區作一次干旱監測應用研究。

二、研究區域概況

運城市位于山西省西南部,晉、陜、豫三省交界處,全市轄 1區 2市 10縣。運城市地勢平坦,氣候溫和,土壤肥沃,光照充足,是傳統的農業大區。年平均降雨量 525 mm,日照 2 350 h,氣溫 13℃,無霜期 212 d,農業生產條件較為優越。因此,對該區進行農業干旱監測十分必要。本次研究區為運城市下轄的臨猗、永濟、芮城三縣。

三、研究方法

1.數據獲取與處理

本文采用的數據源為 2007年 9月 22日的Landsat T M影像,軌道號 126,行號 36,輔助數據包括基礎地理信息數據和模型計算用到的各項氣象統計數據。圖像預處理在 ENV I軟件中完成,幾何校正以 1∶5萬地形圖為準,精度控制在 1個像元以內。

2.TVD I模型的建立

土壤濕度作為干旱的指標之一,是氣候、水文、生態、農業等領域的主要參數。它在地表與大氣界面的水分和能量交換中起重要作用。歸一化植被指數(NDV I)提供了綠色植被的生長狀況和覆蓋度信息,而地表溫度(Ts)反映了土壤濕度狀況,二者的結合使信息互補,用于區域土壤濕度監測。國內外學者研究了各種空間尺度和時間分辨率的地表溫度和植被指數的關系,發現 Ts和NDV I之間存在明顯的負相關關系。從理論的角度來看,對于水分條件良好的地表,地表溫度和 NDV I的關系與地表土壤水分 (土壤水分增加可以加大土壤的熱慣量)更為直接相關,而不是作為對潛在熱能的限制性控制。相關研究表明,以NDV I和 Ts為橫縱坐標的散點圖呈三角形。Sandholt等基于上述關系,提出了溫度植被干旱指數 (TVD I)的概念。TVD I由植被指數和表面溫度計算得到,只依靠圖像數據。TVD I的定義為

式中,TS為陸地表面溫度;TSmin為特征空間中最小的地表溫度,定義了相應的濕邊;NDVI為歸一化植被指數值;a和 b分別為定義干邊的線性擬合方程(TSmax=a+bNDVI)中的參數;TSmax為給定 NDV I值下的最大地表溫度。

(1)植被指數的計算

植被指數 (vegetation index,V I)是遙感監測地面植被生長狀況的一個指數,它是由衛星傳感器可見光和近紅外通道探測數據的線性或非線性組合形成的,可以較好地反映地表綠色植被的生長和分布狀況。歸一化植被指數(NDV I)是目前應用最廣的一種植被指數,由于 NDV I可以消除大部分與儀器定標、太陽角、地形、云陰影和大氣條件相關輻照度的變化的影響,增強了對植被的響應能力,因此它是植被生長狀態及植被覆蓋度的最佳指示因子。NDV I的定義為式中,ρNIR、ρR分別表示傳感器的近紅外波段與紅波段的地面反射率值。

本試驗中,在進行NDV I計算之前首先在 ENV I軟件的 FLAASH模塊中對 T M影像進行了大氣校正。

(2)地表溫度的求解

本次研究選用的影像為 T M,因此地表溫度的反演算法選擇單窗算法。文獻[3-4]通過引進大氣平均溫度的概念,提出根據 T M6獲取地表溫度的單窗算法,公式如下

式中

其中,如果影像亮溫范圍在 273～343 K,a= -67.355 351,b=0.458 606;影像亮溫范圍在 273～303 K,a=-60.326 3,b=0.434 36;影像亮溫范圍在 293～323 K,a=-67.954 2,b=0.459 87。ε是地表比輻射率;τ是大氣透射率;Tb是 6波段像元亮度溫度(單位為 K);C和 D為參數;Ta為大氣平均作用溫度。

該算法的優點在于僅需要三個基本參數：地表比輻射率、大氣透過率和大氣平均作用溫度。地表比輻射率直接與地表構成有關。大氣透過率和大氣平均作用溫度可以根據近地面的水汽含量和平均氣溫來估計。在大多數情況下,各地方氣象觀測站均有對應于衛星過境時大氣要素的相對實時觀測數據。

①Landsat T M地表亮度溫度的求算

通常Landsat T M數據是以灰度值(DN值)來表示,DN值在 0和 255之間,數值越大,亮度越大。對于 T M6,亮度越大,表示地表熱輻射強度越大,溫度越高,反之亦然。從 T M6數據中求算亮度溫度的過程包括把DN值轉化為相應的熱輻射強度值,然后根據熱輻射強度推算所對應的地表輻射溫度。

