東北三省旱情遙感監測方法研究

趙鑫

（哈爾濱師范大學，黑龍江 哈爾濱 150025）

干旱是世界上許多國家面臨的危害之一，從古至今都對社會的發展產生著巨大的阻礙作用[1]。旱災的發生破壞了生態環境的持續穩定，因此開展旱情監測并及時制定相應的抗旱機制具有重要意義[2]。遙感技術以其客觀、迅速的優勢在近些年飛速發展，為旱情遙感監測開發了一條新途徑[3]。遙感衛星可以快速獲取區域及全球在時空尺度上連續的數據，在旱災的各方面都有廣闊的應用前景[4]。

在本研究中，選取典型干旱年作物主要生長季遙感影像，采用表觀熱慣量(ATI)遙感干旱指數方法對土壤水分進行分析。可以確定用MODIS數據能否大范圍監測旱情，并在時空范圍上分析出旱情變化狀況，這對于推動東三省的社會經濟發展具有重要意義。

1 研究區概況與數據來源

在當代中國，東北三省指的是黑龍江省、吉林省和遼寧省三省[5]。近年來東北三省春旱較為嚴重，其在作物播種月存在著大部分氣溫偏高、降水偏少的現象，雖有利于土壤化凍，但干旱對春播及春耕整地造成了很多的不利影響[6]。本文在充分考慮上述因素的基礎上又結合東北三省春季的以下幾個特點：(1)我國北方的冷氣團勢力強大，受冷空氣控制，降水較少；(2)氣溫回升快，大風天氣多，蒸發旺盛，導致土壤更加缺水；(3)氣溫回升，進入農作物返青生長期，作物需水量大；(4)河流較少水量少，灌溉水源不足，加劇春旱[6]。因此選取東北三省作為本文的研究區域，使用近五年來每年春季的遙感影像圖進行監測研究，相比人工走訪，具有準確性高且方便快捷等特點。

本研究采用的MODIS遙感數據來源于美國NASA LPDAAC(The Land Processes Distributed Active Archive Center)EOS數據中心[7]。選擇的數據產品有東北三省的MOD09A1合成產品、MOD11A2合成產品、MOD13A1合成產品，根據MODIS中國區域行列號判斷出東北三省為h25v03，h26v03，h26v04，h27v04，h27v05五景數據，空間分辨率為500m。數據產品的時間范圍都為2014-2018年每年的4月23日至5月8日。

2 研究方法

2.1 遙感影像預處理

全部遙感數據應用MRT、ENVI及ArcGIS等軟件進行影像的拼接、裁剪、校正、重采樣(統一空間分辨率為500m)和投影轉換(由Sinusoidal投影轉換為經緯度投影)等預處理[8]。得到東北三省五年春季的MODIS影像，2014年春季的影像如圖1。

圖1 東北三省MODIS影像圖

2.2 表觀熱慣量法

熱慣量模型是監測土壤含水量的一種主要方法。Price通過研究改進并簡化了原有的熱慣量模型，提出了表觀熱慣量[9]。簡化后的表觀熱慣量表示為:

式中：A為全波段反照率，TMAX、TMIN為一天中最高、最低溫度的差值[10]。

3 結果分析

3.1 遙感干旱指數方法成圖，圖2。

圖2 2014-2018年4月23日-5月8日AVI影像圖

3.2 指數模型結果驗證

利用2014-2015年春季的距平植被指數進行結果的驗證，經過分級計算得到旱情監測轉移矩陣，如表1。

表1 2014-2015年東北三省旱情監測轉移矩陣

將2014年與2015年的旱情遙感影像做變化監測，得到如下結果：兩年中間級別的干旱程度整體變化不大，前五個級別15年與14年相比呈減少趨勢，后五個級別呈增加趨勢。其中黑龍江省小興安嶺地區以及吉林省東南部、遼寧省南部2015年的旱情狀況比2014年的明顯降低，而吉林省北部干旱狀況明顯比2014年嚴重。參照當時的氣象數據及較高的降水概率可得知原因是：15年4月底至5月初這段時間黑龍江省小興安嶺地區以及吉林省東南部、遼寧省南部三個地區降雨次數頻繁，且降雨量較高，導致變化明顯，而吉林省北部在2015年四月底降雨量很低。得出利用MODIS數據監測旱情與實際情況較符合。

4 結論

本文選取2014年至2018年的MODIS數據作為背景數據，以東北三省地區作為研究區域，通過各年春季階段的遙感干旱指數模型距平植被指數AVI進行旱情遙感監測，分析該指數模型在實際監測過程中的可行性和有效性，并分析東北三省地區典型干旱年作物主要生長季的干旱情況。

結果表明AVI的監測效果高于預期，可以在一定程度上反映出干旱發展趨勢，并能夠有效反映不同時期作物的相對受旱狀況，較為符合歷史氣象資料。總體上該指數模型在一定程度上可以反映出東北三省的干旱狀況，利用MODIS影像進行東北三省大范圍的旱情遙感監測處理得到的影像結果與實際地面監測結果相符合，表明這一手段具有明顯成效。