遥感技术估算干旱区蒸散发研究进展Word文档下载推荐.docx

1、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

2、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:

3、 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; M6N1EP 等8在新西兰地区用多波段 ,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

4、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

5、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

6、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

7、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 VG4 n 0（ ） ，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（ ）1GNB2DHFPDJJFGFEKDB2 （F5FKBKD1E -EPFW，）（-） &比值植被指数（ .BKD1 （F5FKBKD1E -EPFW，.（-） &垂直植被指数（ FG6LFEPD42BG （F5FKBKD1E -EPFW，何磊等通过对岷江上游流域

8、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: ） 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

9、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!3 8 地表温度地表温度是地

10、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

11、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!对G

12、DF 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 YFZFG99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 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

13、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:/# 年，FENBE9提出了#蒸发力$的概念，并将能量平衡和大气湍流相似性理论结合在一起建立了联合蒸散方程!%89 年，?1EKFDKC在引入了#表面阻抗$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

14、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 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

15、到面转化存在极大的收稿日期:$%6$6!9;修回日期:$%6$73R 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

16、，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! n 12 i =（ 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

17、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

18、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: -PGMn Em K1（ -为干燥地表的感热通量，