農(nóng)業(yè)遙感干旱監(jiān)測研究進展

郭茜月 劉國金 李悅萱

[摘 要] 農(nóng)業(yè)干旱常以大面積同時發(fā)生為特點，受傳統(tǒng)的干旱氣象監(jiān)測方法局限性限制無法獲得廣域干旱特征信息。遙感作為能同時大范圍觀測的手段在各行各業(yè)得到了廣泛應用，在農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測方面也起到了不可替代的作用。本文簡要總結(jié)農(nóng)業(yè)遙感干旱監(jiān)測研究進展。

[關(guān)鍵詞] 遙感;農(nóng)業(yè);干旱;監(jiān)測

[中圖分類號] TP79 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-7909（2020）21-117-2

隨著1972年美國的陸地資源衛(wèi)星的發(fā)射與對地信息的獲取，遙感技術(shù)開始被廣泛應用于各行業(yè)。其工作特點可概括為觀測范圍廣、獲取信息效率高、經(jīng)濟成本低和地物分辨能力強等。遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應用同樣較為廣泛，其大大彌補了傳統(tǒng)旱災監(jiān)測的觀測范圍小的限制。近40年來，遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)旱災監(jiān)測方面積累了大量的研究成果。

1 基于裸露地表的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測模型

基于裸露地表的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測方法是建立在Waston等[1]提出的熱慣量方程基礎上，利用衛(wèi)星影像估算土壤水分。20世紀80年代，我國開始利用土壤熱慣量展開檢測[2]。余濤等利用地表溫差、地表綜合參量和熱慣量之間的關(guān)系，優(yōu)化了土壤熱慣量的計算方法[3]。陳懷亮等考慮了地表風速與地形因素，計算了土壤水分含量[4]。

經(jīng)觀測數(shù)據(jù)的驗證，熱慣量監(jiān)測模型在植被覆蓋度較低的區(qū)域及裸土情況下評價精度較高，而對于高植被覆蓋率區(qū)域的響應效果并不理想[5]。

2 基于植被覆蓋的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測模型

2.1 作物形態(tài)指標

該方法主要基于作物對于氣候因素的自身響應，因此常利用能代表作物長勢的指數(shù)（歸一化植被指數(shù)，NDVI）來進行指標模型的搭建[6]。我國利用植被在特殊環(huán)境下的NDVI變化在時間序列上的表現(xiàn)評價了許多地區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱事件[7]。但由于NDVI對植被反應敏感，在高植被覆蓋區(qū)域?qū)Ω珊档姆从承Ч^差，在中低覆蓋度下干旱監(jiān)測效果明顯。也有研究者利用其特點創(chuàng)建了條件植被指數(shù)（VCI）對農(nóng)業(yè)干旱展開檢測，也獲得了較好的效果[8]。

2.2 作物生理指標

作物生理指標模型是基于作物生長過程中的健康評價因素進行遙感反演，常用的評價因素為植被含水量。Gao利用植被含水量表現(xiàn)在近紅外（NIR）和短波紅外（SWIR）上的特點模仿NDVI建立了歸一化水體指數(shù)（NDWI）反演植被冠層水分狀況[9]。經(jīng)過大量的研究證明，該指數(shù)模型較NDVI相比對農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測效果更具指示性，且較接近實測情況。也有研究者將NDVI與NDWI結(jié)合起來利用兩種指標的優(yōu)勢綜合評價作物的干旱情況。

2.3 作物綜合指標

植被供水指數(shù)（VSWI）和溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）是目前應用較為廣泛的2種農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測指數(shù)模型。

VSWI是Haboudane等于2004年提出的基于植被指數(shù)和溫度的干旱監(jiān)測指數(shù)模型[10]。莫偉華等利用該指數(shù)評價了濕潤半濕潤地區(qū)的農(nóng)田干旱情況，結(jié)果表明具有較好的評價效果[11]。楊麗萍等也利用該模型對干旱半干旱地區(qū)展開了調(diào)查，同樣獲得了良好的評價效果[12]。

利用NDVI與溫度建立的TVDI指數(shù)模型也在農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測方面取得了良好的效果。TVDI對于大區(qū)域的干旱情況具有很好的反演能力，王海等分析了云南省2009/2010年農(nóng)業(yè)干旱的時空變化情況[13]。

