基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测 - Ingenta Connect.PDF

第 30 卷 第 16 期 农 业 工 程 学 报 Vol.30 No.16 106 2014 年 8 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Aug. 2014 基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测 1,2 1※ 1 3 吴春雷 ，秦其明 ，李 梅 ，张 宁 （1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京 100871 ； 2. 北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094 ； 3. 中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100094 ） 摘 要：土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来，多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指 数被陆续提出，并得到广泛关注和应用，但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数 （perpendicular drought index ，PDI ）在农田植被覆盖区监测精度降低问题，分析了植被覆盖下的PDI 误差分布规 律，引入垂直植被指数（perpendicular vegetation index ，PVI ）作为植被覆盖表征量，在PVI-PDI 二维空间对 PDI 模型进行调整，提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数（vegetation adjusted perpendicular drought index ， VAPDI ），并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据，对PDI 与 VAPDI 进行了比较和验证。结果表明，在裸 土、麦茬、土豆、豇豆 4 种植被覆盖类型中，PDI 与土壤实测含水率的决定系数分别为 0.630、0.504、0.571、0.543， VAPDI 与土壤实测含水率的决定系数分别为 0.599、0.523、0.602、0.585 。VAPDI 在植被区的误差略小于 PDI ， 一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过 PDI 和 VAPDI 空间分布图的比较也说明，VAPDI 对土壤湿 度的差别有更好的区分能力，在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥 感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。 关键词：土壤湿度；遥感；植被；光谱特征空间；PDI；PVI；VAPDI doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2014.16.015 中图分类号：S127 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2014)-16-0106-07 吴春雷，秦其明，李 梅，等. 基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测[J].农业工程学报，2014，30(16)： 106－112. Wu Chunlei, Qin Qiming, Li Mei, et al. Soil moisture monitoring of vegetative area in farmland by remote sensing based on spectral feature space[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(16): 106 －112. (in Chinese with English abstract) 二维空间光谱分布变化规律而提出了垂直干旱指 0 引 言 数（perpendicular drought index ，PDI ），在顺义和 土壤水分是描述地气能量变换和水循环的重 宁夏的农田土壤水分