趙廣敏,李曉燕,李寶毅

（吉林大學地球科學學院,長春 130010）

農業(yè)干旱一般指由于作物體外環(huán)境因素(主要指土壤、大氣等)改變引起的作物周圍土壤供水不足,引起作物生長非正常的現(xiàn)象,且伴隨著會造成減產或絕收等經濟損失。由于它是給人類帶來巨大破壞的自然災害之一,所以對農業(yè)干旱監(jiān)測的研究一直都是人類廣泛關注的領域。傳統(tǒng)的農業(yè)干旱監(jiān)測方法是以土壤含水量與作物適宜含水量比較得到的土壤墑情特征作為農業(yè)干旱指標,由于土壤墑情信息受到站點分布的影響,存在數(shù)據(jù)精準性低、隨機性大和即時性差等弊端。單個土壤墑情站點資料雖可重復監(jiān)測,但也只能代表本區(qū)域的研究成果,不便于更大范圍的干旱研究工作。長期運行該監(jiān)測模式不僅耗費大量的人力財力和物力,更無法滿足干旱動態(tài)監(jiān)測的要求,表現(xiàn)為監(jiān)測數(shù)據(jù)帶有明顯的滯后性,不利于對農業(yè)干旱的預防和監(jiān)測。相對于傳統(tǒng)的農業(yè)干旱監(jiān)測方法,遙感技術具有空間宏觀性、多分辨率(光譜和空間)、周期性和信息豐富等特點,能實現(xiàn)信息的快速收集和定量分析,大幅度減少野外工作量,提高工作效率,對于以點監(jiān)測為基礎的對地觀測手段是非常大的提高[1]。遙感的多光譜信息更為陸表過程的研究提供了各種空間尺度和時間尺度的植被指數(shù)(可見光、近紅外)和地表溫度(熱紅外)[2]?，F(xiàn)有研究表明,地表溫度和植被指數(shù)在區(qū)域干旱遙感監(jiān)測中與植被生理、生長聯(lián)系密切,地表溫度綜合反映表層土壤含水量的變化,進而揭示植物覆蓋量的潛力,其敏感的熱反應能力更有助于及時發(fā)現(xiàn)干旱發(fā)生時地表溫度的異常升高[3-4]。植被指數(shù)與綠色植物的密度和活力關系密切,有利于植物數(shù)量和覆蓋度的反映[5-8]。但單獨依據(jù)植被指數(shù)或地表溫度監(jiān)測干旱時存在缺陷,有必要將二者結合起來使用,所以基于地表溫度和植被指數(shù)兩項基本監(jiān)測參數(shù)特征空間的監(jiān)測方法成為目前研究的重點。

本文以地表溫度和植被指數(shù)特征空間為基礎,較詳細的闡述了相關的4種干旱監(jiān)測方法、基本原理以及適用范圍,并總結各種方法的優(yōu)缺點,進一步探討今后研究的重點。

1 地表溫度和植被指數(shù)的特征空間特性

根據(jù)遙感數(shù)據(jù)成功反演出的地表溫度和植被指數(shù)已被證實是農業(yè)干旱監(jiān)測中非常重要的兩項基本參數(shù)[9-10]。地表溫度是地球表面能量平衡和溫室效應的一個很好的指標,它反映了土壤濕度狀況,是區(qū)域和全球尺度地表物理過程中的一個關鍵因子[11]。植被指數(shù)是由衛(wèi)星傳感器可見光和近紅外通道探測數(shù)據(jù)的線性或非線性組合形成的,能夠提供綠色植被的生長狀況和覆蓋度信息的一個指標[11]。一般來講,當作物缺水時,作物的生長將受到影響,植被指數(shù)將會降低。但由于兩者單獨使用存在缺陷,使得監(jiān)測的動態(tài)變化不能全面、及時地顯現(xiàn)出來,且兩者又表現(xiàn)為顯著的負相關性,故國內外許多研究人員都對基于地表溫度和植被指數(shù)特征空間相結合的干旱監(jiān)測方法做了大量的研究。研究發(fā)現(xiàn)將兩者結合的干旱監(jiān)測方法較好地改變了單純基于植被指數(shù)或單純基于陸面溫度進行土壤水分狀態(tài)監(jiān)測的不足,有效地減小了植被覆蓋度對干旱監(jiān)測的影響,提高了旱情遙感監(jiān)測的準確度和實用性,不僅有利于統(tǒng)一定量標準來判斷作物長勢和干旱情況,還可以起到解決植物在受水分脅迫時短期內仍能保持原有綠色的時間滯后的問題[12]。該方法有助于建立土壤-植被-大氣間能量相互作用和交換的研究系統(tǒng),還對認知旱情時空動態(tài)演變規(guī)律起到很大的幫助作用。現(xiàn)有研究表明,基于地表溫度和植被指數(shù)的特征空間存在兩種表現(xiàn)形式:一種是Price[13]、Carlson等[14]研究發(fā)現(xiàn)利用遙感資料獲得的地表溫度與植被指數(shù)所構成的散點分布圖呈三角形;另一種是Nemani等[15]、Moran等[16]通過理論分析認為LST-NDVI特征空間呈梯形分布,實際應用中究竟采用三角形特征空間還是梯形特征空間,需要根據(jù)研究對象的植被覆蓋狀況和遙感數(shù)據(jù)的獲取方式來確定。在早期植被覆蓋度比較低的情況下,特別是航空遙感數(shù)據(jù),應該采用三角形特征空間,隨著植被覆蓋度的增加,特別是衛(wèi)星遙感來講,采用梯形特征空間較好[17]。