3 遙感監(jiān)測的不足之處

利用遙感模型進行農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測，雖然能較好地識別與反演已發(fā)生干旱的區(qū)域，但是需通過模型的改進來進一步提高對于旱災的預測精度[14]。

4 結(jié)語

遙感作為能大范圍同步獲取地表信息的手段，在各行各業(yè)得到了廣泛應用，而且效果明顯，如在農(nóng)業(yè)旱災的識別方面具有較好的評價效果。就遙感農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測而言，單一的指數(shù)模型雖然能較好地反演地表的干旱信息，但是NDVI對于植被的敏感度導致在高植被覆蓋區(qū)域?qū)τ谵r(nóng)業(yè)干旱信息的識別能力下降，一些基于NDVI的模型能適當?shù)馗纳圃诟咧脖桓采w度地區(qū)評價效果;基于作物生理指標的指數(shù)對于農(nóng)業(yè)干旱的反演效果較好，但結(jié)合NDVI共同建立反演模型能更好地利用不同指數(shù)反映干旱特征，獲得更完美的評價效果;基于溫度與植被指數(shù)關(guān)系搭建的模型能較為客觀準確地表現(xiàn)地表干旱情況，在大范圍的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測方面取得了良好的應用效果。但遙感自身的特點是對于歷史數(shù)據(jù)的研究，對于農(nóng)業(yè)干旱風險的評估仍需通過模型的改進來進一步實現(xiàn)。

參考文獻

[1]Watson K，Hummer-Miller S. A simple algorithm to estimate the effective regional atmospheric parameters for thermal-inertia mapping[J].Remote Sensing of Environment， 1981（11）：455-462.

[2]劉興文，馮勇進.應用熱慣量編制土壤水分圖及土壤水分探測效果[J].土壤學報，1987（3）：272-280，299.

[3]余濤，田國良.熱慣量法在監(jiān)測土壤表層水分變化中的研究[J].遙感學報，1997（1）：24-31，80.

[4]陳懷亮，馮定原，鄒春輝，等.用NOAA/AVHRR資料遙感土壤水分時風速的影響[J].南京氣象學院學報，1999（2）：219-224.

[5]郭茜，李國春.用表觀熱慣量法計算土壤含水量探討[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2005（4）：13-17.

[6]王正興，劉闖，HUETE Alfredo.植被指數(shù)研究進展：從AVHRR-NDVI到MODIS-EVI[J].生態(tài)學報，2003（5）：979-987.

[7]蔡博峰，于嶸.基于遙感的植被長時序趨勢特征研究進展及評價[J].遙感學報，2009（6）：1170-1186.

[8]馮強，田國良，柳欽火.全國干旱遙感監(jiān)測運行系統(tǒng)的研制[J].遙感學報，2003（1）：14-18，81.

[9]Gao B. NDWI-a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space[J].Remote Sensing of Environment，1996（58）：257-266.

[10]Haboudane D，Miller J R，Pattey E，et al. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies： Modeling and validation in the context of precision agriculture[J].Remote Sensing of Environment，2004（3）：337-352.

[11]莫偉華，王振會，孫涵，等.基于植被供水指數(shù)的農(nóng)田干旱遙感監(jiān)測研究[J].南京氣象學院學報，2006（3）：396-401.

[12]楊麗萍，楊曉華，張存厚.植被供水指數(shù)法在內(nèi)蒙古干旱監(jiān)測中的應用[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)科技，2008（1）：58-59，62.

[13]王海，楊祖祥，王麟，等.TVDI在云南2009/2010年干旱監(jiān)測中的應用[J].云南大學學報（自然科學版），2014（1）：59-65.

[14]劉憲鋒，朱秀芳，潘耀忠，等.農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測研究進展與展望[J].地理學報，2015（11）：1835-1848.

基金項目：吉林建筑大學大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目（8570091104）。

作者簡介：郭茜月（1999—），女，本科在讀，研究方向：測繪工程專業(yè)遙感;劉國金（1999—），男，本科在讀，研究方向：測繪工程專業(yè)遙感;李悅萱（1999—），女，本科在讀，研究方向：測繪工程專業(yè)遙感。