基于HJ-1A/1B衛(wèi)星TVDI的干旱遙感監(jiān)測(cè)研究
——以鄱陽(yáng)湖流域?yàn)槔?/h1>
2014-09-07 10:29:42韓杏杏陳曉玲田禮喬
韓杏杏, 陳曉玲,2*, 秦 超, 馮 煉 , 田禮喬
(1.武漢大學(xué) 測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430079;2.江西師范大學(xué) 鄱陽(yáng)湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)， 南昌 330022)
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基于HJ-1A/1B衛(wèi)星TVDI的干旱遙感監(jiān)測(cè)研究
——以鄱陽(yáng)湖流域?yàn)槔?/p>
韓杏杏1, 陳曉玲1,2*, 秦 超1, 馮 煉1, 田禮喬1
(1.武漢大學(xué) 測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430079;2.江西師范大學(xué) 鄱陽(yáng)湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)， 南昌 330022)
針對(duì)鄱陽(yáng)湖流域2011年春季出現(xiàn)的特大旱情，利用2011年3～6月HJ-1A /1B衛(wèi)星CCD影像計(jì)算NDVI，結(jié)合同步HJ-1B衛(wèi)星IRS數(shù)據(jù)計(jì)算的地表溫度信息，構(gòu)建NDVI-LST空間，獲取了鄱陽(yáng)湖流域溫度植被干旱指數(shù)(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI).利用同步觀測(cè)的AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表層土壤含水量數(shù)據(jù)對(duì)溫度植被干旱指數(shù)結(jié)果進(jìn)行可靠性驗(yàn)證.結(jié)果表明，TVDI和AMSR-E土壤含水量之間存在顯著的負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.697(P<0.05)，由HJ-1A /1B衛(wèi)星影像計(jì)算得到TVDI可以有效表征鄱陽(yáng)湖流域的土壤含水情況.用TVDI監(jiān)測(cè)結(jié)果分析鄱陽(yáng)湖流域2011年干旱，從空間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域受災(zāi)最嚴(yán)重的是環(huán)鄱陽(yáng)湖區(qū)和修水流域.從時(shí)間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域3月底以輕旱為主，4月底流域南部旱情加重出現(xiàn)中度干旱，5月鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響.
TVDI； HJ衛(wèi)星； 鄱陽(yáng)湖流域； 干旱監(jiān)測(cè)； AMSR-E
干旱主要分為氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱四種類(lèi)型.目前的研究主要采用氣象干旱監(jiān)測(cè)指數(shù)對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).由于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)有限，很難全面真實(shí)地反應(yīng)農(nóng)作物和植被干旱情況.遙感技術(shù)以其快速、及時(shí)、宏觀觀測(cè)等特點(diǎn)，使其在長(zhǎng)時(shí)間序列干旱監(jiān)測(cè)中有不可替代的優(yōu)勢(shì)[1].目前基于遙感的干旱方法主要有光學(xué)方法[2-3]、光學(xué)與熱紅外結(jié)合方法[4]和基于微波遙感方法.由于NDVI對(duì)植被干旱反應(yīng)有滯后效應(yīng)，很難實(shí)時(shí)反應(yīng)干旱狀況.僅利用遙感地表熱輻射信息探測(cè)土壤水分狀況無(wú)法排除其他各因素對(duì)表面溫度變化造成的影響，在監(jiān)測(cè)旱情時(shí)也會(huì)產(chǎn)生片面性[5].因此，有必要結(jié)合NDVI和LST對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).Sandholt等[4]基于地表溫度和植被指數(shù)二者之間的關(guān)系，提出溫度植被干旱指數(shù)TVDI用以估測(cè)土壤表層水分狀況，該指數(shù)表征的是土壤濕度的相對(duì)狀態(tài).
HJ-1A/1B是中國(guó)首個(gè)以防災(zāi)減災(zāi)和環(huán)境監(jiān)測(cè)為直接應(yīng)用目標(biāo)的小衛(wèi)星星座[6]，HJ-1-A星搭載了CCD相機(jī)和超光譜成像儀(HSI)，HJ-1-B星搭載了CCD相機(jī)和紅外相機(jī)(IRS).李強(qiáng)子等[7]利用HJ衛(wèi)星CCD和熱紅外影像以及美國(guó)中分辨率MODIS數(shù)據(jù)建立了2010年春季我國(guó)西南地區(qū)的干旱及其影響的遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法.鐘仕全等[8]利用HJ影像，采用VSWI對(duì)2010年發(fā)生在廣西3個(gè)縣的干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果檢測(cè)結(jié)果與旱情分布基本一致.