2 相關干旱監(jiān)測方法

2.1 植被供水指數(shù)法

植被供水指數(shù)是以植被指數(shù)和地表溫度為監(jiān)測指標的一種監(jiān)測干旱的方法。其原理是當沒有干旱發(fā)生時,作物生長良好;當發(fā)生干旱時,由于供水不足,會同時出現(xiàn)兩種情況,一種情況是部分作物由于缺水死亡導致歸一化植被指數(shù)下降(NDVI減小);另一種情況是作物為避免過多失水死亡而部分關閉葉片的氣孔以減少蒸騰量,從而導致葉表面溫度升高(Ts升高)。基于此,植被供水指數(shù)綜合考慮了NDVI和植被冠層溫度,定義為植被指數(shù)與植被冠層溫度的比值。其表達式為

式中:VSWI——植被供水指數(shù);NDVI——植被指數(shù);Ts——植被冠層溫度(由于遙感反演冠層溫度的困難性,暫時以反演的地表溫度近似為植被的冠層溫度)。該方法適用于有植被覆蓋的下墊面類型,主要應用于作物生長的旺盛期,表現(xiàn)為VSWI越小,旱情越嚴重[18]。這種方法綜合考慮了作物受到干旱影響時在不同反射波段上的反應且物理意義明確,參數(shù)取得易于實現(xiàn)等特點,在我國應用較多。楊麗萍等[19]應用植被供水指數(shù)法對內蒙古地區(qū)進行了干旱監(jiān)測研究,研究表明植被供水指數(shù)法適用于內蒙古地區(qū)高植被覆蓋的生長季大范圍的干旱監(jiān)測。劉麗等[20]利用植被供水指數(shù)監(jiān)測模型確定了貴州省的干旱面積和干旱指標,并建立了植被供水指數(shù)估計地面干旱指數(shù)的回歸方程。鄧玉嬌等[21]在2004年廣東省干旱監(jiān)測中運用植被供水指數(shù)法對干旱災害進行了監(jiān)測,并結合土地利用類型實現(xiàn)了干旱分類信息的提取。趙偉等[22]不僅利用VSWI指數(shù)計算的2006年重慶市特大干旱時期的土壤相對含水量時空分布圖,還對研究區(qū)干旱發(fā)生的時空變化特征進行了有效的分析。隨著遙感技術應用的進一步發(fā)展,馮銳等[23]綜合考慮NDVI和冠層溫度兩種干旱監(jiān)測指標,將植被供水指數(shù)定義為

