遥感技术估算干旱区蒸散发研究进展Word文档下载推荐.docx
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陈云浩等
按照不
同下垫面土地利用类型分别建立了相应的地表反照
率计算方法，并对我国西北地区地表反照率进行了
计算，计算精度较高!
肖瑶等
对西藏北部;
种不
同植被类型下垫面的地表反照率特征进行了分析，
结果表明:
与其他植被类型相比，荒漠草原反照率最
大!
郭建茂等
9］
在宁夏地区对地表特征参数的研
究中，得到地表反照率的低值区多为水体和浓密植
被，最高值区为裸地!
张杰等
"
应用+f,6?
f’-,
卫星资料反演了西北干旱绿洲的地表反照率，得到
结论土壤"
植被"
沙漠"
水体的地表反照率存在显著
不同!
虽然学者们在我国西北干旱区开展了大量的地
表反照率研究，且应用遥感技术反演地表反照率也
有了较为成熟的方法，但相对而言，我国西北干旱区
地表反照率的确定工作还没有取得实质性的进
展
7］
，还需要再做进一步的研究!
’3’植被参数
植被参数决定了地表蒸散发有效能量在植被和
土壤间的分配，是影响蒸散发进行能量和水分交换
的重要参数!
主要的参数包括植被覆盖度"
叶面积
指数和归一化植被指数等!
3!
3%植被覆盖度
植被覆盖度是指植被投影面积在单位面积上所
占的比例!
传统的估算方法主要是依靠地面样方获
取到点上的植被覆盖度!
然而植被覆盖度具有明显
的时空变异性，地表实测的点数据很难在较大的空
间尺度上进行动态测量!
遥感影像能够提供反映大
尺度空间尺度的植被覆盖信息及变化趋势，这一特
点使其成为估算区域植被覆盖度的主要技术手段!
当前遥感技术估算植被覆盖度的方法主要有;
种:
经验模型法"
植被指数转换法和混合像元分解法!
（%）经验模型法:
经验模型主要是通过建立实
测植被覆盖度数据与植被指数的经验模型来求取植
被覆盖度!
经典的模型有:
+BOKh11P等
#］
建立了多
种植被指数和植被覆盖度的线性回归方程;
’M6
N1EP等
8］
在新西兰地区用多波段,<
f/资料建立
了地表植被覆盖度与）’（-的非线性经验关系模
型;
QDKKD@C等
［;
用）f&
&
c&
（0..数据按照不同
覆盖类型建立了植被覆盖度和）’（-的经验关系!
但由于该模型依赖于特定的地面数据，在区域范围
内推广应用存在诸多的不确定因素!
尤其是在干旱
区和半干旱区这种生态环境变化比较大的区域!
（!
）植被指数转换法:
植被指数转换法是通过
对各像元中植被类型及分布特征的分析，建立植被
指数与植被覆盖度的转换关系来直接提取植被覆盖
第#期王国华等:
遥感技术估算干旱区蒸散发研究进展#>
84BGNIM等
利用&
（0..资料，建立
植被指数与植被覆盖度的线性转换模型!
X4KNBE
等
从像元中可能的植被分布特征入手，提出了均
一亚像元模型和混合像元模型!
?
1CBNNBP等
在叙利亚地区计算了,<
f/影像的原）’（-值，并重
新定义了一个新的）’（-值，最后用）’（-值的大小
来对植被覆盖度进行分类!
相比于经验模型，植被
指数法不需要进行大面积的地面实测，但这种方法
的精度却可能低于经验模型!
（;
）混合像元分解法:
混合像元分解法是根据
植被和土壤在不同波谱段的反射情况，一般选择植
被与土壤光谱反射差别较大的红光波段和近红外波
段作为植被覆盖度信息提取的信息源!
但准确估算
植被覆盖度的前提是必须先知道裸土"
植被在遥感
图像近红外"
可见光红波段的反射率差值!
对于土
壤和植被均匀单一的地区，可以通过实测或在图像
上量取，但对于土壤类型和植被种类差异较大的地
区，这种方法提取结果精度较差，因此该方法应用于
干旱区植被参数反演有一定的局限性!
叶面积指数
叶面积指数（AFBJ&
GFB-EPFW，A&
-）表示单位土
地面积上单面植物光合作用面积的总和!
