基于不同下垫面的农业干旱遥感监测方法与发展前景

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张瑶瑶, 崔霞, 宋清洁, 朱高峰. 基于不同下垫面的农业干旱遥感监测方法与发展前景. 草业科学, 2017,34(12):2416-2427
Zhang Yao-yao, Cui Xia, Song Qing-jie, Zhu Gao-feng. The agricultural drought remote sensing monitoring methods and prospects based on different underlying surface conditions. Pratacultural Science,2017,34(12): 2416-2427 复制到剪切板

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基于不同下垫面的农业干旱遥感监测方法与发展前景

张瑶瑶, 崔霞, 宋清洁, 朱高峰

兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州 730000

通信作者：崔霞(1984-),女,甘肃民勤人,讲师,博士,研究方向为环境遥感及应用。E-mail:[email protected]

第一作者:张瑶瑶(1994-),女,河北邢台人,在读硕士生,研究方向为干旱遥感监测。E-mail:[email protected]

收稿日期: 2017-06-12

基金项目: 国家自然科学基金项目(41401472、41571016); 高分辨率对地观测系统重大专项(30-Y20A34-9010-15/17)

摘要

干旱是我国农业面临的主要自然灾害之一。利用遥感手段监测农业干旱,针对作物生长发育过程中不同下垫面状况选取适用的监测指标,可以及时、有效地评估干旱对作物生长的影响,从而为各级政府部门制定防灾减灾政策提供重要的依据。本文总结了目前广泛应用的基于不同下垫面状况的农业干旱遥感监测方法,并将这些方法分为适用于裸露地表与低植被覆盖条件的监测方法、适用于中高植被覆盖条件的监测方法及适用于各种下垫面状况的综合监测方法。在此基础上,对未来农业干旱遥感监测发展方向进行了研究与探讨:1)监测数据源由单一数据源向多源数据转变;2)监测指标由单一的气象监测指标向气象、卫星遥感与作物生理物理特征相结合的综合监测指标转变;3)逐步实现“3S”技术集成与数据共享。

关键词: 农业干旱; 下垫面; 遥感监测; 归一化植被指数

中图分类号:S127 文献标志码:A 文章编号:1001-0629(2017)12-2416-12 doi: 10.11829/j.issn.1001-0629.2017-0080

The agricultural drought remote sensing monitoring methods and prospects based on different underlying surface conditions

Zhang Yao-yao, Cui Xia, Song Qing-jie, Zhu Gao-feng

Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems(Ministry of Education), College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, Gansu, China

Corresponding author: Cui Xia E-mail:[email protected]

Abstract

Drought is one of the major natural disasters for China’s agricultural industry. By selecting asuitable monitoring index based on land surface conditionsduring different growth periods of crops, remote sensing monitoring ofagricultural drought can timely and effectively evaluate the effect of drought on crop growth and provide animportant source for decisions to be made by thegovernment. The present study summarized the widely used agricultural remote sensing monitoring methods, which were based on different land surface conditions. These methods weredivided into three classes: monitoring methods based on bare surface or low vegetation cover, monitoring methods based on high vegetation cover, and integrated monitoring methods based on all land cover conditions. In addition, the future development directions of agricultural remote sensing drought monitoring werestudied and discussed, and included: 1) monitoring data beingtransformedfrom asingle data source to multi-source data; 2)monitoring indicatorschangingfrom single meteorological monitoring indicators to acomprehensive monitoring index, which integratesmeteorological, satellite remote sensing with crop physiological and physical characteristics; 3) the 3S technology integration and data sharing.

