西北农业学报2006,15(1:121~126ActaAgriculturaeBoreali-================================================================occidentalisSinica遥感方法进行土壤水分监测的现状与进展*肖国杰,李国春(沈阳农业大学农学院,沈阳110161摘要:总结了常用的遥感监测土壤水分的基本原理和方法,介绍了国内外在这一方面所取得的主要成果。以改进的热惯量法、作物缺水指数法和植被指数法等为主要代表的土壤水分遥感监测方法日臻成熟。GIS技术的广泛应用,土壤水分遥感监测模型的优化,以及微波遥感的应用将是该领域的重点研究方向,同时指出在土壤水分监测方面应走多学科综合的道路。关键词:遥感监测;土壤水分;热惯量;作物缺水指数;植被指数;微波遥感:S152.7文献标识码:A:1004-1389(200601-0121-06TheStatusandProgressonSoilMoistureMonitoringbyRemoteSensingXIAOGuo-jieandLiGuo-chun(AgronomyCollegeofShenyangAgriculturalUniversity,Shenyang110161,ChinaAbstract:Inthispaper,thebasictheoriesandmethodsofsoilmoisturemonitoringbyremotesensingaresimplysummarized,andthenthenationalandinternationalmainprogressesarereviewed.Theresultsshowedthatthemethodsonsoilmoisturemonitoringbyremotesensing,whicharemainlystoodforbyimprovedthermalinertia,CWSIandvegetationindex,arebecomingmature.TheextensiveapplicationofGIStechnology,theoptimizationofthemodelofremotesensingmonitoringofsoilmoistureandtheapplicationofmicrowavearethekeydirectoffuturestudy.Meanwhile,someviewsarepointedoutandindicatedthatthesoilmoisturemonitoringshouldcarryoutanewwaywhichcombinemanysubjectsinthefuture.Keywords:Remotesensingmonitoring;Soilmoisture;Thermalinertia;CWSI;Vegetationindex;Microwaveremotesensing经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、TDR法(时域反射等,因存在采样速度慢,样点较稀疏,而且需花费大量人力物力,代表范围有限,数据收集时效性差等不足,使传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。随着遥感技术的不断发展,使得快速、及时、动态监测与评估区域性的土壤水分状况和干旱成为可能。特别是在地理信息系统(GIS支持下,为实现大面积土壤水分(土壤湿度实时、准时动态监测提供了全新的前景。国内外用遥感技术监测土壤水分的方法很多,目前在该领域的研究主要集中在光学遥感(即可见光-近红外、热红外遥感和微波遥感。1光学遥感1.1土壤热惯量法许多研究表明,对于同一类型的土壤,其含水量越高,则热惯量就越大,即二者之间存在正相关关系[1]。它可以表示为:P=(1式中,P为热惯量(Jm-2K-1S-1/2,λ为热导率(Jm-1s-1K-1,ρ为密度(kgm-3,c为比热*收稿日期:2005-08-26修回日期:2005-09-06作者简介:肖国杰(1979-,女,硕士研究生,研究方向为遥感数据处理与应用模型。(Jkg-1K-1。由于原始热惯量模型中的参数λ、ρ和c难以直接利用遥感手段获取到信息,因此,Price[2,3]、Kahle[4]根据地表热量平衡方程和热传导方程,对土壤热惯量模式进行了改进。地表热量平衡方程为:Rn=G+H+LE(2式中,Rn为净辐射(W·m-2,G为土壤热通量(W·m-2,H为显热通量(W·m-2,LE为潜热通量(W·m-2。Price简化了潜热通量蒸发形式,并引入了一个地表综合参量B(B为土壤辐射率、比湿及温度等气象要素的函数,P与地表综合参量B[3]有关,而B值计算复杂,需要大量地面数据支持,国内亦有人[5]对其做了化简,但其实时性仍达不到保证。故在实际应用时,不考虑地理纬度的影响,可以用表观热惯量ATI来近似代替真实热惯量P,直接建立表观热惯量ATI与土壤含水量之间的遥感统计模式。该模式表达为:ATI=(1-α/(Td-Tn(3式中,ATI为土壤表观热惯量,Td,Tn分别是昼夜的最高、最低温度,可分别用NOAA/AVHRR卫星通道4的亮温求得,α为全波段的反射率,α=a×CH1+b×CH2,a、b为系数,CH1、CH2为1、2通道的反射率。在实际应用时,常用表观热惯量ATI来代替真实热惯量,该模式更适于航天遥感应用。常用线性经验公式为:W=A+B×ATI(4式中:W为某层土壤湿度、A、B为系数。在我国1987年刘兴文等[6]利用可见光-近红外多光...