基于Landsat8 OLI遥感影像的延河流域土壤水分反演研究

doi:10.11733/j.issn.1007-0435.2018.05.011

草地学报 ›› 2018, Vol. 26 ›› Issue (5): 1109-1117.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2018.05.011

基于Landsat8 OLI遥感影像的延河流域土壤水分反演研究

姚静¹, 薛超玉², 焦峰^1,3

1. 西北农林科技大学水土保持研究所, 陕西杨凌 712100;
2. 中科宇图科技股份有限公司, 北京 100000;
3. 中国科学院水利部水土保持研究所, 陕西杨凌 712100

收稿日期:2018-04-17 修回日期:2018-08-27 出版日期:2018-10-15 发布日期:2018-11-06
通讯作者: 焦峰
作者简介:姚静(1993-),女,陕西咸阳人,硕士研究生,主要从事GIS应用、水土保持与环境效应评价研究,E-mail:964920749@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划项目（2016YFA0600801）；科技基础性工作专项（2014FY210130）资助

Soil Moisture Retrieval Based on Landsat8 OLI Image Data in the Yanhe River Basin

YAO Jing¹, XUE Chao-yu², JIAO Feng^1,3

1. Institute of Soil and Water Conservation, Northwest A & F University, Yangling, Shaanxi Province 712100, China;
2. China Sciences Mapuniverse Technology Co., Ltd, Beijing 100000, China;
3. Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, Yangling, Shaanxi Province 712100, China

Received:2018-04-17 Revised:2018-08-27 Online:2018-10-15 Published:2018-11-06

摘要/Abstract

摘要： 在生态环境脆弱、水土流失严重的延河流域，土壤水分的遥感反演对该地区的土壤水分动态监测和生态恢复具有重要的意义。为掌握延河流域的土壤水分变化和分布状况，利用Landsat8 OLI影像数据获取的归一化植被指数（NDVI）和陆地表面温度（Ts），构建Ts-NDVI特征空间，分析土壤水分空间分布变化。结合野外148个实测土壤水分数据，建立0~20 cm，20~40 cm，40~60 cm，60~80 cm和80~100 cm深度的土壤水分遥感反演回归模型，对比分析了5个深度土壤水分的空间变化特征，利用剩余30个样点数据进行精度验证。结果表明：延河流域微旱和干旱的分布范围广且多分布于西北地区，各地表覆盖类型的TVDI总体趋势为：低覆盖度 > 中覆盖度 > 高覆盖度。各土层深度的实测的土壤水分与TVDI的反演值具有较好的负相关性，其中20~40 cm土层的土壤水分与TVDI反演值的相关性较强，表明TVDI指数法适用于延河流域土壤水分反演。TVDI能更稳定反映和指示20~40 cm土层的土壤水分状况，但对于提取更深土层深度的土壤水分信息不能满足精度要求。

关键词: 遥感反演, 温度植被干旱指数(TVDI), 土壤水分, 延河流域

Abstract: In the Yanhe River basin,fragile ecological environment and serious soil erosion,remote sensing inversion of soil moisture is of great significance to soil moisture dynamic monitoring and ecological restoration in this area. In order to grasp the changes and distribution of soil moisture in the Yanhe River basin,the Ts-NDVI construct feature space was established by using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST) based on the Landsat8 OLI data,and analyzed the spatiotemporal change of soil moisture. The soil moisture inversion regression models of five soil depth,including the 0~20 cm,20~40 cm,40~60 cm,60~80 cm and 80~100 cm,were established using the TVDI model and combining with soil moisture data measured in 148 field samples to construct the spatial variation characteristics of five soil depth's soil moisture. The other 30 field samples were used to verify the accuracy of the inversion results. The results showed that the distribution of slight drought and drought is wide in Yanhe River Basin,and more distributed in the northwest region. The overall TVDI trend of surface coverage types is:low coverage > middle coverage > high coverage. The measured soil moisture at each soil depth has a good negative correlation with the TVDI inversion value. The correlation between soil moisture at 20~40 cm depth and the regression model of TVDI is strong. It shows that the TVDI index method is suitable to inversion of soil moisture in Yanhe River Basin. TVDI could effectively reflect the variation in soil moisture of 20~40 cm depths,but cannot meet the requirements of the extraction of soil moisture in deeper soil.

Key words: Remote sensing retrieval, Temperature vegetation drought index, Soil moisture, Yanhe River basin

中图分类号:

S153

姚静, 薛超玉, 焦峰. 基于Landsat8 OLI遥感影像的延河流域土壤水分反演研究[J]. 草地学报, 2018, 26(5): 1109-1117.

YAO Jing, XUE Chao-yu, JIAO Feng. Soil Moisture Retrieval Based on Landsat8 OLI Image Data in the Yanhe River Basin[J]. Acta Agrestia Sinica, 2018, 26(5): 1109-1117.

