《基于TVDI的土壤干旱遥感监测分析》
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摘 要：干旱作为一种全球性自然灾害,发生与发展规律较为复杂,且人们对其了解较少,而该自然灾害带来的影响却远超其他自然灾害.据悉,我国自建国以来,平均每年受旱灾面积高达2100万公顷,占耕地面积20%左右,成灾面积达到870万公顷,干旱频率较高,持续时间较长,波及范围较广,为我国国民经济带来严重影响.为解决该问题,文章通过TVDI法对土壤干旱情况进行遥感监测,以此准确展现土壤干旱情况与旱情变化规律,及时预警土壤旱情,为缓解干旱问题提供支持.
关键词：TVDI;土壤干旱;遥感监测
引言
从古至今,旱灾一直是困扰我国农业发展的重要难题,即使科技不断发展,干旱问题带来的影响仍然存在.尤其是环境污染,生态平衡被打破,旱灾的发生几率更是频繁,严重影响了农业生产.在过往干旱监测中,主要通过气象站监测分析,却因经济条件等原因,气象站分布并不均匀,影响了干旱监测.科技的不断发展,遥感技术的出现,实现了对土壤干旱的全天候、全面积监测,为干旱监测提供了条件[1].而TVDI作为NDVI、LST构建而成,能够准确展现干旱情况,下文对其在土壤干旱遥感监测内的应用展开探析.
1 遥感监测方法的简单概述
在自然环境下,土壤内水分具有较大时空变动,在测量时,很难连续、规模性的精确测量其时空变化,而遥感技术的出现,能够有效监测区域内土壤的湿度情况、时空变化等.因为,对土壤干旱遥感监测时,他主要通过土壤表面发射或者反射的电池辐射能,了解不同波段下土壤内水分特性.经过多年发展,我国遥感监测方式越发多样化.常见如下几类：其一,可见光红外遥感监测.该方式主要通过植被指数、植被状态指数等对一个地区、一段时间内土壤干旱情况进行监测,得到定性结果[2].其中,常用的植被指数包括I、NDVI、VCI、植被,供水指数等.其二,热红外遥感监测.该方式追主要通过对土壤内水分对土壤表面温度、发射率等的依赖程度,以此了解土壤干旱情况.常见的监测方式包含两类：一为依靠土壤内含水量、土壤热特性之间的关系,反演土壤干旱状况,如：热惯量法;一类依靠植被冠层的表面温度、周围空气的温度,计算得出植物实际的蒸散、最大蒸散之间的比值,展现植被根系范围土壤干旱情况,如：作物缺水指数.
2 基于TVDI的土壤干旱遥感监测
2.1 数据来源和研究方式
在本次遥感监测中,使用的数据是2013年6-9月的影响数据,来自于NASAEOS,在大面积监测土壤干旱动态中,该影响数据应用广泛.其中包含了地温的全天数据、观察时间、质量评估、观察角度,植被状况数据等.
TVDI作为本文主要采用的土壤干旱指标,其是由温度数据、植被指数构成,计算公式为：
在公式中,
代表任意像元地表温度,
是NDVI的数值,a、b、c、d为干边与湿边的拟合方程系数,干边是指NDVI数值对应存在的最大温度,湿边为最低温度数值.而TVDI指数大约在0-1间,湿边所对应的TVDI指数为0时,土壤湿润度最大;干边所对应的TVDI指数为1时,土壤干旱程度最大.可以说,TVDI指数越高,土壤湿度越低,土壤越干旱.
2.2 TVDI模型计算
在TVDI计算中,选择的数据分别是6.26、7.12、7.28、8.13、8.29、9.30六天影响,这些时日的影像变化突出,每日数据都能够代表半月影像合成数据,具体见图1.
利用相应软件内的TVDI计算,对地表温度、植被指数展开线性拟合分析,计算之前,以软件统计能力确定温度、植被指数的集中分布区,增强计算结果准确性.文章选择的地表温度集中于280-330K华氏度,植被指数在0-1范围.计算结果表示,干湿边对应拟合方程初时呈现出三角形,植被覆盖高度不断提升,干边最高温度因植被冠层作用,在土壤最干状态下,地温下降[3].湿边最低温度因蒸腾影响,地表温度上升.植被指数值上升,干湿边的拟合方程所对应最高/最低温度近似相交.
2.3 监测结果
在TVDI指數划分中,0-0.2代表土壤湿润,0.2-0.4表示土壤湿度正常,0.4-0.6代表轻度干旱,0.6-0.8代表中度干旱,0.8-1代表重度干旱.利用GIS处理TVDI的计算结果,最终得出：在监测区域内,6月的干旱程度不同,6.26之后,土壤干旱情况零星分散,多数地区为正常或者轻度干旱,北部区域较为湿润,但是,降雨量的减少,干旱情况逐渐出现并蔓延.在7月中旬之后,测量区域内多数地方都呈现出中度甚至重度干旱情况,尤其以中部、难度最严重,且重旱区逐渐向北部推进.进入8月之后,干旱情况逐渐缓解,大多以中度与轻度干旱为主.
为清晰掌握TVDI指数不同等级的变化情况,利用GIS的重分类,对不同指数等级的面积在整个监测区域占比进行统计,云层影响下,部分数据缺失,并未显示在图中,具体见图2.由图可知,在6.26-9.30之间,湿润和重旱占比较低,其中,6.26-7.12之间,湿润度和正常情况的占比较大,无明显干旱情况,重旱、中旱分布极少.在7.28,正常与轻旱情况开始想轻中旱发展,干旱趋势加重.进入8月之后,不同等级干旱状况无明显浮动,轻旱占据主体,8.29,湿润度、正常度占比出现增长趋势,轻旱与中旱的比例下降.
3 结束语
总而言之,我国作为农业大国,干旱问题在农业生产上的影响难以忽视,直接影响了我国经济的发展.对此,对干旱问题进行遥感监测,做好干旱预警工作,为旱情治理与调控提供帮助,对我国农业发展与农业经济提升具有重要意义.文章通过植被指数、地表温度对地表干旱情况实时模拟,依照拟合结果、理论值间差异性对比,得出TVDI指数,进而及时判断土壤干旱情况,为理想的干旱控制提供了帮助.
参考文献
[1] 刘英,岳辉,李遥,等. 基于MODIS的河南省春旱遥感监测[J]. 干旱地区农业研究,2018,v.36;No.168（03）：224-229.
[2] 陈丙寅,杨辽,陈曦,等. 基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究[J]. 干旱区地理,2019（4）：98-98.
[3] 赵建苹,胡顺石,秦建新. 基于TVDI的湖南省干旱监测分析[J]. 地理空间信息,2018,016（003）：101-105.
作者简介：袁田玉阁,1998年10月出生,女,汉族,重庆市万州区,本科,遥感科学与技术.
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遥感引用文献:
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