式中:NDVI——歸一化植被指數(shù);T——作物冠層溫度;B——圖像增強系數(shù)。肖國杰等[24]在遼西干旱監(jiān)測中的應用表明,研究結果與實地的旱情分布基本一致。使得衛(wèi)星遙感在干旱監(jiān)測中的發(fā)揮更明顯,能較好地監(jiān)測生長季干旱動態(tài)。此外,李新輝等[25]考慮到半干旱地區(qū)植被覆蓋度較低時土壤背景對植被指數(shù)的影響,采用改進型土壤調整植被指數(shù)(MSAVI)代替歸一化植被指數(shù)(NDVI),修正后的植被供水指數(shù)不僅能更詳細地反映旱情分布情況,而且對于一些植被覆蓋稀少的荒漠區(qū)也有一定程度的反映。該方法在體現(xiàn)所需資料少,物理意義明確,可操作性強等優(yōu)點的同時也出現(xiàn)一些問題,如研究區(qū)域只適合植被覆蓋度較好或很好的地區(qū)(NDVI≥0.3),否則會夸大植被的作用;其次,監(jiān)測結果在受研究區(qū)內云干擾、下墊面差異或垂直地帶性等因素影響時會增大誤差,同時監(jiān)測結果給出的干旱指數(shù)只是人為劃分的相對干旱等級;第三,植被供水指數(shù)法反演土壤含水量受土壤物理特性、植被生理特性(如土壤含水量的滯后效應、植被氣孔的閉合、植被種類等),以及光照強度和生產措施等因素影響[26-27]。這些因素都不利于該方法大范圍的客觀評價,需進一步研究各種條件下的穩(wěn)定模型。

2.2 水分虧缺指數(shù)法

水分虧缺指數(shù)是由作物缺水指數(shù)發(fā)展而來的,Moran等[16]在綜合考慮了作物缺水指數(shù)(CWSI)中多數(shù)理論參數(shù)與植被覆蓋度有近線性關系,以及完全植被覆蓋和裸土條件下的很多參數(shù)相對容易獲取兩方面內容的基礎上,對其應用范圍進行擴展,建立了水分虧缺指數(shù)(WDI),在一定植被覆蓋度下定義為:

式中:ΔT——某一植被覆蓋度下地表與空氣的溫差;ΔTBD——濕邊上的地表與空氣的溫差;ΔTAC——干邊上的地表與空氣的溫差。如圖1所示,從圖中可以看出WDI實際上就是線段EF與EG長度的比值。

齊述華[28]通過 MODIS數(shù)據(jù)以水分虧缺指數(shù)(WDI)作為干旱指標對我國2000年4-5月干旱發(fā)生情況進行研究,發(fā)現(xiàn)WDI作為干旱指標的可行性,其使用范圍可由作物缺水指數(shù)法(CWSI)只適合的植被覆蓋度較高的區(qū)域擴大到裸地地區(qū)、高植被覆蓋或部分植被覆蓋條件的區(qū)域,并且它還能克服作物缺水指數(shù)法(CWSI)只能用于郁閉植被冠層的限制[29]。另外,齊述華等[30]還根據(jù)此方法原理利用1982-2001年NOAA-AVHRR遙感數(shù)據(jù),提取我國1982-2001年間各年份農田受旱面積和受旱成災面積,其結果與統(tǒng)計結果基本一致。黃晚華等[31]考慮盈余降水對水分虧缺指數(shù)的影響,修正了水分虧缺指數(shù)計算方法,并依據(jù)玉米的水分虧缺指數(shù),分析了季節(jié)性干旱發(fā)生頻率的時空特征。但當炎熱干旱季節(jié),在稀疏植被覆蓋條件下的土壤背景溫度與冠層溫度相差較大時,忽略土壤與冠層之間的感熱通量會導致水分虧缺指數(shù)(WDI)的適用性會降低。

圖 1 WDI梯形特征空間

2.3 條件植被溫度干旱指數(shù)法

條件植被溫度指數(shù)的定義為:

式中:LSTmax(NDVI),LSTmin(NDVI)——表示當NDVI等于某一確定值時研究區(qū)域內土地表面溫度的最大值和最小值;LST(NDVI)——NDVI等于這一確定值時的當前土地表面溫度;a1,b1,a2,b2——待定系數(shù),可以通過繪制研究區(qū)域的NDVI和LST的散點圖近似獲得,如圖2所示,是在假設研究區(qū)域內土壤表層含水量從萎蔫含水量到田間持水量的基礎上進行干旱監(jiān)測的,適用于區(qū)域尺度的干旱監(jiān)測[32-33]。