Keyword: agricultural drought; land surface; remote sensing monitoring; monitoring methods; normalized difference vegetation index

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我国是一个农业大国, 农业干旱是影响我国农业生产最主要的自然灾害。农业干旱是在一定生产水平下多层次(大气、作物、土壤、水文、人类活动层)致旱因素相互作用于农业所造成的水分亏缺失调而导致作物减产^[1]。它涉及大气、土壤等多方面因素, 不仅是一种物理过程, 而且与生物过程和社会经济有关^[2]。农业干旱是一种极复杂的干旱类型, 不仅不同作物对遥感监测指数的敏感性不同, 即使同一种作物在不同的发育阶段对遥感监测指数的敏感性也有差异。作物不同生长发育阶段会表现出不同的形态特征, 其地表覆盖程度也有所差异, 这些会影响到干旱监测指数的选择, 进一步导致监测结果的不一致^[3]。作物不同发育阶段适用的遥感监测指标可以根据其生长特征和植被覆盖度进行划分。

1 干旱遥感监测研究背景

传统的农业干旱监测主要是利用地面观测站点的降水量、气温等数据间接地判断干旱, 常用的方法有帕尔默干旱指数、标准降水指数、Z指数等。地面站点监测在干旱监测中发挥了重要的作用, 但也有局限性:1)由于经济条件的限制, 一些地区的地面观测设备不够精良或出现不同程度的破损, 会影响数据的精度和可靠性; 2)地表温度、风速、蒸散量、相对湿度等气象数据需要长时间持续的观测; 3)单点采样需要花费大量的人力、物力和财力, 速度慢, 观测范围有限。

近年来, 遥感以其客观、及时、经济、覆盖范围广、数据连续等特点, 弥补了地面站点的不足, 已被证明是农业干旱监测中最具前景的技术手段^[4]。相比于传统的地面观测, 卫星遥感监测以较短时间获取尽可能丰富的空间信息, 具有宏观性、周期性的特征, 能实现快速的定量分析, 提高了数据的空间分辨率, 更适合全球性、区域性的干旱监测。

2 不同下垫面状况的农业干旱遥感监测方法综述

2.1 基于裸露地表、低植被覆盖的遥感干旱监测方法

作物生长前期, 地表裸露或由稀疏植被覆盖, 土壤水分的监测基本不受植被冠层温度的影响, 而与土壤特性有关。这一时期农业干旱监测方法的构建主要基于土壤水分状况(表1)。

2.1.1 热惯量法热惯量是物质自身的一种热学特性, 可以用来表征土壤的热变化。土壤中的水分含量会影响土壤的热传导率和比热容, 而热传导率和比热容又与土壤热惯量密切相关, 根据这个关系可以利用热惯量来反演土壤水分。热惯量法虽物理意义明确, 但所需参数不易获取且计算复杂。Price^[5]在地表热量平衡的基础上, 对原始的热惯量进行改进, 提出了表观热通量(apparent thermal inertia, ATI)的概念, 并将ATI定义为:

ATI=(1-A)/(T_max-T_min )。 (1)

式中:A是全波段反照率, T_max为一天中最高温度, T_min为一天中最低温度。在实际研究中, 通常用表观热通量近似地代替真实热惯量。ATI可以有效地反演土壤水分, 从而用于农业干旱监测。其主要适用于裸露土壤或作物生长前期的土壤水分监测^{[6, 7]}, 这是因为当植被覆盖度较高时, 遥感得到的是土壤和植被的混合信息, 会掩盖土壤本身的热特性, 降低反演精度^[8]。当应用到裸地或低植被覆盖区时, 热通量法监测效果较好, 得到的结果比较准确、直观^[9], 而在较高植被覆盖区, 热惯量法会失效^[10]。

2.1.2 垂直干旱指数詹志明等^[11]利用Landsat ETM⁺遥感影像近红外、红光波段反射率, 建立了NIR-Red光谱特征空间, 来分析植被覆盖状况、土壤含水量与NIR-Red特征空间之间的关系。如图1所示, A-E-D边描述了植被覆盖从全覆盖到裸地的变化趋势, B-D-C边描述了土壤水分变化, 基于此规律, 通过计算NIR-Red特征空间任一点E到直线L的距离, 可以建立基于NIR-Red特征空间的水分监测模型— — 垂直干旱指数(perpendicular drought index, PDI), 表示为:

PDI= $\frac{1}{\sqrt{M^{2} + 1}}$ (R_Red+M· R_Nir)。 (2)

式中:R_Red和R_Nir分别表示大气订正后的红光与近红外波段反射率, M表示土壤线的斜率。PDI直接利用光谱特征, 避免了反照率和地表温度的反演, 获取简单, 更适宜于植被生长初期或裸露地表条件^[12]。PDI与土壤水分呈负相关关系, 其与各土层深度的土壤水分无偏相关系数均大于0.7, 拟合效果较好^[13]。相较于其他植被指数, PDI对干旱变化的敏感性较高, 可以实现对旱情变化的快速监测, 在农业区尤其是雨养农业区的适用性好^[14]。

表1 基于裸露地表、低植被覆盖的农业干旱遥感监测方法及其适用性和局限性 Table 1 Adaptations and limitations of agricultural drought remote sensing monitoring based on bare surface and low vegetation coverage

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	图1 基于NIR-Red光谱特征的PDI指数原理Fig. 1 The principle of the perpendicular drought index based on NIR-Red spectral features

2.1.3 归一化多波段干旱指数植被冠层能强烈吸收近红外(860 nm), 而土壤和植被水分在吸收短波红外(1 640和2 130 nm)时存在差异, 利用这种关系可以获取土壤水分信息。Wang和Qu^[15]提出了基于3个波段的归一化多波段干旱指数(normalized multi-band drought index, NMDI), 可以表示为:

NMDI= $\frac{R_{860 nm} - (R_{1640 nm} - R_{2130 nm})}{R_{860 nm} + (R_{1640 nm} + R_{2130 nm})}$ 。 (3)

式中:R为反射率, R_{860 nm}、R_{1460 nm}和R_{2130 nm}分别表示MODIS数据在860、1 640和2 130 nm这3个波段的反射率。860 nm可以较好地反映植被, 1 640 nm波段和2 130 nm波段的反射率可以有效削弱大气干扰而获取土壤与植被水分含量, 这3个波段的有效组合可以更好地反映农田土壤水分的变化。NMDI对土壤湿度的变化反应比较灵敏, 对比分析不同时像的NMDI遥感图像, 发现其与0-50 cm土层深度的土壤墒情相关性显著, 且通过了0.01水平的显著性检验。已有研究发现, NMDI在植被覆盖度较低时(作物生长前期)反演土壤水分效果要好于植被覆盖度高时^[16]。

2.1.4 表层水分含量指数为更好地反映表层水分的含量, 杜晓等^[17]基于水的吸收曲线和土壤反射率曲线特征, 构建了一种新的干旱监测指数— — 表层水分含水量指数(surface water content index, SWCI), 可以表示为:

SWCI= $\frac{R_{6} - R_{7}}{R_{6} + R_{7}}$ 。 (4)

式中:R₆、R₇分别表示MODIS数据第6、第7波段的反射率。考虑到植被和土壤的混合差异, 组合MODIS第6波段和第7波段得到的干旱指数能够较好地反映地表含水量。对比SWCI、NDVI与实测土壤墒情的相关性, 可以发现SWCI与0-50 cm土层深度土壤墒情的相关系数均大于NDVI与0-50 cm土层深度土壤墒情的相关系数, 由此可见, 表层水分含量指数SWCI与0-50 cm土层深度土壤墒情的相关性较好, 在反演表层土壤水分方面具有较高准确度, 但在反演较深层的土壤水分时会出现误差。

2.2 基于中、高植被覆盖的遥感干旱监测方法

作物生长中后期, 植被覆盖度较高, 此时遥感干旱监测指标的选取除了要考虑土壤水分条件外, 还要充分考虑到植被因素。因此, 中、高植被覆盖下的遥感干旱监测指数多是基于土壤水分和植被因子构建的(表2)。