传统的地
面实测方法只能提供小尺度的A&
-，卫星遥感技术
为大区域研究A&
-提供了有效的途径
遥感定
量计算A&
-的主要方法可以归纳为:
光学模型法"
查
找表法"
统计模型法和综合模型法!
（%）光学模型法:
光学模型法是应用双向发射
率分布函数，把A&
-作为输入变量，采用迭代方法来
推算A&
-!
这种方法的优点是有物理模型基础，不
受植被类型的影响，但模型复杂，反演过程比较繁
琐，针对这种方法的研究较少!
其中主要的代表模
型是AD,KGBC2FG模型，该模型从像元尺度出发，建立
森林结构参数与冠层双向反射分布函数的关系
*CFE等
在AD,KGBC2FG模型基础上提出针对北方
针叶林的四尺度"
五尺度的几何光学模型!
光学模
型具有相当强的理论基础，不依赖于植被的具体类
型或背景环境的变化，因而具有普适性，但由于反演
过程复杂，模型直接反演需要消耗大量的计算资源
和时间，因此没有得到广泛应用!
）查找表法:
与光学模型法比较，查找表法模
型可以实现参数的快速反演!
查找表法将复杂的光
学物理模型进行事先模拟，反演高效并且不需要给
定初始值，极大提高了模拟速度，被普遍用于各种遥
感反演算法中!
f’-,（）&
&
）的全球A&
-标准产
品，主要就是通过采用查找表法来反演得到
的
7，;
但为了满足精度要求，查找表的维度需要
做到足够大，并且状态变量采样间隔必须要小，当输
入参数较为复杂时，查找表的管理和使用都十分困
难
）统计模型法:
统计分析法是以A&
-为因变
量，以光谱数据或其变换形式，如植被指数，作为自
变量建立的估算模型，即VG4n0（<
），其中，<
为光谱
反射率或植被指数!
在多光谱和高光谱领域都可以
应用植被指数来估算A&
多光谱估算叶面积指数
最为常用的植被指数是归一化植被指数（）1GNB2DHFP
’DJJFGFEKDB2（F5FKBKD1E-EPFW，）’（-）&
比值植被指数
（.BKD1（F5FKBKD1E-EPFW，.（-）&
垂直植被指数（<
FG6
LFEPD@42BG（F5FKBKD1E-EPFW，<
（-）"
）’（-对绿色植
被表现敏感，探测低盖度绿色植被能力最强
［>
何
磊等
通过对岷江上游流域叶面积指数的遥感研
究也证实）’（-在反演叶面积指数中具有很高的精
度!
相较于）’（-，.（-对大气的影响敏感，尤其当
植被覆盖不够浓密时，它的分辨能力就会很弱，
发现在高密度植被覆盖的情况下，.（-
却很适合A&
-的反演!
而<
（-的优点就是在反演过
程中受土壤亮度的影响较小!
张晓阳等
从作物
冠层对光谱的反射特征出发，推导出利用<
（-估算
A&
-的理论模型，并应用水稻观测加以验证，结果表
明:
<
（-估算A&
-既有较强的理论基础，又可以消除
土壤背景的影响!
在这;
种植被指数中，）’（-数值
大小能够消除大部分与仪器定标"
太阳角"
地形"
和
大气等条件的影响，可以增强对植被的响应能力，已
得到了广泛应用!
（>
）综合模型法:
除了以上;
种方法外，有学者
将光学模型法和统计模型法结合起来以发挥它们各
自的优势，研究得到了综合模型法!
主要的模型有:
^D等
在&
GDH1EB东南半干旱区，结合Y.’V模型
反演和植被指数统计分析，较好地估算了大尺度的
VBE5等
综合神经网络法从/?
图像上反演
叶面积指数!
3;
归一化植被指数
归一化指数（）’（-）被定义为近红外波段与可
见光红波段数值之差和这!
个波段数值之和的比
值!
在植被参数反演中，）’（-的应用最为广泛!
它是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，
它可以部分消除太阳高度角"
卫星扫描角及大气层
辐射的影响，特别适用于全球或各大陆等大尺度的
植被参数研究!
并且，在植被覆盖度小于%9‘时，
#9$地球科学进展第!
卷值高于裸土的）’（-值，植被可以被检
测出来，这样的特点使其在干旱区和半干旱区参数
反演过程中达到了广泛的使用!