圖2 條件溫度植被指數(shù)模型

該模型在理論上綜合應用NDVI和LST特征空間的特性,且VTCI既考慮了區(qū)域內NDVI的變化,又強調了NDVI值相同時LST的變化。VTCI的取值范圍為[0,1],VTCI值越小,干旱程度越嚴重;反之,干旱程度越輕或沒有旱情發(fā)生。實踐中,該模型則解決了因各地干旱發(fā)生時空變異以及其他方法(如條件植被指數(shù)、條件溫度指數(shù)、距平植教指數(shù)等方法)由于對同一地物上求取參數(shù)不同而造成的在不同像素間可比性差的問題。適用于監(jiān)測某一特定年內某一時期區(qū)域級的相對干旱程度。王鵬新等[34]利用NOAA-AVH RR數(shù)據(jù)對陜西省關中平原地區(qū)2000年3月下旬干旱的監(jiān)測結果表明,條件植被溫度指數(shù)能較好地監(jiān)測該區(qū)域的相對干旱程度,并可用于研究干旱程度的空間變化特征。此外,王鵬新等[35]還運用MODIS數(shù)據(jù)對美國大平原南部地區(qū)進行了監(jiān)測,同樣取得較理想的效果。但以往工作中對VTCI方法中冷、熱邊界的確定方法研究不深,且應用的是單時段衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。孫威等[36]針對此問題應用多時段衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),重點研究了歸一化植被指數(shù)和地表溫度特征空間中冷、熱邊界的確定方法,并驗證了該方法進行干旱監(jiān)測的可行性。

與此同時VTCI方法使用時還存在受時空分布影響較大的局限性,模型中NDVI值和土壤表層含水量均需要處于大范圍的動態(tài)變化,且現(xiàn)實中仍需進一步完善對土壤表層含水量有效的判別以及對LST/NDVI特征空間的冷、熱邊界科學合理的判定方式。

2.4 溫度植被指數(shù)法

Goetz[37]、Carlson等[14]研究發(fā)現(xiàn)單獨運用地表溫度或植被指數(shù)做參數(shù)進行監(jiān)測,會受到不完全植被覆蓋條件下土壤背景或植被對于暫時的水分脅迫不能敏感反映的影響而不能有效監(jiān)測土壤濕度。Lambin等[38]系統(tǒng)地分析了兩者間的關系,發(fā)現(xiàn)陸地地表溫度與植被指數(shù)呈顯著的負相關性,所以兩者可以結合使用,建立LST-VI的特征空間,既可消除土壤背景的影響,又可使兩者信息互補,消除植被指數(shù)只有在水分脅迫嚴重受阻不利于作物生長時才會變化的滯后性缺點。基于LST-NDVI特征空間的基礎上,Sandholt等[39]提出的溫度植被干旱指數(shù)為

式中:TVDI——溫度植被指數(shù);Ts——任意像元的地表溫度;Ts(min)和Ts(max)——地表最低和最高溫度,Ts(min)和Ts(max)可以通過線性回歸分析提取濕邊和干邊獲取;a1,a2,b1,b2——待定系數(shù)。

Price[13]、Carlson等[14]研究發(fā)現(xiàn)利用遙感資料獲得的植被指數(shù)與地表溫度所構成的散點分布圖呈三角形。如圖3所示,圖中的A、B、C三個點代表了NDVI-Ts特征空間中的三種極端情況。在植被生長的某一特定時期,各種地表類型對應NDVI-Ts關系都分布在ABC這個多邊形的區(qū)域內。當植被狀況與土壤墑情存在較大幅度變化時,即植被覆蓋狀況從裸地A和B,到完全植被覆蓋區(qū)C,其中A點為干燥裸地(NDVI小,Ts高),B點為濕潤裸地(NDVI和Ts都最小),C點為植被完全覆蓋區(qū)域(NDVI大,Ts低),所以A→C表示土壤水分的有效性很低,地表蒸散小,被認為是“干邊”;B→C表示土壤水分充足,不是植物生長的限制因素,地表蒸散等于潛在蒸散,被認為是“濕邊”。完全缺水的干邊之上的像元干旱指數(shù)為1;干邊和濕邊之間的像元干旱指數(shù)為0～1。所以溫度-植被指數(shù)法可以有效克服土壤背景的影響,在不完全覆蓋地區(qū)可以取得較佳效果[40]。

