基于MODIS的鄭州市土壤水分反演

高 攀，王紀軍，宋 軒*

(1.中國氣象局/河南省農業氣象保障與應用技術重點開放實驗室，河南鄭州 450003;2.鄭州大學水利與環境學院，河南鄭州 450000)

鄭州市作為河南省省會，面積廣闊，而土壤水分觀測站點稀少，全區目前有觀測數據的土壤水分站點16個，因此常規觀測手段很難全面了解土壤水分以及旱情分布情況，通過遙感手段開展相關觀測是目前較為有效的解決方法。開展遙感土壤水分監測，關鍵是要選擇合適的反演模型，提高反演精度。因此，筆者基于MODIS數據，在植被覆蓋度較高的時期，采用植被干旱指數法來反演土壤水分，在植被覆蓋度較低的時期，采用表觀熱慣量法進行鄭州市土壤水分反演，保證土壤水分遙感監測的連續性，旨在為研究鄭州市土壤水分的空間分布提供理論依據和數據支持。

1 研究區概況與數據來源

1.1研究區概況鄭州市位于河南省中部，地理位置界于112°42′～114°13′E、34°16′～34°58′N，總面積7 446 km2(圖1)。屬于暖溫帶大陸性季風氣候。鄭州總的地勢為西南高、東北低，呈階梯狀下降。主要土壤類型有褐土、潮褐土、棕壤土、紅黏土和潮土等。

1.2遙感數據來源使用的MODIS數據來源于美國USGS站點16 d合成的1 km分辨率的MOD13A2數據和8 d合成的1 km分辨率的MOD11A2數據。由于USGS 2016年1、7、8、10月數據異常，研究使用2016年2、3、4、5、6、9、11、12共8個時期的影像。

2 基于溫度植被干旱指數模型的土壤水分反演

2.1溫度植被干旱指數溫度植被干旱指數(temperature-vegetation dryness index，TVDI)是基于地表溫度(TS)和歸一化植被指數(NDVI)用于土壤水分監測的表征相對干旱程度的指數，該指數由Sandholt等[5]提出。TVDI越大，土壤水分越低，TVDI越小，土壤水分越高[6]。TVDI計算公式：

(1)

式中，Tsmin表示最小地表溫度，對應的是濕邊；TS是任意像元的地表溫度；Tsmax=a+bNDVI為某一NDVI對應的最高溫度，即干邊，a、b是干邊擬合方程的系數。

2.2關鍵參數的獲取

2.2.1植被指數。植被指數表征綠色植被覆蓋度，最常用的是歸一化植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)，其計算公式：

圖1 鄭州市地理位置Fig.1 Geographical location of Zhengzhou City

(2)

其中，NDVI為歸一化植被指數；CH1、CH2分別為MODIS的紅光和近紅外波段的反射率。

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2.2.2地表溫度。地表溫度是用來反映地表物理過程中的關鍵指標，由于遙感反演無法得到精確的地表溫度，一般情況下，使用反演的冠層溫度近似地代替地表溫度。該研究采用針對MODIS探測儀特性而設計的白天/夜間MODIS地表溫度獲取方法[7]，即：

TS=1.034 6T31+2.577 9(T31-T32)

(3)

式中，TS為冠層溫度；T31、T32分別為MODIS的31、32波段的亮溫。

2.2.3地表溫度與植被指數的關系。植被指數能夠反映綠色植被的覆蓋度狀況，地表溫度能夠反映土壤的水分信息，將二者的信息進行結合，能夠為一定區域內的土壤水分監測提供依據。研究表明，地表溫度(TS)和植被指數(NDVI)之間存在密切的負相關關系[8]。提取鄭州市區域內相同NDVI下的所有不同像元對應的所有地表溫度中的最大和最小溫度，獲得2016年4、5、9、11、12月的地表溫度與植被指數的關系，即TS/NDVI的特征空間。

2.2.4干濕邊的確定。利用TS/NDVI特征空間關系中相應的最大和最小陸地表面溫度，通過回歸擬合分別得到2016年4、5、9、11、12月5個月的干濕邊方程(表1)。

2.2.5鄭州市溫度植被干旱指數分布。根據式(3)，分別得到5個時期鄭州市的TVDI分布，并以溫度植被干旱指數(TVDI)值對土壤水分含量進行分級(圖2)。

表1 TS-NDVI特征空間的干邊和濕邊方程

3 基于熱貫量模型的土壤水分反演

3.1土壤熱慣量土壤熱慣量反映了土壤的熱特性，與土壤水分關系密切。同一類型的土壤土壤水分越高，熱慣量越大，二者之間存在明顯的正相關關系[9]。由于真實的熱慣量不易獲得，通常用能反映真實熱慣量相對大小的表觀熱慣量(ATI)來表征。根據作物生長規律可知，2、3、6月植被覆蓋度較低，此時期采用熱慣量模型反演土壤水分較為適合。該研究采用Cosh等[10]的方法計算表觀熱慣量，即

(4)

式中，ATI為表觀熱慣量；C為太陽輻射校正系數；α0為寬波段反照率；ΔLST0為午間地表溫度與午夜地表溫度的溫差，K。其中，C的計算公式：

C=sinθcosφ(1-tanθ2tanφ2)+cosθcosφcos-1(-tanθtanφ)

(5)

式中,θ為地理緯度；φ為太陽赤緯。

3.2關鍵參數的獲取寬波段反照率α0采用Liang[11]的方法，計算公式：

α0=0.16α1+0.291α2+0.243α3+0.116α4+0.112α5+0.081α7-0.001 5

(6)

式中，αi(i= 1，2，3，4，5，7)為MODIS各波段的反射率。

午間地表溫度與午夜地表溫度的溫差ΔLST0的計算公式：

ΔLST0=ΔLST0,d-ΔLST0,n

(7)

式中，ΔLST0,d為午間地表溫度，ΔLST0,n為午夜地表溫度，K0。

圖2 2016年4、5、9、11、12月鄭州市TVDI分布Fig.2 Distribution of TVDI in Zhengzhou in April，May，September，November and December of 2016

3.3鄭州市表觀熱慣量分布基于式(5)、(6)和(7)，反演得到了鄭州市2016年2、3和6月3個月的表觀熱慣量ATI分布，并以ATI值對土壤水分含量進行分級，結果見圖3。

4 結論

該研究利用MODIS影像反演2016年8個月鄭州市地表土壤水分，結果表明，根據遙感獲取的信息分析鄭州市土壤水分的空間分布與氣象資料、年降水量分布規律和年平均相對水分分布規律相吻合，可以用來分析鄭州市土壤水分的空間分布。在作物生長的不同時期，選擇使用植被干旱指數法和熱慣量法來反演土壤水分，可以保證土壤水分連續的不間斷的有效監測。MODIS數據的空間分辨率為1 000 m，遙感反演圖像較為精細，能夠滿足地市級一般業務服務需求，且具有高時間分辨率和高光譜分辨率的優勢，可以進一步加入實測數據對反演結果進行訂正之后，只需要在晴空條件下，獲取一景白日過境的MODIS衛星數據，即可實現對地表土壤水分的快速判別，方便土壤水分遙感監測業務化運行。

圖3 2016年2、3和6月鄭州市ATI分布Fig.3 ATI distribution in zhengzhou in February，March and June of 2016