基于MODIS数据的渭南市土壤水分反演研究

许伟峰，尹贞钤，范 涛，冯 伟

(渭南市气象局，陕西渭南 714000)

基于MODIS数据的渭南市土壤水分反演研究

许伟峰，尹贞钤，范 涛，冯 伟

(渭南市气象局，陕西渭南 714000)

根据MODIS数据特点，分高植被覆盖和低值被覆盖条件，研究了MODIS第1～7波段数据与土壤表层水分含量之间的关系，基于分析结果，选择与土壤水分含量相关度高的MODIS数据波段，建立渭南市0～10 cm土壤相对湿度反演模型。利用模型开展渭南市土壤墒情监测，只需在晴空条件下，使用一景白日过境的MODIS卫星数据，即可完成土壤表层水分快速监测。

MODIS；土壤水分；反演研究；渭南

渭南市是农业大市，地处关中东部，全市土地面积为1.3×104km2，属于干旱半干旱地区，旱灾几乎年年发生，有“十年九旱”之称，干旱是限制当地农业生产的重要因子之一。准确掌握土壤墒情，及时反映田间旱情发生的范围、程度及其发展变化，为各级政府制定合理的防旱、抗旱措施提供科学依据。

随着遥感和计算机技术的发展，卫星遥感数据迅速被应用于土壤水分监测，有些学者采用热惯量法[1]、亮温法[2]、植被供水指数法[3]等进行监测土壤水分的研究，但研究尺度多范围较大。对地市范围的土壤墒情监测而言，卫星监测土壤墒情反演图像不够精细，难以清晰地反映土壤水分分布。比如张树誉等认为基于NOAA卫星的AVHRR数据开展的干旱监测业务解决了省级干旱发生发展的宏观监测问题, 但不能满足为市、县级的服务需求[4]。

近年来，EOS/MODIS数据作为新的卫星遥感数据源，具有高时间分辨率和光谱分辨率，且数据获取方便等特点，学者们利用 MODIS 数据，对其与土壤水分之间的关系进行了大量研究。郭广猛等[5]研究认为MODIS第7波段的值和土壤表层水分有较好的相关关系；姚云军等[6]研究了MODIS短波红外光谱特征与土壤含水量之间的关系，认为MODIS第6、7波段的值与土壤表层水分存在敏感关系；周秉荣等[7]认为MODIS第1、2波段和土壤湿度也有较好的相关关系。可见利用MODIS数据中第1～7波段的遥感资料与土壤水分实测数据，可以建立卫星遥感反演土壤水分模型，且所用MODIS遥感资料空间分辨率为500 m，能较精细地反映地市级尺度范围土壤水分分布状况。

1 资料和数据处理

选用2011—2012年MODIS(Terra卫星)白天遥感数据和相应时段渭南市土壤水分观测资料，数据来源于渭南市气象局资料室。土壤水分数据为渭南市白水县、澄城县、合阳县、富平县、蒲城县、大荔县、潼关县、华阴市、华县等气象观测站每旬逢8日观测到的土壤相对湿度资料，采用方法为烘干法。MODIS数据为中国气象局通过卫星广播下发的0级数据(即PDS格式文件)。MODIS数据采用了人工土壤水分观测日或观测前后一日的晴空资料,数据接收处理采用卫星数据DVB-S广播系统软件，首先将接收的PDS文件预处理，得到MODIS数据的1B文件(即HDF文件)，然后对其进行太阳高度角订正、去条纹处理和几何校正，将105.38～111.95°E,31.67～39.8°N范围内(包含渭南全市)第1～7波段数据进行投影处理。再利用ENVI4.5软件中自带的黑暗像元法进行大气校正，并读取土壤湿度观测点所在像元的反射率值，分别与相应的土壤相对湿度实测数据相互匹配，根据MODIS第1、2波段数据计算归一化植被指数(NDVI)，结果中出现的负值为受云和其他因素干扰的数据，将其剔除后得到139组有效样本数据。将有效样本数据按照NDVI进行排序，选取NDVI值≤0.25的数据作为低植被覆盖样本，进行各层人工土壤水分值与各波段值相关分析，选取相关系数高的波段，利用SPSS20.0软件，与土壤水分实测值建立低植被覆盖条件下的反演模型；选取NDVI值gt;0.25的数据作为髙植被覆盖样本，用同样的方法建立高植被覆盖条件下的反演模型。

2 相关分析与模型建立

分析低植被覆盖条件下0～10 cm土壤水分与MODIS第1～7波段反射率的相关关系(见表1)，将相关系数在0.000水平(双侧)上显著相关的MODIS第2、6、7波段反射率值与0～10 cm土壤水分进行线性回归分析，得到方程

Yd10=123.206+0.108B2-0.334B6-0.148B7，

(1)

(1)式中，Yd10为低植被条件下0～10 cm土壤相对湿度，B2、B6、B7分别为MODIS卫星遥感资料第2、6、7波段反射率，回归方程通过0.000水平显著性检验。

表1 低植被覆盖条件下0～10 cm土壤水分与MODIS第1～7波段反射率相关分析

注：*为通过0 .000水平检验。

分析高植被覆盖条件下0～10 cm土壤水分与MODIS第1～7波段反射率的相关关系(见表2)，将相关系数在0.000水平(双侧)上显著相关的MODIS第1、4、6、7波段反射率值与0～10 cm土壤水分进行线性回归分析，得到方程

