基于TVDI的土壤干旱遙感監測分析

袁田玉閣　蔡迪

摘 ?要：干旱作為一種全球性自然災害，發生與發展規律較為復雜，且人們對其了解較少，而該自然災害帶來的影響卻遠超其他自然災害。據悉，我國自建國以來，平均每年受旱災面積高達2100萬公頃，占耕地面積20%左右，成災面積達到870萬公頃，干旱頻率較高，持續時間較長，波及范圍較廣，為我國國民經濟帶來嚴重影響。為解決該問題，文章通過TVDI法對土壤干旱情況進行遙感監測，以此準確展現土壤干旱情況與旱情變化規律，及時預警土壤旱情，為緩解干旱問題提供支持。

關鍵詞：TVDI;土壤干旱;遙感監測

引言

從古至今，旱災一直是困擾我國農業發展的重要難題，即使科技不斷發展，干旱問題帶來的影響仍然存在。尤其是環境污染，生態平衡被打破，旱災的發生幾率更是頻繁，嚴重影響了農業生產。在過往干旱監測中，主要通過氣象站監測分析，卻因經濟條件等原因，氣象站分布并不均勻，影響了干旱監測?？萍嫉牟粩喟l展，遙感技術的出現，實現了對土壤干旱的全天候、全面積監測，為干旱監測提供了條件[1]。而TVDI作為NDVI、LST構建而成，能夠準確展現干旱情況，下文對其在土壤干旱遙感監測內的應用展開探析。

1 遙感監測方法的簡單概述

在自然環境下，土壤內水分具有較大時空變動，在測量時，很難連續、規模性的精確測量其時空變化，而遙感技術的出現，能夠有效監測區域內土壤的濕度情況、時空變化等。因為，對土壤干旱遙感監測時，他主要通過土壤表面發射或者反射的電池輻射能，了解不同波段下土壤內水分特性。經過多年發展，我國遙感監測方式越發多樣化。常見如下幾類：其一，可見光紅外遙感監測。該方式主要通過植被指數、植被狀態指數等對一個地區、一段時間內土壤干旱情況進行監測，得到定性結果[2]。其中，常用的植被指數包括AVI、NDVI、VCI、植被，供水指數等。其二，熱紅外遙感監測。該方式追主要通過對土壤內水分對土壤表面溫度、發射率等的依賴程度，以此了解土壤干旱情況。常見的監測方式包含兩類：一為依靠土壤內含水量、土壤熱特性之間的關系，反演土壤干旱狀況，如：熱慣量法;一類依靠植被冠層的表面溫度、周圍空氣的溫度，計算得出植物實際的蒸散、最大蒸散之間的比值，展現植被根系范圍土壤干旱情況，如：作物缺水指數。

2 基于TVDI的土壤干旱遙感監測

2.1 數據來源和研究方式

在本次遙感監測中，使用的數據是2013年6-9月的影響數據，來自于NASAEOS，在大面積監測土壤干旱動態中，該影響數據應用廣泛。其中包含了地溫的全天數據、觀察時間、質量評估、觀察角度，植被狀況數據等。

TVDI作為本文主要采用的土壤干旱指標，其是由溫度數據、植被指數構成，計算公式為：

在公式中，代表任意像元地表溫度，是NDVI的數值，a、b、c、d為干邊與濕邊的擬合方程系數，干邊是指NDVI數值對應存在的最大溫度，濕邊為最低溫度數值。而TVDI指數大約在0-1間，濕邊所對應的TVDI指數為0時，土壤濕潤度最大;干邊所對應的TVDI指數為1時，土壤干旱程度最大。可以說，TVDI指數越高，土壤濕度越低，土壤越干旱。

2.2 TVDI模型計算

在TVDI計算中，選擇的數據分別是6.26、7.12、7.28、8.13、8.29、9.30六天影響，這些時日的影像變化突出，每日數據都能夠代表半月影像合成數據，具體見圖1。

利用相應軟件內的TVDI計算，對地表溫度、植被指數展開線性擬合分析，計算之前，以軟件統計能力確定溫度、植被指數的集中分布區，增強計算結果準確性。文章選擇的地表溫度集中于280-330K華氏度，植被指數在0-1范圍。計算結果表示，干濕邊對應擬合方程初時呈現出三角形，植被覆蓋高度不斷提升，干邊最高溫度因植被冠層作用，在土壤最干狀態下，地溫下降[3]。濕邊最低溫度因蒸騰影響，地表溫度上升。植被指數值上升，干濕邊的擬合方程所對應最高/最低溫度近似相交。

2.3 監測結果

在TVDI指數劃分中，0-0.2代表土壤濕潤，0.2-0.4表示土壤濕度正常，0.4-0.6代表輕度干旱，0.6-0.8代表中度干旱，0.8-1代表重度干旱。利用GIS處理TVDI的計算結果，最終得出：在監測區域內，6月的干旱程度不同，6.26之后，土壤干旱情況零星分散，多數地區為正常或者輕度干旱，北部區域較為濕潤，但是，降雨量的減少，干旱情況逐漸出現并蔓延。在7月中旬之后，測量區域內多數地方都呈現出中度甚至重度干旱情況，尤其以中部、難度最嚴重，且重旱區逐漸向北部推進。進入8月之后，干旱情況逐漸緩解，大多以中度與輕度干旱為主。

為清晰掌握TVDI指數不同等級的變化情況，利用GIS的重分類，對不同指數等級的面積在整個監測區域占比進行統計，云層影響下，部分數據缺失，并未顯示在圖中，具體見圖2。由圖可知，在6.26-9.30之間，濕潤和重旱占比較低，其中，6.26-7.12之間，濕潤度和正常情況的占比較大，無明顯干旱情況，重旱、中旱分布極少。在7.28，正常與輕旱情況開始想輕中旱發展，干旱趨勢加重。進入8月之后，不同等級干旱狀況無明顯浮動，輕旱占據主體，8.29，濕潤度、正常度占比出現增長趨勢，輕旱與中旱的比例下降。

3 結束語

總而言之，我國作為農業大國，干旱問題在農業生產上的影響難以忽視，直接影響了我國經濟的發展。對此，對干旱問題進行遙感監測，做好干旱預警工作，為旱情治理與調控提供幫助，對我國農業發展與農業經濟提升具有重要意義。文章通過植被指數、地表溫度對地表干旱情況實時模擬，依照擬合結果、理論值間差異性對比，得出TVDI指數，進而及時判斷土壤干旱情況，為理想的干旱控制提供了幫助。

參考文獻

[1] ?劉英，岳輝，李遙，等. 基于MODIS的河南省春旱遙感監測[J]. 干旱地區農業研究，2018，v.36;No.168（03）：224-229.

[2] ?陳丙寅，楊遼，陳曦，等. 基于改進型TVDI在干旱區旱情監測中的應用研究[J]. 干旱區地理，2019（4）：98-98.

[3] ?趙建蘋，胡順石，秦建新. 基于TVDI的湖南省干旱監測分析[J]. 地理空間信息，2018，016（003）：101-105.

作者簡介：袁田玉閣，1998年10月出生，女，漢族，重慶市萬州區，本科，遙感科學與技術。