’38地表温度
地表温度是地面和大气界面热量平衡的结果，
在地表蒸散发过程中决定地表长波辐射能量的大
应用遥感技术获取地表温度的方法主要有单窗
算法"
劈窗算法和多通道法!
3%单窗算法
单窗算法主要是针对ABEPOBK/?
热波段传感
器开发，利用一个热红外通道的辐射测量来实现地
表温度的反演
长期以来，从/?
数据中反演地
表温度的方法主要是大气校正法!
但这种计算方法
需要提供精确的实时大气剖面数据进行大气模拟，
而对于大多数研究区，这些数据难以取得，因此限制
了该算法的广泛使用
为了解决这一问题，覃志
豪等
根据地表热辐射传导方程，推导出一个简单
易行而且精度较高的演算方法，把大气和地表的影
响直接包括在演算过程中!
bNwEFH6?
4EzH等
提
出了另一种单窗算法，这种算法只需要知道大气水
气含量即可反演地表温度!
为了检验以上;
种单窗
计算方法的精确性，,1IGDE1等
［9$］
用实测资料对其
进行了验证，结果表明:
bNwEFH6?
4EzH提出的算法较
好，地表温度误差小于%U!
劈窗算法
劈窗算法主要是针对）f&
c&
（0..开发的，
是利用!
个相邻的热红外光谱窗口辐射值，根据地
面发射率和地表温度的线性关系，得到由!
个窗口
区辐射温度的线性组合表示的地表温度!
该模式由
EPDE5等
［9%］
提出，由<
GBICBZBGB等
［9!
发展成为现
在的经典形式!
最初，劈窗算法较好地应用在计算
海面温度上，但直接将它应用在陆面，误差可达到"
U!
<
GD@F
［9;
为了估算农田地表温度，首次把海面遥
感劈窗算法引用到陆地温度反演!
*122等
［9>
对
GD@F提出的算法进行了改进，他们引进了地表比辐
射率对地表温度的修改!
而YF@ZFG
［99］
在考虑了
（0..第>
和第9通道的地表反射率之差对温度
反演的影响之后，提出一个模型解释了热红外测量
温度和热力学温度的差别!
伊楠等
［9"
在我国吉林
西部利用&
（0..数据反演地表温度，发现<
GD@F算
法和其他算法的偏差较大，而*122所提出的算法结
果和统计数据相当接近!
$$9年，毛克彪等
［97］
普朗克方程进行了线性变换，从而简化了劈窗算法
的计算过程!
由于估算精度较高，劈窗算法得到了
广泛的应用，目前已公开的劈窗算法就有%7种
［9#］
多通道法
多通道法目前广泛应用在?
f’-,和&
/+.温
度产品算法当中!
针对?
f’-,，QBE等
［98］
提出利用
多光谱数据进行地表温度和发射率的同步反演，前
提是需要昼夜两景图像才能进行反演!
而针对&
6
/+.，XD22FOLDF等
［"
提出/+,（/FNLFGBK4GF+NDOOD[D6
KM,FLBGBKD1E）算法，这种计算方法吸收了）+?
（）1G6
NB2DHFP+NDOOD[DKM?
FKC1P），.&
/（.BKD1&
251GDKCN）和
’（?
FBE6?
’?
FKC1P）;
种算法的优点!
毛克彪
针对这!
种来源不同的遥感数据，通过研究指
出:
?
f’-,适合于大中尺度的空间热量分析，而&
/+.适合城市和区域小尺度的空间热量分析!
bB6
@1I
用上述!
种方法计算了美国北部半干旱区
*CDC4BC4BE沙漠和非洲中部大草原的地表温度，结
果表明!
种方法获取的地表温度具有很好的一致
性，温差仅有$38q!
赵小艳等
/+.数
据反演南京城市地表温度，并用同步的?
f’-,数据
进行了验证，也得到了和bB@1I相似的结果，即基于
/+.数据所得地表温度与?
f’-,数据反演结果
有较好的空间一致性!
以上这;
个遥感参数是估算干旱区蒸散发最重
要的参数，其中地表反照率决定了地表蒸散发有效
能量的大小，植被参数决定了地表蒸散发有效能量
在植被和土壤间的分配，地表温度决定地表蒸散发
中长波辐射能量的大小，它们影响着蒸散发的整个
过程，而遥感的精确估算为干旱区蒸散发估算结果
的准确提供了重要的保证!
