[发明专利]一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法

说明书

本发明提供的一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法，包括以下步骤：A、选取待研究区范围内无云的MODIS数据作为数据源，并作预处理；B、根据MOD09数据中的地表反射率计算宽波段反照率、归一化植被指数和植被覆盖度Fsubgt;v/subgt;，根据MOD11中的地表温度计算待研究区域昼夜温差；C、根据步骤B的结果计算表观热惯量和植被供水指数模型，将植被覆盖度作为系数赋给植被供水指数，将(1‑Fsubgt;v/subgt;)作为系数赋给表观热惯量，将两项乘积加权得到综合干旱模型；D、综合干旱模型计算结果与实测土壤含水量数据的回归模拟，得到综合干旱模型与土壤含水量之间的关系式，用于反演研究区域的土壤含水量。

技术领域

本发明提出了一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

干旱是世界上影响范围最广和造成社会经济损失最严重的一种自然灾害。土壤水分含量是旱情监测的重要指标，是气候、水文、生态、农业等领域的重要参数，也是全球气候变化的重要组成部分。遥感具有大面积观测、速度快、周期短等特点，为及时获取大范围地表土壤水分提供了有效手段。

利用遥感技术进行干旱监测主要是探究不同地表类型的土壤水分，主要包括裸土/低植被覆盖和高植被覆盖的情形。对于裸土/低植被覆盖，用表观热惯量模型(ApparentThermal Inertia，ATI)反演的土壤含水量效果较好；当植被覆盖较高时，常使用植被供水指数模型(Vegetation Supply Water Index，VSWI)。针对不同地表类型，使用不同模型来反演土壤含水量。其中，地表类型的划分通常使用归一化植被指数(NormalizedDifference Vegetation Index，NDVI)。但是，VSWI方法夸大了植被的影响作用，存在严重的滞后性，且NDVI临界阈值的确定比较困难。

因此，现有技术有待于更进一步的改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明针对该问题，提出了一种无需使用阈值来划分地表类型，反演结果与实测数据相关性较好，反演精度较高的综合干旱模型的土壤含水量反演方法。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法，包括以下步骤：

A、MODIS数据预处理，选取待研究区范围内无云的MODIS数据作为数据源，包括MOD09地表反射率数据和MOD11地表温度数据，并将MOD09数据进行重采样计算，使其分辨率与MOD11一致；

B、研究区域的宽波段反照率、归一化植被指数和植被覆盖度F_v、昼夜温差的计算，根据MOD09数据中的地表反射率计算宽波段反照率、归一化植被指数和植被覆盖度F_v；根据MOD11中的地表温度计算待研究区域昼夜温差；

C、综合干旱模型的计算，根据步骤B的结果计算表观热惯量和植被供水指数模型，将植被覆盖度作为系数赋给植被供水指数，将(1-F_v)作为系数赋给表观热惯量，将两项乘积加权得到综合干旱模型；

D、综合干旱模型计算结果与实测土壤含水量数据的回归模拟，得到综合干旱模型与土壤含水量之间的关系式，用于反演研究区域的土壤含水量；

作为优选，所述步骤B具体的包括：

b1、宽波段反照率A的计算公式为：

A＝0.160a₁+0.291a₂+0.243a₃+0.116a₄+0.112a₅+0.081a₇-0.0015