陸地衛星傳感器 T M在設計時就考慮到如何將所接收到的輻射強度轉化為相對應的DN值問題。因此,對于 T M數據,所接收到的輻射強度與其 DN值存在如下關系

式中,Lb為 T M遙感器接收到的輻射強度 (W·m-2· Sr-1·μm-1);Qmax為最大的 DN值,即 Qmax=255, QDN為 T M數據的像元灰度值;Lmax和 Lmin為 T M遙感器所接收到的最大和最小輻射強度,即相對應于QDN=255和 QDN=0時的最大和最小輻射強度。對于Landsat 5號星,傳感器熱波段 T M6的中心波長為 11.475μm。發射前預設 T M6的常量為:當 Lmax=0.123 8時,QDN=0;當 Lmax=1.56時,QDN=255。因此式(6)的熱輻射與灰度值之間的關系可進一步簡化為

然后通過輻射亮度 (Lb)推算地表相對溫度,即亮度溫度。其方程式為

式中,Tb為 T M6的像元亮度溫度 (K);K1和 K2為發射前預設的常量;對于Landsat 5的 T M數據,K1= 60.776(W·m-2·Sr-1·μm-1),K2=1 260.56 K。

②大氣透射率的確定

大氣透射率對地表熱輻射在大氣中的傳導有非常重要的影響,是地表溫度遙感的基本參數。無論單窗算法還是劈窗算法,都需要較精確的大氣透射率估計。

研究表明,大氣透射率的變化主要取決于大氣水分含量的動態變化,其他因素因其動態變化不大而對大氣透射率的變化沒有顯著影響,因此,大氣水分含量就成為大氣透射率估計的主要考慮因素。當水分含量在 0.4～3.0 g/cm2變動區間時,大氣透射率的估計方程如表 1所示。

表1 大氣透射率估計方程

③大氣平均作用溫度的確定

大氣平均作用溫度主要取決于大氣剖面氣溫分布和大氣狀態。由于衛星飛過研究區上空的時間很短,一般情況下很難實施實時大氣剖面數據和大氣狀態的直接觀測。為此我們直接利用文獻[3-4]總結出的大氣平均作用溫度 Ta的估計方程。

中緯度夏季平均大氣作用溫度

中緯度冬季平均大氣作用溫度

其中,T0為近地面 (一般為 2 m處)的氣溫,T0和 Ta的單位均為 K。這些關系式表明,在標準大氣狀態下(天空晴朗、沒有渦旋作用),大氣平均作用溫度是地面附近氣溫的線性函數。因此,在沒有實時大氣探空資料的情況下,也可以用這些關系式近似地推算 Ta。

④地表比輻射率的確定

地表比輻射率 (land surface emissivity,LSE)是地面溫度反演中的一個關鍵參量,它是表面熱能轉換成輻射能量的內在的有效度量器。不同的地物具有不一樣的發射率,它不僅依賴于地表物體的組成成分,而且與物體的表面狀態(表面粗糙度等)及物理性質(介電常數、含水量、溫度等)有關,并會隨著所測定的輻射能的波長、觀測角度等條件的變化而變化。

熱紅外遙感是目前唯一可以進行大面積區域甚至全球的地面溫度反演的手段,具有覆蓋面廣、信息量大、動態性好及分辨率高等明顯的優點。但對于僅有一個熱紅外通道的遙感數據如 Landsat T M,如果沒有額外的輔助數據不可能同時反演地表溫度和地表比輻射率。一種可行的確定方法是通過分類影像獲得地表比輻射率影像,估計各地表類型的發射率值,但是這種方法需要在衛星過境時對不同類別的典型地物發射率進行測量,精確地知道典型地表類型的發射率。

因此我們需要在沒有實時的參考數據下求解地表比輻射率的方法。目前一種可供選擇的、有效的地表比輻射率估計方法是通過歸一化植被指數(NDV I)獲得地表比輻射率。

代替地面溫度的像元通常是混合像元,它們可能是植被與土壤的混合區域、也可能是植被與建筑物的混合區域。單個像元的有效發射率值可以通過各種地表類型的比例估計得到。文獻[5]進行了一系列由可見和近紅外的光譜反射率獲得的NDV I值與實地測得的地物發射率值的比較,發現在測得的發射率和NDV I之間存在高度相關性。給出了如下相關方程