0
/ / 推荐

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://manu40.magtech.com.cn/Jweb_cdxb/CN/10.11733/j.issn.1007-0435.2018.05.011

https://manu40.magtech.com.cn/Jweb_cdxb/CN/Y2018/V26/I5/1109

参考文献

[1] 夏燕秋,马金辉,屈创,等. 基于Landsat ETM+数据的白龙江流域土壤水分反演[J]. 干旱气象,2015,33(2):213-219
[2] 刘晓婧,李新平,杨勤科,等. 基于地形因子的土壤水分反演研究——以延河流域为例[J]. 干旱地区农业研究,2010,28(5):218-222
[3] 赵杰鹏,张显峰,廖春华,等. 基于TVDI的大范围干旱区土壤水分遥感反演模型研究[J]. 遥感技术与应用,2011,26(6):742-750
[4] 汪潇,张增祥,赵晓丽,等. 遥感监测土壤水分研究综述[J]. 土壤学报,2007,44(1):157-163
[5] 胡猛,冯起,席海洋. 遥感技术监测干旱区土壤水分研究进展[J]. 土壤通报,2013(5):1270-1275
[6] 韩念龙,陈圣波,汪自军,等. 被动微波反演裸露区土壤水分综述[J]. 吉林大学学报(地),2007(s1):160-164
[7] 刘晓婧. 基于TM数据的延河流域土壤水分反演研究[D]. 杨凌:西北农林科技大学,2010
[8] 邵晓梅,严昌荣,徐振剑. 土壤水分监测与模拟研究进展[J]. 地理科学进展,2004,23(3):58-66
[9] 肖斌,沙晋明. 土壤水分遥感反演方法概述[J]. 遥感信息,2007(6):94-98
[10] Lu S,Ju Z Q,Ren T S,et al. A general approach to estimate soil water content from thermal inertia.[J]. Agricultural & Forest Meteorology,2009,149(10):1693-1698
[11] Verstraeten W W,Veroustraete F,Sande C J V D,et al. Soil moisture retrieval using thermal inertia,determined with visible and thermal spaceborne data,validated for European forests[J]. Remote Sensing of Environment,2006,101(3):299-314
[12] Inge Sandholt,Kjeld Rasmussen,Jens Andersen. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status[J]. Remote Sensing of Environment,2002,79(2):213-224
[13] Njoku E G,Jackson T J,Lakshmi V,et al. Soil moisture retrieval from AMSR-E[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,2003,41(2):215-229
[14] Njoku E G,Chan S K. Vegetation and surface roughness effects on AMSR-E land observations[J]. Remote Sensing of Environment,2006,100(2):190-199
[15] 金川,秦其明,朱琳. 基于TVDI的作物产量损失评估模型[C]//2007环境遥感学术年会-自然灾害遥感专题研讨会.2007
[16] 赵梓淇,李国春,姜鹏,等. FY-3A卫星数据在辽宁西部地区旱情监测的应用研究[J]. 现代农业科技,2011(10):267-270
[17] 曹雷,丁建丽,牛增懿. 基于TVDI的艾比湖地区土壤水分时空变化分析[J]. 水土保持研究,2016,23(3):43-47
[18] 杜灵通,候静,胡悦,等. 基于遥感温度植被干旱指数的宁夏2000-2010年旱情变化特征[J]. 农业工程学报,2015,31(14):209-216
[19] 王莺,王劲松,姚玉璧,等. 基于温度植被干旱指数的广东省旱情动态监测[J]. 草业学报,2014,23(02):98-107
[20] 鲍艳松,严婧,闵锦忠,等. 基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测[J]. 农业工程学报,2014,30(7):163-172
[21] 李彩瑛,阎建忠,刘林山,等. 基于TVDI的羌塘高原夏季土壤湿度变化分析[J]. 地理研究,2017,36(11):2101-2111
[22] 胡良军. 黄土高原植被恢复的土壤水分生态环境[D]. 杨凌:西北农林科技大学,2002
[23] 易彩琼,王胜,樊军. 黄土高原坡地退耕恢复草地的土壤水分动态[J]. 草地学报,2015,23(06):1182-1189
[24] 姚志宏,杨勤科,王春梅,等. 基于GIS的黄土丘陵区小流域土壤水分模拟[J]. 草地学报,2011,19(03):525-530
[25] 王月玲,张源润,蔡进军,等. 宁南黄土丘陵区不同生态恢复与重建中的土壤水分变化研究[J]. 中国农学通报,2005(07):367-369
[26] 吴胜德. 延河流域水保减沙效益及对水库设计的影响分析[D]. 西安:西安理工大学,2003
[27] 李传哲,王浩,于福亮,等. 延河流域水土保持对径流泥沙的影响[J]. 中国水土保持科学,2011,9(01):1-8
[28] 焦菊英,王志杰,魏艳红,等. 延河流域极端暴雨下侵蚀产沙特征野外观测分析[J]. 农业工程学报,2017,33(13):159-167
[29] Nemani R,Pierce L,Running S,et al. Developing Satellite-derived Estimates of Surface Moisture Status[J]. Journal of Applied Meteorology,1993,32(3):548-557
[30] M. Susan Moran,Stephan J. Maas,Paul J. Pinter Jr. Combining remote sensing and modeling for estimating surface evaporation and biomass production[J]. Remote Sensing Reviews,1995,12(3):335-353
[31] 王纯枝,毛留喜,何延波,等. 温度植被干旱指数法(TVDI)在黄淮海平原土壤湿度反演中的应用研究[J]. 土壤通报,2009,40(05):998-1005
[32] 姚春生,张增祥,汪潇. 使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演新疆土壤湿度[J]. 遥感技术与应用,2004(06):473-478
[33] 中国科学院黄土高原综合科学考察队. 黄土高原地区水资源问题及其对策[M]. 北京:中国科学技术出版社,1990
[34] Chen L D,Wei W,Fu B J,et al. Soil and water conservation on the loess plateau in China:Review and perspectiv[J]. Progress in Physical Geography,2007,31(4):389-403
[35] 陈洪松,邵明安. 黄土区坡地土壤水分运动与转化机理研究进展[J]. 水科学进展,2003,14(4):513-526
[36] 王云强,邵明安,胡伟,等. 黄土高原关键带土壤水分空间分异特征[J]. 地球与环境,2016,44(04):391-397
[37] 张哲. 黄土丘陵区地形因子对土壤水分的影响及其尺度效应[D]. 杨凌:西北农林科技大学,2015
[38] 徐学选,刘文兆,高鹏,等. 黄土丘陵区土壤水分空间分布差异性探讨[J]. 生态环境,2003(01):52-55
[39] 黄肖勇,李生宝. 半干旱黄土丘陵区土壤水分动态变化研究综述[J]. 农业科学研究,2009,30(03):69-72