2.2.1 植被指数归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是植被指数中运用最广泛的, 同时也是指示植被生长状态及覆盖度的最佳因子^[18]。据研究, NDVI与植被覆盖度、叶面积、叶绿素等植被生理参数密切相关, 因此, 其能反映出植被冠层的背景影响(如土壤、粗糙度等), 也可以被用来监测植被生长状态、植被覆盖度。通常将NDVI定义为:

NDVI= $\frac{R_{NIR} - R_{Red}}{R_{NIR} + R_{Red}}$ 。 (5)

式中:R_NIR是近红外波段反射率, R_Red是红光波段反射率。NDVI与年平均温度和年降水量之间呈显著相关关系(P< 0.05)^[19]。气温和降水是作物生长过程中的主要限制性因子, 也是影响NDVI变化的主要因素, 有研究表明, 干旱半干旱区NDVI的变化主要受降水的影响^[20]。作物生长初期, NDVI会过高估计植被覆盖度, 易使计算形成偏差^[21], 作物生长后期因饱和会导致NDVI值过低, 因此, NDVI更适用于植被发育中期或中等覆盖度的植被监测^[22]。

NDVI受大气、土壤和冠层等背景影响, 在高生物量区易发生饱和^[23], 而增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)^[24]能有效地削弱大气、植被等背景所造成的影响, 即使在植被覆盖率高的地区也不会发生饱和。条件植被指数(vegetation condition index, VCI)^[25]可以反映NDVI波动的相对偏差^[26], 消除因地理位置、气候类型等不同而造成的NDVI地区差异, 可用来指示区域级的干旱情况。但是, VCI易受物候变化的影响, 因此只适用于物候稳定期(如植被生长中后期)。

2.2.2 改进型垂直干旱指数由于受植被覆盖的影响, PDI在监测干旱时易将植被区误判为干旱区。为解决这一问题, Ghulam等^[27]在综合考虑土壤湿度和植被生长特征因子的基础上, 引入植被覆盖度因子(fv)来改进垂直干旱指数, 建立了新的干旱监测指数— — 改进型垂直干旱指数(modified perpendicular drought index, MPDI)。

MPDI= $\frac{1}{1 - f_{v}}$ (PDI-f_v· PDI)。 (6)

修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化, 并适宜于时序变化监测^[28]。PDI与MPDI与0-20 cm深度土壤湿度皆呈负相关指数关系, 稀疏植被条件下, R²分别为0.319 7和0.329 1, MPDI改进效果不明显, 但是在茂密植被覆盖下, R²分别为0.434 6和0.502 7, MPDI改进效果比较明显。MPDI对干旱变化的响应比PDI敏感, 在监测农业干旱尤其是作物长势较好地区的农业干旱时效果更好^[29]。改进型垂直干旱指数可以对地表情况进行实时监测, 作物生长初期植被覆盖度较低时使用PDI, 作物生长中后期植被覆盖度较高时使用MPDI, 综合使用这两种模型对农田旱情进行监测可以提高监测精度^[30]。

2.2.3 作物缺水指数 Jackson和Idso^{[31, 32]}基于能量平衡提出了水分胁迫指数(crop water stress index, CWSI), 用来评价植物受水分的胁迫指数。CWSI的理论模型为^[33]:

CWSI=1- $\frac{ET}{E T_{0}}$ 。 (7)

式中:ET是实际蒸发量, ET₀是潜在蒸发量。相较于其他指数(如植被供水指数), CWSI在植被覆盖地区精度较高, 监测效果好, 有效地反映了作物的干旱程度。作物缺水指数模型物理意义明确, 但涉及许多参数, 计算复杂, 对作物缺水指数模型进行简化是十分必要且可行的。基于能量平衡简化的作物缺水指数模型, 涉及的因子减少, 计算量明显降低, 更方便应用到

表2 基于中高植被覆盖的农业干旱遥感监测方法及其适用性和局限性 Table 2 Adaptations and limitations of agricultural drought remote sensing monitoring based on high vegetation coverage