式中,ρNIR、ρR分別表示傳感器的近紅外波段與紅波段的地面反射率值。

⑤地表溫度的確定

按照以上步驟結合氣象數據得到地表溫度反演圖(見圖 1)。

圖1 地表溫度反演圖

(3)干濕邊的確定

本試驗采用抽樣方法,在Matlab軟件中編程,對植被指數與最高、最低溫度進行線性回歸擬合,得到如下回歸方程(見表 2)。

表2 干濕邊擬合方程

從表 2中可以看出,其旱邊方程的斜率均為負值,而濕邊方程的斜率都為正值,表明隨著下墊面植被覆蓋程度增加,陸地表面溫度最高值在減小,而最低值卻在升高。

3.旱情等級分布圖

根據農業旱情等級劃分標準,土壤相對含水量＜40%為重旱;40%～50%為中旱;50%～60%為輕旱;60%～80%為正常;80%～100%為濕潤。圖 2為運城市三縣的旱情分布圖,圖中顯示三縣的絕大部分耕地都屬于正常和濕潤,北部有部分為輕旱和中旱,基本沒有重旱現象。

圖2 旱情等級分布圖

四、TVD I模型結果與實測土壤墑情相關性分析

本文應用山西省氣象檔案館的實測土壤墑情資料,分析了基于 NDV I的溫度植被旱情指數與10 cm和 50 cm土壤相對濕度的相關性。以氣象站所在地理位置的經緯度為基準,選取相應空間的遙感監測結果,以溫度植被旱情指數 TVD I為橫坐標,土壤相對濕度為縱坐標,得到基于 NDV I的溫度植被旱情指數與土壤濕度散點圖(見圖 3和圖 4)。從圖中可以看出,以NDV I計算得出的 TVD I與 10 cm土壤相對濕度的相關性好于 50 cm,即遙感監測土壤濕度以反演表層土壤水分的效果較好。

五、結 論

土壤濕度作為農業干旱監測的一個重要指標,應用 T M數據和相關氣象資料,結合 TVD I模型,較好地反映了運城盆地夏季當日的農業旱情狀況,并達到了定量化的標準。證明了這種方法的可行性和實用性。

但是,由于實測的墑情數據較少,部分值只能按照相同地類的值代替,因此可能會有一些誤差,這些問題都是需要下一步繼續深入研究時解決的。

圖3 10 cm土壤相對濕度

圖4 50 cm土壤相對濕度

[1] 王鵬新,WAN Zhengming,龔健雅,等.基于植被指數和土地表面溫度的干旱監測模型 [J].地球科學進展. 2008(4)：18-4.

[2] SANDHOLT I,RAS MUSSENA K,ANDERSENB J.A S imple Interpretation of the Surface Temperature/Vegetation Index Space for Assessment of Surface Moisture Status [J].Remote Sensingof Environment,2002,79：213-224.

[3] 覃志豪,KARN IEL IA,ZHANGMinghua,等.用陸地衛星 T M6熱波段數據演算地表溫度的單窗算法[J].地理學報,2001,56(4),456-466.

[4] 覃志豪,L IWenjuan,ZHANGMinghua,等.單窗算法的大氣參數估計方法 [J].國土資源遙感,2003(2)：37-43.

[5] VAN DE GR IEND A A,OWE M.Bare Soil Surface Resistance to Evaporation byVaporDiffusion under Semiarid Conditions[J].WaterResourcesResearch,1994,30 (2)：181-188.

[6] 姚春生,張增樣,汪瀟.使用溫度植被干旱指數法(TVD I)反演新疆土壤濕度 [J].遙感技術與應用, 2004,19(6)：473-478.

[7] 齊述華,王長耀,牛錚.利用溫度植被旱情指數 (TVD I)進行全國旱情監測研究 [J].遙感學報,2003,7(5)：420-427.

[8] 張仁華.對于定量熱紅外遙感的一些思考[J].國土資源遙感,1999(1)：1-6.

[9] 余濤,田國良.熱慣量方法在監測土壤表層水分變化中的研究[J].遙感學報,1997,1(1)：24-31.

[10] 張順謙,卿清濤,侯美亭,等.基于溫度植被干旱指數的四川伏旱遙感監測與影響評估 [J].農業工程學報,2007,23(9)：141-146.

[11] 楊虎,楊忠東.中國陸地區域陸表溫度業務化遙感反演算法及產品運行系統[J].遙感學報,2006,10(4)：600-607.

On the Application of RS Techn ique toM on itoring of Dried Basin of Yuncheng

ZHANGWeina

0494-0911(2010)07-0023-04

P237

B

2009-11-26

張維娜(1962—),女,山東濟南人,主要研究方向為遙感、地理信息系統、數字檔案管理。