不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型

土壤含水量的时空分布与变化情况对土壤温度变化、陆地—大气间热量平衡以及陆面大气环流产生显著的影响,因此,对大范围内土壤含水量进行实时动态监测,获得某段时间内土壤含水量的连续变化情况具有重要的意义。研究目的是借助高光谱遥感手段,通过构建不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型,深入了解土壤质量含水量与土壤反射率光谱之间的关系,为监测土壤含水量提供有效手段。利用ASD Field Spectral FR野外光谱仪和加水称重法获得北京市8个采样点的土壤样品不同质量含水量下的土壤反射率光谱实测数据,利用其中2个土壤样品不同质量含水量下的光谱数据构建含水土壤反射率光谱模拟模型,并利用未参与建模的另外6个土壤样品数据对该模型的模拟效果进行了检验。通过数据验证发现,当土壤质量含水量小于田间持水量时,该模型的模拟精度较高;而且对于不同的土壤样品,模型的模拟效果都比较好。最后又利用北京大学校园内三个采样点的实地测量光谱数据对模型进行了验证,光谱的模拟值与实测值之间的均方根误差最小可达0.005 8。因此该模型可实现对质量含水量小于田间持水量的不同类型土壤的反射率光谱进行较高精度的模拟。     

基于可见光-短波红外波谱反射率的裸土土壤含水量反演建模

土壤是地表能够生长植物的疏松土层。它由不同矿物质、有机物质、空气、水分、微生物等组成,其中土壤含水量变化较大,利用遥感技术快速准确的反演土壤含水量具有重要意义。针对反演土壤含水量受土壤类型影响较大的问题,提出构建归一化光谱斜率吸收指数（normalized spectral slope and absorption index,NSSAI）,用于削弱土壤类型对土壤水分反演影响。其建模方法如下：首先在野外采取不同类型的土壤样本,制备不同土壤含水量的土样,利用ASD光谱仪采集不同含水量下的土壤反射率光谱,然后根据各类土壤在不同含水量下的光谱响应规律,提取短波红外水分的光谱吸收特征和可见光波段的土壤光谱斜率,综合两者在降低土壤类型影响土壤含水量反演精度的各自优势,构建归一化光谱斜率吸收指数,进一步建立该指数与土壤含水量之间的线性拟合关系来计算土壤含水量。实验结果表明,与传统利用单一土壤水分光谱吸收特征参数及其变形的方法相比,基于NSSAI构建的土壤含水量反演模型拟合精度较高（相关系数为0.93）,在土壤含水量较低和较高的情况下都能有效排除土壤类型差异造成的影响,提高了裸土土壤含水量的反演精度。     

基于LST_LAI特征空间的农田干旱监测研究

农田干旱具有范围广且对农业生产影响巨大的特点,对农田干旱的遥感实时动态监测是目前公认的难题。利用MODIS的地表温度(LST)产品和叶面积指数(LAI)产品,构建LST-LAI光谱特征空间,提出温度—叶面积干旱指数(temperature LAI drought index,TLDI)监测农田水分含量,并利用宁夏实测的0～10 cm平均土壤含水量验证该指数的精度,结果表明：它们之间具有良好的相关性,R2的变化范围为0.43～0.86。与TVDI相比,TLDI弥补了作物封垄后TVDI因归一化植被指数(NDVI)饱和对农田水分监测精度降低的缺陷。此外,利用MODIS数据产品LST和LAI进行农田干旱监测,避免了使用MODIS原始数据的繁杂处理过程,初步为MODIS数据产品在农田干旱监测业务化运行探索出一条技术流程。     

基于高光谱遥感监测植被叶绿素含量的一种植被指数MTCARI

通过对现有的植被指数模型的研究,指出了TCARI模型的不足,进而提出关于模型的改进。利用PROSPECT+SAIL模型模拟出不同叶绿素含量和不同叶面积指数(LAI)下的作物冠层光谱,代入模型演算相关常数因子,得到了改进的转换型叶绿素吸收反射率指数MTCARI,最后通过引入土壤背景调节指数OSAVI,提出了最终的模型。经过实测数据验证,模型有较好的可靠性。