鄱陽(yáng)湖流域在2003年、2006年、2007年和2011 年發(fā)生的嚴(yán)重干旱，給鄱陽(yáng)湖流域及長(zhǎng)江中下游地區(qū)造成重大經(jīng)濟(jì)損失.到目前為止，對(duì)鄱陽(yáng)湖流域干旱集中在基于降雨數(shù)據(jù)為主的研究，主要計(jì)算干旱的頻率、強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間以及干旱預(yù)測(cè)與成因分析等方面以及湖區(qū)的干旱情況研究[9-11].其中Feng等利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)鄱陽(yáng)湖的水體面積變化，定量研究了2011年鄱陽(yáng)湖區(qū)的干旱情況[12].這些研究都缺乏定量測(cè)度干旱嚴(yán)重程度，尤其是對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列的干旱趨勢(shì)研究以及干旱對(duì)鄱陽(yáng)湖流域植被、農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況研究.因此本文采用HJ CCD數(shù)據(jù)計(jì)算NDVI，利用HJ-1B IRS影像，輔以MODIS L1B數(shù)據(jù)，在計(jì)算得到星上亮溫、地表比輻射率、大氣水汽含量等中間參數(shù)的基礎(chǔ)上，反演得到鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月份各時(shí)期的地表溫度.結(jié)合AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù)對(duì)干旱指數(shù)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，分析鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月干旱時(shí)空變化.
1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)
1.1研究區(qū)域概況
鄱陽(yáng)湖是我國(guó)最大的淡水湖，屬于季節(jié)性變化較大的吞吐型湖泊，枯水季節(jié)水淹沒(méi)面積小于1 000 km2，豐水季節(jié)水面淹沒(méi)面積4 000 km2，形成“枯水一線，豐水一片”的景觀.鄱陽(yáng)湖流域位于長(zhǎng)江中下游交界處的南岸,介于113°42′～118°30′E、24°29′～30°05′N(xiāo)之間，總面積16.22萬(wàn)km2，占長(zhǎng)江流域面積的9%，占江西省總面積的97.12%.鄱陽(yáng)湖流域主要由贛江、撫河、信江、饒河、修水5大子流域組成.
1.2數(shù)據(jù)
HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)均下載于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心(http：//www.cresda.com/n16/index.html).選取了2011年3～5月份鄱陽(yáng)湖流域的CCD以及IRS數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)選取過(guò)程中去除云覆蓋面積較大的數(shù)據(jù).通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的拼接定標(biāo)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究區(qū)域裁剪，對(duì)IRS數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣到30m以便于與CCD數(shù)據(jù)結(jié)合計(jì)算溫度植被干旱指數(shù).
圖 1 鄱陽(yáng)湖流域圖Fig.1 Map of Poyang Lake watershed
土壤含水量數(shù)據(jù)來(lái)自于搭載在2002年5月升空Aqua衛(wèi)星上的AMSR-E(改進(jìn)型微波輻射掃描儀-地球觀測(cè)系統(tǒng))的25 km 分辨率的Level-3陸地產(chǎn)品(AMSR-E Land3).
2干旱監(jiān)測(cè)模型
2.1溫度植被干旱指數(shù)法
Sandholt等[4]在研究土壤濕度時(shí)發(fā)現(xiàn)，LST-NDVI的特征空間中有很多等值線，據(jù)此提出了溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)的概念.TVDI由植被指數(shù)和地表溫度計(jì)算得到，其定義為：
(1)
其中，TS是任意像元的地表溫度；TSmax(TSmax=a+b*NDVI)為某NDVI對(duì)應(yīng)的最高溫度，即干邊，a、b是干邊擬合方程的系數(shù)，干邊方程主要是由每個(gè)NDVI對(duì)應(yīng)的最高溫度和該NDVI做最小二乘法線性回歸擬合得到的；TSmin表示某NDVI對(duì)應(yīng)的最小地表溫度，對(duì)應(yīng)的是濕邊，濕邊方程主要是求取每個(gè)NDVI對(duì)應(yīng)的最低溫度的平均值.干邊對(duì)應(yīng)TVDI值為1，濕邊對(duì)應(yīng)的值為 0，計(jì)算得到任一點(diǎn) TVDI 值介于0 和1 之間.估計(jì)這些參數(shù)要求研究區(qū)域的范圍足夠大，且滿(mǎn)足以下條件：土壤表層含水量從萎蔫含水量變化到田間持水量，地表覆蓋從裸土變化到比較稠密的植被覆蓋.
