基于时序数据分析的云参数法背景场构建.pdfVIP

第33卷第11期 长 江 科 学 院 院 报 Vol ‘33 No . 11 2 0 1 6 年 1 1 月 Journal of Yangtze River Scientific Research Institute Nov. 2 0 16 d o i ：10.11988/ck)7b 201 6,3 3(11) : 5 - l l ， 16 基于时序数据分析的云参数法背景场构建 向大享，李 喆 ,文雄飞 ( 长江科学院空间信息技术应用研究所，武 汉 430010) 摘 要 : 为了减少云参数法受年际变化的影响，以内蒙古自治区作为研究对象，计算多年云参数干旱指数;结合地面 实地观测数据，选取合适的特征值作为背景场计算方法，构建云参数法背景场并修正云参数法干旱指数。研究结果 表明 :经云参数背景场修订后，2006 年和2007 年内蒙古中西部沙漠区以及东南部农田区的风险等级有所降低，高风 险区范围明显减少;2008年西部偏北地区及东南地区高风险等级有所降低，范围有所减少; 从 2009— 2011 年 2 月份监 测结果来看，本方法监测结果在空间分布上更具有连续性，风险等级更加符合实际情况。 关键词 ：云参数法; 遥感监测；时序数据; 干旱指数; 背景场;修正函数 中图分类号:P237 文献标志码：A 文章编号= 1001-5485 (2016) 11-0005-07 参数法干旱遥感监测模型在原有监测盲区的监测效 果，提高总体监测精度。 1 研究背景 卫星遥感技术迅速发展和完善，其宏观、快速、 2 研究区确定 动态、大范围、多时相等的特点为新的干旱监测手段 提供了可能，特别是土壤水分和作物长势的监 从我国的气象站点分布(如图1)来看，在西藏、 测[1]。国内外关于干旱的遥感监测从原理上可分 内蒙古以及南部大部分地区实测站点较少，即在云 为2 大类[M]:—类是基于土壤水分的变化会引起 参数法干旱遥感监测模型建立时训练样本参与较 土壤的光谱特性变化;另一类则基于干旱引起植物 少，因此从理论上来说这些地区的监测数据精度不 生理过程的变化，从而改变叶片的光谱属性，并显著 足。但西藏大部分地区是沙漠地区，不是干旱监测 影响植物冠层的光谱特性。从遥感光谱波段的使用 的兴趣区;南部大部分地区的地表覆盖类型以及土 上，对干旱的遥感监测研究可分为可见光和近红外、 壤类型与中部地区的基本一致，建立的模型可以保 热红外、微波等[4]。 证监测精度。只有内蒙古地区的地表覆盖差异较 云参数法是一种新的监测方法，主要根据云的 大，属于我国的草原地区，建立的干旱监测模型难以 信息来反演土壤的含水量，以达到检验区域水分盈 保证高精度的监测结果。因此，本文尝试根据内蒙 缺程度[5]。该方法是一种比较成熟的适应大时间 空间尺度的干旱遥感监测方法。既定区域受旱程度 不仅取决于土壤水分平衡，还与需水持水特性相关， 即与地表覆盖、地形等因素有关。因此，仅从空间分 布上横向比较地表干旱状况而忽略需水耗水的区域 差异，判断发生干旱的可能性及干旱等级的大小是 比较困难的。为此，很有必要构建云参数背景场，利 用相关方法对多年同期云参数进行分析，提取当地 正常状态下所对应的云参数作为背景，用来判断当 前云参数所对应的水分盈缺程度。云参数背景场信 图 1 全国土壤湿度实测站点分布 Fig.1 Meas