监测方法 Monitoring method	指标适用性研究 Adaptations described	指标局限性研究 Limitations described
归一化植被指数 Normalized multi-band drought index	可以减少太阳高度角、大气状态和非星下点观测带来的误差, 简单易用, 比较直观。 Can reduce the error caused by the angle of the sun, atmospheric conditions, and non-subsatellite points.	在时间上有一定滞后性; 高生物量地区易饱和; 受植被、土壤类型等因素影响。 There is a time-lag; high biomass area is easily saturated; affected by factors such as vegetation and soil type.
增强型植被指数 Enhanced vegetation index	能解决NDVI在高生物量覆盖区易饱和的问题。 Solves the problem related to NDVI being easy to saturate in high biomass areas.	仅适用于有植被覆盖地区的干旱监测。 Applies only to areas that have vegetation coverage.
条件植被指数 Vegetation condition index	消除了NDVI的空间变异, 可以进行年度间大尺度和区域级的相对干旱程度监测; 适用于有植被覆盖的区域。 Eliminating the NDVI space mutation, it can undertake drought monitoring between large scale and regional levels during annual relative degree.	植被类型的年际变化、地温的季节变化都会影响干旱监测的准确性; 需长时间序列的遥感数据。 Inter-annual variability of vegetation types; season of ground temperature changes affects the accuracy of drought monitoring; needs along-term series of remote sensing data.
改进型垂直干旱指数 Modified perpendicular drought index	MPDI 能很好地反应出高植被地区的干旱情况, 对于高植被地区干旱更敏感, 适用的范围更广。 Reflects the drought conditions in higher vegetation areas; more sensitive to drought in high vegetation regions; wide application range.	其稳定性相对下降, 没有PDI指数稳定, 其中植被覆盖度对MPDI计算影响较大。 Less stable than Perpendicular Drought Index; calculation greatly affected by vegetation coverage.
作物缺水指数 Crop water stress index	在水分能量平衡的基础上, 综合考虑土壤水分与蒸散的关系, 物理意义明确, 适用于中、高植被覆盖区的旱情监测。 Based on water energy balance, CWSI considers the relationship between soil moisture and evapotranspiration; physical meaning is clear and is suitable for drought monitoring in high vegetation coverage areas.	计算复杂, 无法准确估算空气动力学阻抗对模型精度的影响。 Calculation is complex; unable to accurately estimate the influence of aerodynamic resistance on model accuracy.
农田浅层土壤湿度指数 Cropland soil moisture index	较好地反映了农田浅层的土壤水分变化。 Better reflects the soil moisture changes in the shallow of farmland.	实时应用效果尚需验证和完善。 Real-time application effect still needs to be verified and improved.

实际生活中^[34]。另一方面, CWSI的要素很大程度上依赖于地面观测站, 如果研究区域范围大, 所需参数的获取就成为亟待解决的问题, 而且易受地形、植被等要素的影响, 在植被覆盖度高的情况下易低估旱情, 而在城镇密集地区又会高估旱情^[35]。

2.2.4 农田浅层土壤湿度指数当前, 许多监测指数并不能很好地反映农田浅层的土壤水分变化, 为此, 张红卫等^[36]构建了农田浅层土壤湿度指数(cropland soil moisture index, CMSI), 将MODIS第1、第2、第6和第7通道加以融合来反映农田浅层的土壤水分变化, 该指数可以表示为:

CMSI= $\frac{R_{2} \times R_{7} - R_{1} \times R_{6}}{R_{2} \times R_{6} - R_{1} \times R_{7}}$ 。 (8)

式中:R₁、R₂、R₆、R₇分别表示MODIS第1、第2、第6和第7通道的反射率。CSMI考虑了农田浅层和较深层的土壤水分变化, 可以有效解决因植被覆盖度变化而引起的土壤水分监测不精的问题。分析SWCI与0-50 cm深度土壤湿度的相关性, 发现其相关性较高, 均在0.7以上, 且通过0.01水平的显著性检验。波段1和波段2可以反映深层土壤水分对植被指数的影响, 波段6和波段7可以反映较浅层农田的土壤水分, 这4个波段的有效结合较好地反映了农田浅层的土壤水分变化, 适合应用于植被生长中后期, 植被覆盖度较高的情况。