2.2模型關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算
本文使用HJ 1A/1B衛(wèi)星CCD相機(jī)3、4通道接收到的輻射量計(jì)算NDVI.目前地表溫度反演的算法主要有：傳統(tǒng)的輻射傳導(dǎo)方程法(大氣校正法)、覃志豪單窗算法[13]、普適性單通道算法(JM&S)、理論基礎(chǔ)算法TSE.由于HJ衛(wèi)星只有一個(gè)熱紅外波段，而且HJ衛(wèi)星與Landsat TM有相似的波段設(shè)置，本研究選取了Jiménez-Muoz和Sobrino在2003年提出起初應(yīng)用于TM衛(wèi)星的普適性單通道算法計(jì)算地表溫度.
3結(jié)果分析與模型驗(yàn)證
3.1鄱陽(yáng)湖流域干旱時(shí)空分析
根據(jù)Son N T等[14]的干旱分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將TVDI值按其大小分為5個(gè)類(lèi)別以表示不同程度的干旱：濕潤(rùn)(0～0.2)，正常(0.2～0.4)，輕旱(0.4～0.6)，中度干旱(0.6～0.8)，嚴(yán)重干旱(0.8～1.0).圖4反映出鄱陽(yáng)湖流域2012年3～6月干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果.
圖2 溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)干旱分級(jí)圖Fig.2 Spatial-temporal distribution of droughts in Poyang Lake Watershed
對(duì)鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月干旱時(shí)空分布進(jìn)行分級(jí)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖2.圖2可以看出，除了贛江流域南部和饒河流域北部比較濕潤(rùn)以外，鄱陽(yáng)湖流域其他地區(qū)都受到了輕旱的影響.4月底，贛江流域南部旱情加重，由濕潤(rùn)或正常到輕旱甚至中度干旱.5月份流域北部、中部降雨偏少，南部偏多，整個(gè)流域降雨較平常年份偏少[15].5月上旬，九江市中部、南昌市大部、新余市大部、宜春市東南角及撫州市北部的干旱狀況較4月底嚴(yán)重.5月中旬，流域TVDI分級(jí)影像最為完整，中度干旱主要發(fā)生在修水流域、鄱陽(yáng)湖環(huán)湖區(qū)和贛江流域北部，鄱陽(yáng)湖流域其余地區(qū)主要處于輕旱.5月下旬，從圖中可以看出修水流域干旱有所緩解，由原來(lái)的中度干旱轉(zhuǎn)為了輕旱；鄱陽(yáng)湖環(huán)湖區(qū)域干旱加重，中度干旱面積變大；贛江流域北部依舊受到中度干旱的影響，這與5月份的降雨情況是一致的.6月份流域的大部分地區(qū)都發(fā)生了降雨，中部和北部更是遭遇了強(qiáng)降雨，這對(duì)于緩解干旱起到極大的作用；從圖可以發(fā)現(xiàn)，除修水流域繼續(xù)表現(xiàn)為輕旱或中度干旱外，其他云未覆蓋的區(qū)域干旱均得到緩解.整個(gè)流域TVDI均值(不考慮由于云覆蓋而沒(méi)有數(shù)據(jù)的區(qū)域)在3～6月份變化0.17～0.21～0.35～0.58～0.35～0～30，反映了干旱有弱變強(qiáng)再變?nèi)醯内厔?shì).