遥感估算干旱区蒸散发的研究进展
干旱区年降水量小于!
$$NN，很多地区甚至小
于9$NN，但区域内8$‘的水分耗散在蒸散发过程
中
，为了减少蒸散发水分损失，提高水分利用率，
学者们应用遥感技术在干旱区针对干旱区区域和农
田的蒸散发开展了广泛的研究!
主要的方法归纳为
以下几种:
83（基于能量平衡的遥感蒸散发模型
干旱区水分分布极不均匀，水资源缺乏的地方
成为荒漠，水资源丰富的地方则成为了绿洲!
绿洲
的#冷岛效应$明显，气候较为湿润，水源较充足，而
荒漠气候干燥，降水极少，含有较高的热能，两者温
度和湿度的差异形成了鲜明的对比
基于能量
平衡原理开发的,+Y&
A（,4GJB@F+EFG5MYB2BE@F&
26
51GDKCNJ1GABEP）和,+Y,（,4GJB@F+EFG5MYB2BE@F
遥感技术估算干旱区蒸散发研究进展#9%遥感技术估算干旱区蒸散发研究进展
王国华
%，!
，赵文智
（%3中国科学院研究生院，北京%$$$>
8;
3中国科学院寒区旱区环境与工程研究所内陆河流域生态水文重点实验室，甘肃兰州7;
$$$$）
摘要:
遥感技术能够提供大范围地表特征参数的特点使其在干旱区蒸散发研究中得到广泛的应
用!
介绍了遥感技术求取干旱区地表特征参数（地表反照率"
冠层叶面积指数"
地表温度）的方法，
并对遥感估算干旱区的主要计算模型做了概括和分析，最后提出了估算过程中主要存在的问题和
未来发展的方向!
关键词:
遥感技术;
地表特征参数;
干旱区蒸散发;
计算模型
中图分类号:
/<
78文献标志码:
%引言
蒸散发是地面蒸发和植被蒸腾的合称，包括地
面上植物的叶面蒸腾与植株间土壤蒸发!
在占陆地
面积%c;
的干旱区，地域辽阔，水分稀少，8$‘的有
效降水耗散于蒸散发过程中
［%，!
，使干旱区生态环
境极为脆弱，水资源缺乏也随之成为干旱区经济发
展和生态保护的主要限制因子!
精确估算干旱区蒸
散发量对该地区农业生产发展以及生态环境保护有
重要的作用!
自%#$!
年道尔顿定理建立以来，在对蒸散发研
究过程中出现了多种蒸散发的估算方法!
%8!
年，
Y1hFE
从能量平衡方程出发，提出了计算蒸发的
波文比%能量平衡法!
%8;
8年，/C1GEKChBDKF等
利用边界层相似理论提出计算蒸发的空气动力学方
法!
%8>
#年，<
FENBE
［9］
提出了#蒸发力$的概念，并
将能量平衡和大气湍流相似性理论结合在一起建立
了联合蒸散方程!
%8"
9年，?
1EKFDKC
在引入了#表
面阻抗$的概念后，导出著名的<
FENBE6?
1EKFDKC（<
6
）公式，为非饱和下垫面的蒸发研究开辟了新的途
径!
在<
6?
公式的使用上，&
22FE等
［7］
利用赋予参
考作物冠层阻力和固定高度的方法对在各种不同环
境条件下使用<
公式做出了详尽的说明!
%87!
年，<
GDFOK2FM等
［#］
研究了在最小平流的前提下潜在
的蒸散发耗水量!
此后，以能量平衡原理为基础，学
者们又开展了大量的蒸散发分层模型研究!
其中单
层模型主要是采用能量平衡余项法，在估算过程中
对土壤蒸发和植被蒸腾不作区别，将能量界面当作
一个整体来估算蒸散发的方法，但这种方法用于计
算稀疏植被上的感热和潜热通量时，经常会高估感
热通量
［8］
针对单层模型的不足，,C4KK2Fh1GKC等
［%$］
将土壤蒸发和植被蒸腾看作不同的通量源，在<
公式理论的基础上提出了双层模型，将土壤蒸发和
植被蒸腾加以区别分别来进行计算!
在双层模型的
基础上，’12NBE
［%%］
提出了三层模型，*C14PC4GM
［%!
提出了四层模型!
%889年，Y2MKC等
［%;
提出把
土壤和植被看作是并列的，假设两者没有相互作用，
植被只是缀在裸露的土壤上!