2.3 综合遥感干旱指数

目前, 大多数的干旱监测指数或适用于裸地、低植被覆盖条件下(如热惯量法、微波遥感法), 或适用于中高植被覆盖条件下(如植被指数), 很少能在不同覆盖程度的地表均适用。综合遥感干旱指数可用于作物发育不同阶段的干旱监测, 也可根据作物生长过程中的不同时期进行改良调整。

2.3.1 植被供水指数水分充足时, 植被指数和冠层温度会保持在一定的范围内, 一旦发生水分不足的情况, 植被指数会降低, 植被冠层因缺水导致温度升高。根据这一原理, 综合地表温度监测指标和植被指数监测指标, 建立了一种可用于农业干旱监测的综合指标— — 植被供水指数(vegetation supply water index, VSWI), 并定义为:

VSWI= $\frac{NDVI}{T_{s}}$ 。 (9)

式中:NDVI为归一化植被指数, T_s为植被冠层温度。利用NDVI和T_s构建的植被供水指数与土壤湿度(尤其是10 cm深度处)相关性较高, 可以准确反映干旱情况^[37]。已有研究表明, VSWI在监测农业干旱时具有更好的稳定性和优异性, 在整个冬小麦(Triticum aestivum)生长序列上稳定性最好^[38]。植被稀疏的半干旱区, 植被指数易受土壤背景的影响, 在NDVI的基础上增加土壤调节系数, 对植被供水指数加以改进, 以调整植被指数(MASVI)代替NDVI, 可以消除土壤背景的影响, 从而提高监测效果^[39]。

2.3.2 温度植被干旱指数许多研究表明, 当研究区植被覆盖从裸地到全覆盖, 土壤湿度由极干旱到极湿润, 由遥感数据所获取的植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的散点图往往呈三角形或梯形(图2)。

Sandholt等^[40]基于植被指数和地表温度的经验关系, 建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index, TVDI)。

	Figure Option View Download New Window
	图2 简化的NDVI-T_s二维特征空间Fig. 2 Simplified two-dimensional feature space of NDVI and LST

TVDI= $\frac{LS T_{i} - (a_{2} + b_{2} \times NDVI)}{(a_{1} + b_{1} \times NDVI) - (a_{2} + b_{2} \times NDVI}$ 。 (10)

式中:LST_i为陆地表面温度, a₁、b₁和a₂、b₂分别为干边和湿边的回归方程系数。T_max=(a₁+b₁× NDVI)为干边, 即研究区内某一时期的同一NDVI值对应的最高地表温度, T_min=(a₂+b₂× NDVI)为湿边, 即NDVI值对应的最低地表温度。TVDI基本上能反映表层土壤湿度状况, 利用该指标进行农业干旱监测是可行的^[41]。TVDI反演精度较高, 所需数据获取方便, 利用MODIS、AVHRR等遥感数据便可进行大尺度的干旱监测, 在干旱监测中得到较好的应用^[42]。

但是, TVDI在很大程度上受植被指数的影响, 在高、低植被覆盖条件下的敏感性不同, 当研究区植被覆盖度过高(> 80%)时, NDVI会因为饱和不能很好反映植被状况, 导致基于T_s-NDVI空间特征的作物干旱监测精度大大降低^[43]。因此, 可基于土壤调整型植被指数(soil-adjusted vegetation index, T_s-SAVI)和比值植被指数(ratio vegetation index, T_s-RVI)特征空间构建新的温度植被干旱指数^{[44, 45]}, 从而提高作物干旱监测的精度。

2.3.3 波文比指数地表水热状况的变化会影响到植被指数和地表的温度, 而通过植被指数和地表温度可以间接地反映土壤水分状况, 进而反映到干旱上。因此, 反映地表水热特性的因子(如波文比、反照率、地表温度)可被用于干旱监测模型的建立, 通过对模型相关因子在不同时空的差异分析来达到监测干旱的目的。郝小翠等^[46]引入能综合反映地表水热特征的波文比, 基于能量平衡构建了波文比干旱监测模型, 波文比模型为:

β =H/LE。 (11)

式中:β 为波文比, H为感热通量, LE为潜热通量。在对比分析波文比指数、温度植被指数与土壤水分相关性后, 发现波文比指数β 与0-20 cm土层深度的土壤相对湿度相关性更好, 在裸土和植被的混合地表均有较好的监测效果。但是, 波文比涉及的参数较多, 某些参数(如温度)的变化具有季节性和波动性, 使β 与土壤相对湿度的关系不具有普遍意义。

表3 综合农业干旱遥感监测方法及其适用性和局限性 Table 3 Adaptations and limitations of agricultural drought remote sensing monitoring based on comprehensive method

2.3.4 能量指数当土壤干燥时向外放出的长波辐射会增强, 地表温度和冠层温度会随之升高; 当土壤湿润时长波辐射会减弱, 地表温度和冠层温度也会降低。基于这个原理并根据土壤热力学理论, 张文宗等^[47]提出能量指数, 用遥感来监测农业干旱, 该方法弥补了热惯量法难以同时获取昼夜无云资料的局限性, 同时在理论上更加符合植物冠层温度与土壤水分呈反比的规律。实际监测应用结果表明, 能量指数能较好地反映旱情空间分布和发展过程, 更适合农作物土壤水分的监测, 可应用于各种植被覆盖条件下以及各种土层深度的干旱监测^[48], 监测效果明显优于其他干旱指数, 精度可在87%以上。不同下垫面状况的农业干旱遥感监测方法及其适用性和局限性如表3所列。

3 农业干旱遥感技术的发展前景

3.1 多源遥感数据的融合

不同生长发育阶段, 农业干旱具有不同的表现和特征, 因此在监测农业干旱时要有实时的、高精度的数据。遥感技术应用于农业干旱监测研究以来, 形成了多数据源、多方法的干旱遥感监测体系^[49]。干旱监测的遥感数据源主要有3种:多光谱数据、高光谱数据和微波数据。其中, 多光谱数据源是当前遥感农业干旱监测的主要数据源。高光谱数据分辨率高、波段多、信息量丰富, 但其数据量大且获取不易, 波段选择和信息提取复杂, 这些特点制约其在大面积干旱监测中的应用。微波数据不受云干扰, 可全天观测, 但是在监测土壤湿度时容易受到地表参数的影响。每一种数据源都有各自的优势和局限性, 为了保证数据的连续性、精确性, 可以使用多种方法综合利用多源遥感数据。

融合多源遥感数据的目的在于将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合, 提高遥感数据的可应用性和对地物的识别能力。多源遥感数据融合从层次上可分为:基于像元的融合、基于特征的融合以及基于决策的融合。多源遥感数据的融合是干旱监测发展方向之一^[50]。

多源遥感数据的融合可以将不同遥感数据的优势综合起来, 弥补单一图像上信息的不足, 从而扩大了各自信息的应用范围, 提高了遥感数据的可应用性, 另一方面也使得农业干旱监测的精度和准确性大大提升。卫星观测数据产品的增加提高了多源数据监测干旱的能力^[51]。然而, 大量的数据也带来一些科学挑战, 如不确定性的评估、数据量的管理、多元数据的融合与合并以及不同观测、数据集一致性的保证。