表1 2011年5月19日鄱陽(yáng)湖流域干旱統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistic of the drought areas in Poyang lake watershed in May 19,2011
由于影像受到云影響，流域6個(gè)時(shí)期的干旱分級(jí)影像僅有5月19日(圖2)較為完整，對(duì)各等級(jí)的干旱進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示.從表中可以看出，鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響，以輕旱和中度干旱為主，其中超過(guò)60%的區(qū)域受到輕旱的影響，接近15%的區(qū)域發(fā)生了中度干旱.結(jié)合鄱陽(yáng)湖土地利用分類(lèi)結(jié)果[16]鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)主要分布在環(huán)鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)，而由鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)干旱脆弱性圖[17]可知，該區(qū)域的干旱以中度和高度脆弱性為主，說(shuō)明對(duì)干旱的抵御性較弱.鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)在3月到5月份受中度干旱影響比較嚴(yán)重，而該時(shí)期正好是早稻的抽穗期，而四月份的干旱使早稻的生長(zhǎng)受到影響.因此可以看出此次干旱對(duì)鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)嚴(yán)重的影響.
3.2溫度植被干旱指數(shù)模型驗(yàn)證
土壤濕度是衡量干旱的重要指標(biāo)之一.本研究選取與TVDI同步的AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù).由于TVDI和AMSR-E空間分辨率不一致,因此本文將TVDI重采樣到AMSR-E的分辨率.由于TVDI可以用來(lái)表征土壤含水量，因此建立TVDI與AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是驗(yàn)證干旱的最直接的方法.由TVDI的原理可知，TVDI的值越大，表示干旱越嚴(yán)重，此時(shí)表層土壤含水量的值越小.表1給出了各時(shí)期的TVDI值與表層土壤含水量相關(guān)性分析的結(jié)果，從表2中可以看出TVDI與表層土壤含水量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān).從表1可以看出除4月25日外，其他5個(gè)時(shí)期TVDI與土壤含水量的相關(guān)系數(shù)均滿(mǎn)足P<0.05的顯著性水平，這表明TVDI值可以表征土壤含水量；而4月25日相關(guān)系數(shù)為-0.297，可能與影像受到云影響比較嚴(yán)重，可獲取數(shù)據(jù)點(diǎn)較少有關(guān).
表2 TVDI值與表層土壤含水量相關(guān)性分析Tab.2 The analysis on the correlation between MTVDI and AMSR-E surface soil moisture
結(jié)果表明，由HJ-1A /1B衛(wèi)星影像計(jì)算得到TVDI可以有效表征鄱陽(yáng)湖流域的土壤含水情況，溫度植被干旱指數(shù)法在鄱陽(yáng)湖流域具有較好的適用性.計(jì)算得到的各時(shí)期TVDI影像可以用于鄱陽(yáng)湖流域2011年3～6月份的干旱監(jiān)測(cè).
4結(jié)論與討論
本文以中國(guó)自主研發(fā)的HJ-1A /1B星影像為主要數(shù)據(jù)源，研究了鄱陽(yáng)湖流域2011年3～6月的旱情，采用溫度植被干旱指數(shù)法對(duì)HJ衛(wèi)星在鄱陽(yáng)湖流域的干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).同時(shí)利用6個(gè)時(shí)期的TVDI干旱分級(jí)影像分析流域干旱的時(shí)空變化.用TVDI監(jiān)測(cè)結(jié)果分析鄱陽(yáng)湖流域2011年干旱，從空間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域受災(zāi)最嚴(yán)重的是環(huán)鄱陽(yáng)湖區(qū)和修水流域.從時(shí)間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域3月底以輕旱為主，4月底流域南部旱情加重出現(xiàn)中度干旱，5月鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響.通過(guò)與AMSR-E表層土壤含水量監(jiān)測(cè)結(jié)果的比較表明，HJ衛(wèi)星影像可對(duì)大范圍較長(zhǎng)時(shí)間序列的干旱監(jiān)測(cè)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè).
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Study on drought monitoring based on HJ-1A/1B images——a case of Poyang Lake watershed
HAN Xingxing1, CHEN Xiaoling1,2, QIN Chao2, FENG Lian1, TIAN Liqiao2
(1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079;2.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research, Ministry of Education, Nanchang 330022)
We calculates the temperature vegetation dryness index (TVDI) by using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from the HJ-1A/1B CCD and Land Surface Temperature (LST) derived from the HJ-1B IRS form March to June, 2011. The TVDI of the surface soil moisture products of AMSR-E was tested by using the Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E) collected simultaneously. The results show that there is a significant negative correlation (with a correlation coefficient of -0.697) between TVDI and AMSR-E, indicating that the TVDI calculated based on the HJ-1A/1B can effectively reflect the containing water of Poyang Lake Watershed. The analysis on the spatial distribution of drought in 2011 by using TVDI-measured results shows that the most severely affected areas were the region around the Poyang Lake and Xiushui River basin, the Poyang Lake basin is dominated by moderate drought in late March, the drought of the South becomes more serious in late April, in May, almost 80% of the areas in Poyang Lake basin areas are subject to the impact of drought of different degrees.
