基于高分辨率遥感数据的阿克苏河流域土壤湿度反演与动态监测

发布时间：2020-10-22 08:01

　　 土壤湿度作为陆面水资源形成、转化及消耗过程中的基本参数,对植被生长、农业生产和区域生态系统健康运转具有重要影响。我国西部干旱半干旱地区的阿克苏河流域常年气候干燥,降水稀少且蒸发量大,农业生产几乎全部依靠河流和地下井抽水灌溉,其地表水循环过程的“自然—社会”二元特性尤其明显,土壤湿度时空变化复杂,流域水资源利用效率低下且短缺现象十分严重。近年来阿克苏河流域土地开发利用强度加大,农业需水量不断增加的同时,流域河流及地下水位却在不断降低,导致绿洲农业生产和生态系统功能受到一定的影响。亟需对流域土壤湿度进行大范围、快速获取和动态监测,以探究流域“大气—地表”的水热交换过程,指导流域农业生产、促进水资源合理分配和高效利用、荒漠植被恢复和生态环境保护。基于此,本文以阿克苏河流域为研究对象,基于“天地网一体化”的现代农业信息获取和农情信息遥感监测的新需求,以国产GF-1 WFV和Landsat8 OLI两种高分辨率遥感影像为数据源,结合研究区不同深度层土壤湿度实测数据,分别采用垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI)构建土壤湿度反演模型,并利用实测数据对各反演模型进行验证和精度评价,同时从多方面对反演模型进行不确定分析。在此基础上选择精度指标高的反演模型,利用两种遥感影像分别反演得到研究区采样时点的表层土壤湿度空间分布格局,在对反演结果进行对比分析后,最终选取四个时相的GF-1 WFV遥感影像对阿克苏河流域表层土壤湿度进行了动态监测与分析。本研究得到的结论如下:(1)基于 GF-1 WFV 和 Landsat8 OLI 遥感影像的 PDI、MPDI 和 VAPDI 三种遥感干旱指数与研究区0-10cm、10-20cm和20-30cm深度层的土壤湿度实测值之间均存在一定的线性负相关,说明利用高分辨率光学遥感影像干旱指数法构建土壤湿度反演模型具有一定的可行性。但各干旱指数均与研究区0-1Ocm深度层的土壤湿度相关性最强,平均R2达到了 0.67,其对应的反演模型精度也更高,说明基于光学遥感影像近红外和红光波段反射率构建的干旱指数对研究区近地表层土壤湿度信息更敏感,但对地下较深层次的土壤湿度反演精度略低。(2)从各土壤湿度反演模型验证结果的决定系数(R2)、平均相对误差(MRE)、平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)的对比情况来看,GF-1 WFV和Landsat8 OLI遥感影像的VAPDI和MPDI反演模型精度均高于PDI,且VAPDI模型精度最高;土壤湿度反演模型不确定性主要受土壤湿度实测数据建模样本数量、样本异质性、植被覆盖水平和植被指数等参数和因素的影响,其中植被覆盖水平和植被指数的选择对模型不确定性的影响最大。(3)利用GF-1 WFV和Landsat8 OLI遥感影像VAPDI 土壤湿度反演模型得到的研究区表层土壤湿度空间分布格局都能够比较直观地反映出流域内不同地区的土壤湿度水平和高低差异性,说明利用高分辨率光学遥感影像VAPDI进行大范围的表层土壤湿度反演具有一定的实用性;两种遥感影像反演得到研究区表层土壤湿度空间分布图的总体格局一致,但空间分辨率较高的GF-1 WFV遥感影像的反演结果相比Landsat8OLI更精细,得到土壤湿度空间分布结果更有层次性,能够反映出相近地块土壤湿度的异质状况,综合反演效果优于Landsat8 OLI影像。(4)基于四个时相GF-1 WFV遥感影像的VAPDI 土壤湿度反演模型动态监测结果表明:2016年6-8月研究区各区域表层土壤湿度时空变化明显,但总体空间格局相对稳定。其中乌什县、温宿县南部、阿瓦提县北部、阿克苏市东部及阿拉尔市中部等流域中上游地区土壤湿度高且较为稳定;而乌什县北部、温宿县和阿克苏市东部、阿瓦提县西部和南部、柯坪县、沙雅县等流域边缘及下游地区土壤湿度较低,时空变化相对强烈。(5)阿克苏河流域表层土壤湿度的空间分布主要受人工灌溉、土地利用类型和植被覆状况影响,在土壤湿度相对稳定的流域中上游农田植被区,农业需水灌溉可采用滴灌措施以提高水资源利用效率;对流域边缘及下游表层土壤湿度时空变化强烈的非农业生产区,应加强人工防护林、生态林的种植与维护力度,防止进一步的土地荒漠化及天然林地、草地的退化,从而保障阿克苏河流域的农业可持续发展和绿洲生态系统的健康运行。
【学位单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S152.71;S127
【部分图文】：

研究技术路线图

图２．１遥感影像ＮＩＲ－Ｒｅｄ光谱特征空间分布图??上图中Ａ为完全植被覆盖地表，Ｂ为土壤湿度较高的裸土，Ｃ为干燥的裸土地??表，ＢＣ为土壤线，从Ｂ到Ｃ表示土壤湿度由高逐渐降低（下同），其中ＢＣ为土??

０Ｊ０?０Ｊ５?０．２０?０．２５?０３０?０３５?０．４０??红光波段反射率Ｒｅｄ?ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ??图２．１遥感影像ＮＩＲ－Ｒｅｄ光谱特征空间分布图??上图中Ａ为完全植被覆盖地表，Ｂ为土壤湿度较高的裸土，Ｃ为干燥的裸土地??表，ＢＣ为土壤线，从Ｂ到Ｃ表示土壤湿度由高逐渐降低（下同），其中ＢＣ为土??壤线，表达式为：??Ｒｎｉｒ，ｓ＝ＭＲｒｅｄ，ｓ＋Ｉ?（２．１）??式中，Ｍ是土壤线的斜率，Ｉ是指土壤线在纵坐标上的截距，Ｒｎｉｒ，ｓ和Ｒｒｅｄ，ｓ??分别为遥感影像中裸土像元大气校正后的近红外和红光波段反射率，土壤线表达式??可以通过ＥＮＶＩ?５．１拟合像元在Ｎｉｒ－Ｒｅｄ光谱特征空间中的散点图计算得到［５１］。??０．４０?－Ｉ??ｐ?被区?ＦｕＫＣｏｖｅｒ??Ｊ?＼、?干燥裸土?Ｄｒ＾ａｒｅ?Ｓｏｉｌ??＾?０．３０?－?、、、?７??Ｓ?七部分植被覆盖区Ｐａｒｔｉａｌ?Ｃｏｖｅｒ＾／??１?〇，〇?－?／＼ｘ?Ｊ７??岛?、／?Ｖ??每?／?裸土区?Ｂａｒｅ?Ｓｏｉｌ??１?７?／??．４
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本文编号：2851329