3.2 建立复合和多重指标的综合干旱模型

多源数据融合的干旱综合监测模型是研究农业干旱监测问题的新途径, 在解决干旱监测复杂性问题中有着较大的应用潜力。相关研究表明, 单个监测指标由于自身的局限性, 往往不能准确地描述旱情, 因此, 农业干旱监测应该基于多个变量或指标, 使干旱监测更有力、更可信。Brown等^[52]通过分类回归树的方式提出了植被干旱响应指数(vegetation drought response index, VegDRI), 这一模型整合了基于气候的干旱指标、基于卫星的植被指数以及其他生物物理信息, 但它主要是基于NDVI建立的, 而NDVI不能确定植被受胁迫的根本原因。因此, 可以将VegDRI和帕默尔干旱强度指数(PDSI)结合, 并与卫星获取的NDVI信息共同分析, 以获得干旱监测的预期结果^[53]。Zhou等^[54]利用量化的综合表面干旱指数(ISDI), 确定了2001-2013年中国的干旱时空类型及变化趋势, 这一指数融合了9个变量, 包括2个气象干旱指标、2个空间持续变量以及5个生物物理数据集, 将干旱强度分布与中国生态地理分区结合起来。杜灵通等^[55]使用MODIS和热带降水测量任务(tropical rainfall measuring mission, TRMM)卫星等多源遥感数据, 综合考虑土壤水分胁迫、植被生长状态和气象降水盈亏等因素, 利用空间数据挖掘技术, 构建了综合干旱监测模型— — 综合干旱指数(synthesized drought index, SDI), 为综合评估区域农业干旱提供了一种新方法。建立复合和多重指标的干旱模型, 综合考虑影响农业干旱发生与发展的多重因素(如气象因素、生物物理因素等)能提高指数模型的准确性, 从而使干旱监测结果更精准, 更有效地应用于防旱减灾工作中。农业干旱遥感监测的一个极为重要的发展方向是:指标由单一的气象监测指标转向气象、卫星遥感与作物生理物理特征相结合的综合监测指标转变。但需注意的是, 使用多指标进行综合农业干旱评估有一个前提, 即所选指标提供的信息彼此独立、互不相关。

3.3 “ 3S” 技术集成与数据共享

目前, 国际上“ 3S” 的应用开始向集成化方向发展。全球定位系统(global positioning system, GPS)主要用于实时、快速地提供目标的空间位置, 定位精度高, 地理信息系统(geographic information system, GIS)具有强大的数据储存、处理与分析的功能, RS可客观、迅速地监测环境信息, “ 3S” 技术集成^[56]对实现农业干旱的动态监测具有十分重要的意义。利用“ 3S” 技术监测农业干旱, 不仅要建立农田受灾面积和评估损失系统, 更重要的是应向着农业灾害预报与监测评估紧密结合、信息处理一体化方向发展^[57]。农业干旱遥感监测所形成的多个指数, 既需要卫星遥感数据, 也需要其他数据(如气象数据)的支撑, 为此, 需建立完善的气象数据共享服务体系和卫星遥感干旱数据库, 同时加大各部门之间的交流与协作, 尽可能地实现数据共享。

4 结论

作物生长发育不同阶段具有不同的下垫面状况, 其对遥感指数的敏感性也有所差异。作物生长初期, 地表裸露或低植被覆盖, 农业干旱监测方法的构建主要基于土壤水分状况。作物生长中后期, 植被覆盖度有所增加, 干旱监测除考虑土壤水分外也要考虑植被因子。综合遥感干旱指数可用于作物生长发育不同阶段的农业干旱监测。

遥感是农业干旱监测中最具前景的技术手段。为提高我国遥感监测技术的研究水平, 推动农业干旱监测的全面化业务, 建议加强以下方面的工作研究: 1)促使监测数据源由单一数据源向多源数据融合转变; 2)实现监测指标由单一的气象监测指标转向气象、卫星遥感与作物生理物理特征相结合的综合监测指标转变; 3)逐步实现“ 3S” 技术集成与数据共享。

农业干旱的发生会受到降水、温度等自然因素影响, 也会受到作物品种等人为因素影响。农业干旱指标涉及到大气、作物、土壤环境等因子。在利用遥感手段对农业干旱监测时, 要考虑到多重因子对干旱形成和发展的共同作用, 并选择最适宜的监测方法。及时有效的农业干旱监测预测信息可以为各级政府部门提供重要的决策依据, 使其有足够时间采取应对措施, 尽可能地减少损失。

The authors have declared that no competing interests exist.

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