TVDI； HJ satellite； Poyang Lake watershed； drought monitoring； AMSR-E
2013-07-22.
國(guó)家863計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA12A304);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41331174);測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金重點(diǎn)項(xiàng)目(11).
1000-1190(2014)02-0274-05
P208
A
*通訊聯(lián)系人. E-mail: xiaoling_chen@whu.edu.cn.
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韓杏杏, 陳曉玲,2*, 秦 超, 馮 煉 , 田禮喬
(1.武漢大學(xué) 測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430079;2.江西師范大學(xué) 鄱陽(yáng)湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)， 南昌 330022)
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基于HJ-1A/1B衛(wèi)星TVDI的干旱遙感監(jiān)測(cè)研究
——以鄱陽(yáng)湖流域?yàn)槔?/p>
韓杏杏1, 陳曉玲1,2*, 秦 超1, 馮 煉1, 田禮喬1
(1.武漢大學(xué) 測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430079;2.江西師范大學(xué) 鄱陽(yáng)湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)， 南昌 330022)
針對(duì)鄱陽(yáng)湖流域2011年春季出現(xiàn)的特大旱情，利用2011年3～6月HJ-1A /1B衛(wèi)星CCD影像計(jì)算NDVI，結(jié)合同步HJ-1B衛(wèi)星IRS數(shù)據(jù)計(jì)算的地表溫度信息，構(gòu)建NDVI-LST空間，獲取了鄱陽(yáng)湖流域溫度植被干旱指數(shù)(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI).利用同步觀測(cè)的AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表層土壤含水量數(shù)據(jù)對(duì)溫度植被干旱指數(shù)結(jié)果進(jìn)行可靠性驗(yàn)證.結(jié)果表明，TVDI和AMSR-E土壤含水量之間存在顯著的負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.697(P<0.05)，由HJ-1A /1B衛(wèi)星影像計(jì)算得到TVDI可以有效表征鄱陽(yáng)湖流域的土壤含水情況.用TVDI監(jiān)測(cè)結(jié)果分析鄱陽(yáng)湖流域2011年干旱，從空間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域受災(zāi)最嚴(yán)重的是環(huán)鄱陽(yáng)湖區(qū)和修水流域.從時(shí)間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域3月底以輕旱為主，4月底流域南部旱情加重出現(xiàn)中度干旱，5月鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響.
TVDI； HJ衛(wèi)星； 鄱陽(yáng)湖流域； 干旱監(jiān)測(cè)； AMSR-E
干旱主要分為氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱、水文干旱和社會(huì)經(jīng)濟(jì)干旱四種類(lèi)型.目前的研究主要采用氣象干旱監(jiān)測(cè)指數(shù)對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).由于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)有限，很難全面真實(shí)地反應(yīng)農(nóng)作物和植被干旱情況.遙感技術(shù)以其快速、及時(shí)、宏觀觀測(cè)等特點(diǎn)，使其在長(zhǎng)時(shí)間序列干旱監(jiān)測(cè)中有不可替代的優(yōu)勢(shì)[1].目前基于遙感的干旱方法主要有光學(xué)方法[2-3]、光學(xué)與熱紅外結(jié)合方法[4]和基于微波遙感方法.由于NDVI對(duì)植被干旱反應(yīng)有滯后效應(yīng)，很難實(shí)時(shí)反應(yīng)干旱狀況.僅利用遙感地表熱輻射信息探測(cè)土壤水分狀況無(wú)法排除其他各因素對(duì)表面溫度變化造成的影響，在監(jiān)測(cè)旱情時(shí)也會(huì)產(chǎn)生片面性[5].因此，有必要結(jié)合NDVI和LST對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).Sandholt等[4]基于地表溫度和植被指數(shù)二者之間的關(guān)系，提出溫度植被干旱指數(shù)TVDI用以估測(cè)土壤表層水分狀況，該指數(shù)表征的是土壤濕度的相對(duì)狀態(tài).
