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0～10cm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。
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。