基于Landsat8 OLI遥感影像的延河流域土壤水分反演研究

Soil Moisture Retrieval Based on Landsat8 OLI Image Data in the Yanhe River Basin

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	陈国茜, 祝存兄, 李素雲, 周秉荣, 李甫, 曹晓云, 周华坤. 三江源地区土壤水分的地理分区遥感模型构建及时空变化[J]. 草地学报, 2021, 29(S1): 199-207.
[2]	李宏林, 胡竞格, 肖锋, 梁德飞, 周华坤. 生长季封育和氮添加对退化高寒沼泽湿地土壤水分状况的影响[J]. 草地学报, 2021, 29(11): 2523-2529.
[3]	苏莹, 陈林, 李月飞, 孟文婷, 祝忠有, 袁闯, 王诗雅, 朱林. 荒漠草原猪毛蒿的生长特征与稳定碳同位素间的关系[J]. 草地学报, 2019, 27(4): 859-866.
[4]	耿元波, 王子腾, 李茹霞. δ¹³C值在羊草草原植物体中的差异和变化及其影响因素分析[J]. 草地学报, 2019, 27(1): 153-162.
[5]	侯东杰, 乔鲜果, 高趁光, 赵海卫, 赵利清, 郭柯. 内蒙古典型草原枯落物的生态水文效应[J]. 草地学报, 2018, 26(3): 559-565.
[6]	白岗栓, 郑锁林, 邹超煜, 杜社妮. 陇东旱塬果园生草对土壤水分及苹果树生长的影响[J]. 草地学报, 2018, 26(1): 173-183.
[7]	汝海丽, 张海东, 焦峰, 薛超玉, 郭美丽. 黄土丘陵区微地形条件下草本群落特征与土壤水分及养分关系分析[J]. 草地学报, 2016, 24(4): 776-782.
[8]	王敏, 王进鑫, 王榆鑫, 宋清玉, 李春燕, 陈科皓. 不同土壤水分条件下铅胁迫对白羊草种子和幼苗的影响[J]. 草地学报, 2016, 24(4): 841-848.
[9]	王亚飞, 樊军, 贾沐霖. 黄土高原水蚀风蚀交错区植被恢复中土壤水分变化[J]. 草地学报, 2016, 24(2): 344-350.
[10]	展秀丽, 杨晨阳, 韩磊. 宁夏河东沙区防沙治沙区表层土壤有机质和土壤水分空间异质性[J]. 草地学报, 2015, 23(6): 1178-1181.
[11]	易彩琼, 王胜, 樊军. 黄土高原坡地退耕恢复草地的土壤水分动态[J]. 草地学报, 2015, 23(6): 1182-1189.
[12]	王建立, 刘洪来, 杨丰, 唐文汉, 程巍. 贵州人工草地-农田景观土壤水分界面研究[J]. 草地学报, 2015, 23(4): 697-702.
[13]	郭红玉, 德科加, 芦光新, 王伟. 模拟增温和添加氮素对高寒草甸草地生产力影响的初步研究[J]. 草地学报, 2015, 23(2): 322-327.
[14]	丁文利, 舒佳礼, 徐伟洲, 徐炳成. 水分胁迫和组合比例对白羊草与达乌里胡枝子叶绿素荧光参数的影响[J]. , 2014, 22(1): 94-100.
[15]	王红梅, 谢应忠, 王堃. 不同类型人工草地小尺度土壤水分空间异质性特征研究[J]. , 2013, 21(6): 1052-1058.