圖3 溫度植被指數(shù)模型

姚春生等[41]利用TVDI方法反演了2003年8-9月兩個月的新疆地表土壤濕度,通過定量分析驗證了TVDI與土壤濕度呈顯著相關,可以用來反演地表的土壤濕度。吳孟泉等[11]對云南省紅河地區(qū)的地表干旱監(jiān)測結果表明該方法不僅可以用來對大區(qū)域干旱進行檢測,而且對山區(qū)的干旱預警監(jiān)測也能起到很好的效果。此外,楊曦等[42]針對NDVI易達到飽和的問題,運用增強型植被指數(shù)(EVI)代替歸一化植被指數(shù)(NDVI)與地表溫度構建Ts/EVI特征空間來提高TVDI與土壤濕度的相關性,還改進了計算特征空間的干濕邊的方法,對于反映土壤濕度的時空差異起到很好的效果。閆峰等[43]同樣采用Ts/EVI特征空間較好的估算土壤表層水分狀況,以及TVDI與不同土壤深度的相關性在不同時期的差異狀況。陳艷華等[44]則考慮到植被類型對土壤濕度反演精度的影響,利用修正的土壤調整植被指數(shù)MSAVI替換NDVI,比較研究了植被類型對TVDI提取結果的影響。張學藝等[45]同時改進地面溫度和植被指數(shù),獲得改進型溫植被旱情指數(shù)(MTVDI),對寧夏作物生長季的干旱進行了遙感監(jiān)測,其監(jiān)測精度可控制在90%左右。李紅軍等[46]對影響TVDI旱情指數(shù)的地表能量平衡因素(如忽略地表反射率、緯度等)進行研究,通過進一步對植被指數(shù)—地表溫度特征空間的生態(tài)學內涵分析,將地表溫度作為下墊面蒸散的函數(shù),提出了溫度蒸散旱情指數(shù)法(TEDI),推導出了T EDI旱情指數(shù),通過實際研究表明TEDI旱情指數(shù)能夠更準確地反映下墊面土壤墑情狀況。目前通過對TVDI的研究已經取得了較好的效果,但是在特征空間干濕邊的確定方面還沒有嚴格的定義式的判別標準,尤其是在未考慮降水量、蒸散作用等方面對監(jiān)測結果的影響,盡管可以進行質量控制(如云檢測等),但現(xiàn)有水平下還會出現(xiàn)質量較差的像元,仍會影響到線性擬合干濕邊的精度。

3 結論

隨著遙感技術的不斷發(fā)展,基于NDVI-Ts特征空間的干旱監(jiān)測模型在干旱監(jiān)測工作中已取得了良好的效果,不僅改變了單純基于植被指數(shù)或單純基于陸面溫度進行土壤水分狀態(tài)監(jiān)測的不足,有效地減小了植被覆蓋度對干旱監(jiān)測的影響,提高了旱情遙感監(jiān)測的準確度和實用性,且對干旱情況的監(jiān)測效果顯著,能較好地反映區(qū)域旱情空間分布和旱情動態(tài)發(fā)展過程,監(jiān)測結果具有一定的實用價值,有助于遙感監(jiān)測業(yè)務工作的進行。但同時此類模型還存在不足之處,主要表現(xiàn)為:在研究對象上,大多要求研究區(qū)域具有較高的植被覆蓋度和較大表層含水量范圍,且歸一化植被指數(shù)存在飽和問題,對大氣影響的糾正不徹底和時間上的滯后性,在干旱初期,很難通過植被指數(shù)監(jiān)測出來,而地表溫度作為與之互補的水分脅迫指標的確具有良好的時效性,但在相關模型所要求獲取的最高和最低溫度上存在困難,且獲取的溫度或晝夜溫差信息受植被覆蓋的影響,與實際值相比存在偏差;在技術水平上,因簡化反演參數(shù)(如植被指數(shù),冠層溫度等)的取得過程和干濕邊的判別工作等造成監(jiān)測結果的精準性和客觀性不足。由于農業(yè)干旱是一個受降水、土壤屬性、地形等多因素影響的自然現(xiàn)象,因此此類監(jiān)測方法應加強綜合大氣、作物和土壤環(huán)境等各個方面因素的業(yè)務能力,增強或改進相關研究參數(shù)的同時,加強不同方法的交叉融合使用,使得干旱監(jiān)測方法從監(jiān)測角度和內容上加以豐富。隨著衛(wèi)星遙感的發(fā)展,今后可采用更高分辨率的影像進行分析,這樣有助于不同空間尺度研究參數(shù)的統(tǒng)一和比較,且減小參數(shù)因空間變異而導致的精度下降。

綜上所述,基于地表溫度和植被指數(shù)特征空間的干旱監(jiān)測方法在實際監(jiān)測工作中已得到廣泛認可,且在實際工作中也取得了非常好的效果,隨著監(jiān)測方法的不斷成熟以及遙感技術的不斷發(fā)展,此類模型在對農業(yè)干旱動態(tài)監(jiān)測的應用中將會起到更好的效果。

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