Yg10=110.917-0.942B1+0.445B4-0.039B6+0.119B7，

(2)

(2)式中，Yg10为高植被条件下0～10 cm土壤相对湿度，B1、B4、B6、B7分别为MODIS卫星遥感资料第1、4、6、7波段反射率数值，回归方程通过0.000水平显著性检验。

表2 高植被覆盖条件下0～10 cm土壤水分与MODIS第1～7波段反射率相关分析

注：*为通过0 .000水平检验。

3 模型检验

2013年渭南出现历史罕见的秋冬连旱，旱情严重。2014年1月9日田间调查显示，市区已灌溉麦田墒情适宜，旱地麦田墒情明显不足，0～10 cm土壤墒情普遍较差，相对湿度为30%～40%，土壤表层重度缺水。将2014年1月13日MODIS卫星遥感反演的0～10 cm土壤相对湿度按照气象干旱等级标准[8]分级：相对湿度40%以下为重旱，40%～50%为中旱，50%～60%为轻旱，60%以上为无旱。结果显示，全市中北部和南部塬区大部分地方出现重旱，与实际情况相符(见图1)。

利用2014年5月21、26日两个时次的遥感数据和相应时段的土壤水分数据，对模型进行定量检验(表3)，结果显示，两次反演结果的平均误差为11%。根据中国气象局综合观测司下发的自动土壤水分观测规范规定：体积含水量平均绝对误差≤5%，即可达到业务化应用。对渭南市而言，体积含水量平均绝对误差为5%，对应的土壤相对湿度平均误差为17%，因此模型可以在业务中应用。

图1 2014年1月13日渭南市MODIS卫星遥感监测旱情反演图

表3 2014年5月21、26日0～10 cm人工测墒与卫星遥感反演土壤相对湿度%

4 误差分析

(1)人工土壤水分监测点所对应的遥感影像像元并非纯净像元，利用MODIS空间分辨率为500 m的数据所监测的一个点像元对应实际地物面积达到2 500 m2，在这样一个大范围地物中，往往有不同的地表景观，根据遥感图像所计算得到的土壤水分只是该区域的平均值，研究此类问题的相关学者已经证明，一个点像元的土壤含水量的变异系数很大[9]，因此存在误差无法避免。

(2)研究中虽然对遥感数据采取黑暗像元法进行了大气校正，但实际上无论哪种大气校正都无法真正消除较为复杂的实际大气状况对遥感反演土壤水分的干扰。

(3)研究中采用的数据仅限于每旬人工逢8日数据，虽然持续积累了两年的卫星数据和人工土壤水分数据，但受天气、云量等影响，实际整理可用于研究的数据有限，也会对反演方程的建立产生影响。

5 结论

(1)利用MODIS卫星第1～7波段反射率数据，建立了渭南市土壤表层相对湿度遥感监测模型，经过检验可以开展土壤表层相对湿度面上的监测，且所用资料空间分辨率为500 m，遥感反演图像较为精细，能够满足地市级一般业务服务需求。

(2)土壤水分的监测尤其是针对大面积农田土壤水分监测难度较大，MODIS数据具有高时间分辨率和高光谱分辨率的优势，模型利用MODIS卫星每日过境的有利条件，只需要在晴空条件下，一景白日过境的MODIS卫星数据，可以实现对田间土壤墒情的快速判别，方便土壤墒情遥感监测业务化运行。

(3)研究中所用的土壤水分实测值通过固定点测量得来，对应的卫星反演结果反映的是测量点周围500 m×500 m区域内土壤湿度的平均状况，因此会给研究结果带来误差。加之遥感区域下垫面不均一，受混合像元的影响，也会带来误差，有待于进一步研究更好的订正方法，提高遥感反演监测结果的精度。

[1] 李星敏，刘安麟，张树誉，等.热贯量法在干旱遥感监测中的应用研究[J].干旱地区农业研究，2005,23(1)：54-59.

[2] 刘丽，刘清，周颖，等.卫星遥感信息在贵州干旱监测中的应用[J].中国农业气象，1999,20(3)：43-47.

[3] 梁芸,张峰,韩涛. 利用EOS MODIS植被供水指数监测庆阳地区的土壤湿度[J].干旱气象，2007,25(1)：44-47.

[4] 张树誉,杜继稳,景毅刚,等.陕西省干旱监测预测评估业务平台[J].陕西气象，2009(6)：32-33.

[5] 郭广猛，赵冰茹.使用MODIS数据监测土壤湿度[J].土壤.2004,36(2)：219-221.

[6] 姚云军，秦其明，赵少华，等.基于MODIS短波红外光谱特征的土壤含水量反演[J].红外与毫米波学报，2011,30(1)：9-14.

[7] 周秉荣，李凤霞，申双和，等.从MODIS 资料提取土壤湿度信息的主成分分析方法[J]. 应用气象学报，2009，20(1)：114-118.

[8] GB/T 20481—2006 气象干旱等级[S].北京：中国标准出版社，2006：4.

[9] 董小曼.基于MODIS数据的章丘市土壤含水量遥感反演研究[D].山东：山东师范大学, 2011：6-7.

许伟峰，尹贞钤，范涛，等.基于MODIS数据的渭南市土壤水分反演研究[J].陕西气象，2014(6)：28-31.

1006-4354(2014)06-0028-04

2014-06-27

许伟峰(1977—)，男，陕西韩城人，汉族，学士，工程师，从事农业气象服务工作。

陕西省气象局创新基金(2011M—37)

P407.6

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