）1GNBE等
［%>
Y2MKC和0BGPDE5提出的观点建立了针对行播种物的
双源模型!
以上有关蒸散发传统的计算方法主要是
在点数据的基础上进行计算，在单个站点的计算中，
精度较高!
但在实际估算中，往往需要了解区域面
积的地表蒸散发，由于干旱区下垫面几何结构和物
理性质的水平不均匀性，由点到面转化存在极大的
收稿日期:
$%%6$>
6!
9;
修回日期:
$%%6$"
73
R基金项目:
国家自然科学基金重点项目#人工绿洲蒸散过程多尺度观测与模拟!
（编号:
>
$8;
$"
）资助3
作者简介:
王国华（%8#>
6），男，山西大同人，硕士研究生，主要从事干旱区水文水资源研究3!
#$%&
:
5DND%!
S%!
3@1N估算干旱区蒸散发中突出了干旱区
不同地区水分和温度差异极大的这一特点，在模型
中假设了冷热不同的!
种极端的情况，较好地反映
了干旱区绿洲和荒漠之间的差异，近年来，在估算干
旱区区域蒸散发和农田蒸散发研究中得到了广泛应
用和研究!
+Y&
A模型是YBOKDBBEOFF等
9，"
提出的单层
遥感蒸散发模型，模型首先利用地表反照率和辐射
表面平衡方程计算得到净辐射通量，然后利用地表
辐射温度等遥感参数求出感热通量和土壤热通量，
最后将潜热通量作为能量平衡的余项求出!
但由于
估算结果是图像获取时刻的瞬时蒸散发，需要通过
假设蒸散比在一天之内为常数，扩展时间尺度来计
算得到全天以及更长时间的总蒸散!
A模型
计算大面积的干旱区区域蒸散发，创新之处在于计
算感热通量时，假设在!
个参考高度间的温度差与
地表温度成线性关系2%T2!
n12i=（2%，2!
为!
个
参考高度温度，2为地表温度，1，=为经验值），然后
通过在遥感图像中确定!
个#极端点$来完成地表
温度的反演!
这!
个#极端点!
，其中一个是#冷
点!
，%冷点$代表植被密集，水分供应充足，散发处
于潜在蒸散发的水平;
另一个是#热点!
，%热点$是
指极端干燥而几乎没有植被覆盖的地方，其蒸散发
量几乎为零!
这样的假设符合干旱区的水分分布不
均的区域特征，模型估算蒸散发的结果非常精确!
刘志武等
应用,+Y&
A模型对新疆南部蒸散发进
行了研究，结果表明荒漠地区地表干燥，降水极少，
蒸散发几乎为零，绿洲农田蒸散发大于自然植被，并
指出,+Y&
A可以用来估算干旱区区域蒸散发!
郭
玉川等
通过对新疆干旱盆地进行研究，结果同样
表明戈壁水分稀少，蒸散发量几乎为零，而在水分较
为充足的农田地区，蒸散发比较强烈，结论指出:
利
用,+Y&
A模型反演西北内陆干旱区区域蒸散发较
为理想!
A模型中#冷热$极限点的应用准确
地反映了干旱区不同地区水分和冷热差异明显的特
征，所以估算得到的蒸散量精度也较高!
但该模型
在估算蒸散发过程中依然存在不足!
首先，,+Y&
A
模型所采用的各项参数和地面实测数据之间存在一
定的误差，主要的原因在于模型的各项参数是瞬时
遥感数据，而实测数据是持续过程数据!
其次，模型
在用瞬时蒸散结果来推算持续的蒸散发过程，采用
了蒸散比不变法，即假设一天之内能量通量的分配
是相同的，这种假设条件一般很难达到，所以这种假
设也使,+Y&
A模型在估算干旱区蒸散发时也会产
生误差!
4
提出的,+Y,模型是另一种基于能量平
衡原理开发的蒸散发模型，与,+Y&
A模型通过能量
平衡余项法来得到潜在蒸散发不同，,+Y,是通过地
表能量平衡指数的方法来获得地表潜热通量!
模型
中同样假设了#!
种极端$的情况:
一种是土壤水分
亏缺的干燥地表，植被稀少，几乎没有水分供给蒸散
发，潜热通量约为零，感热通量最大，用公式可以表
示为:
-
PGM
n@
E
mK
1
（-
为干燥地表的感热通量，@
升级会员 