HJ-1A/1B是中國(guó)首個(gè)以防災(zāi)減災(zāi)和環(huán)境監(jiān)測(cè)為直接應(yīng)用目標(biāo)的小衛(wèi)星星座[6]，HJ-1-A星搭載了CCD相機(jī)和超光譜成像儀(HSI)，HJ-1-B星搭載了CCD相機(jī)和紅外相機(jī)(IRS).李強(qiáng)子等[7]利用HJ衛(wèi)星CCD和熱紅外影像以及美國(guó)中分辨率MODIS數(shù)據(jù)建立了2010年春季我國(guó)西南地區(qū)的干旱及其影響的遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法.鐘仕全等[8]利用HJ影像，采用VSWI對(duì)2010年發(fā)生在廣西3個(gè)縣的干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果檢測(cè)結(jié)果與旱情分布基本一致.
鄱陽(yáng)湖流域在2003年、2006年、2007年和2011 年發(fā)生的嚴(yán)重干旱，給鄱陽(yáng)湖流域及長(zhǎng)江中下游地區(qū)造成重大經(jīng)濟(jì)損失.到目前為止，對(duì)鄱陽(yáng)湖流域干旱集中在基于降雨數(shù)據(jù)為主的研究，主要計(jì)算干旱的頻率、強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間以及干旱預(yù)測(cè)與成因分析等方面以及湖區(qū)的干旱情況研究[9-11].其中Feng等利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)鄱陽(yáng)湖的水體面積變化，定量研究了2011年鄱陽(yáng)湖區(qū)的干旱情況[12].這些研究都缺乏定量測(cè)度干旱嚴(yán)重程度，尤其是對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列的干旱趨勢(shì)研究以及干旱對(duì)鄱陽(yáng)湖流域植被、農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況研究.因此本文采用HJ CCD數(shù)據(jù)計(jì)算NDVI，利用HJ-1B IRS影像，輔以MODIS L1B數(shù)據(jù)，在計(jì)算得到星上亮溫、地表比輻射率、大氣水汽含量等中間參數(shù)的基礎(chǔ)上，反演得到鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月份各時(shí)期的地表溫度.結(jié)合AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù)對(duì)干旱指數(shù)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，分析鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月干旱時(shí)空變化.
1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)
1.1研究區(qū)域概況
鄱陽(yáng)湖是我國(guó)最大的淡水湖，屬于季節(jié)性變化較大的吞吐型湖泊，枯水季節(jié)水淹沒(méi)面積小于1 000 km2，豐水季節(jié)水面淹沒(méi)面積4 000 km2，形成“枯水一線，豐水一片”的景觀.鄱陽(yáng)湖流域位于長(zhǎng)江中下游交界處的南岸,介于113°42′～118°30′E、24°29′～30°05′N(xiāo)之間，總面積16.22萬(wàn)km2，占長(zhǎng)江流域面積的9%，占江西省總面積的97.12%.鄱陽(yáng)湖流域主要由贛江、撫河、信江、饒河、修水5大子流域組成.
1.2數(shù)據(jù)
HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)均下載于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心(http：//www.cresda.com/n16/index.html).選取了2011年3～5月份鄱陽(yáng)湖流域的CCD以及IRS數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)選取過(guò)程中去除云覆蓋面積較大的數(shù)據(jù).通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的拼接定標(biāo)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究區(qū)域裁剪，對(duì)IRS數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣到30m以便于與CCD數(shù)據(jù)結(jié)合計(jì)算溫度植被干旱指數(shù).
圖 1 鄱陽(yáng)湖流域圖Fig.1 Map of Poyang Lake watershed
土壤含水量數(shù)據(jù)來(lái)自于搭載在2002年5月升空Aqua衛(wèi)星上的AMSR-E(改進(jìn)型微波輻射掃描儀-地球觀測(cè)系統(tǒng))的25 km 分辨率的Level-3陸地產(chǎn)品(AMSR-E Land3).
2干旱監(jiān)測(cè)模型
2.1溫度植被干旱指數(shù)法
Sandholt等[4]在研究土壤濕度時(shí)發(fā)現(xiàn)，LST-NDVI的特征空間中有很多等值線，據(jù)此提出了溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)的概念.TVDI由植被指數(shù)和地表溫度計(jì)算得到，其定義為：
(1)
其中，TS是任意像元的地表溫度；TSmax(TSmax=a+b*NDVI)為某NDVI對(duì)應(yīng)的最高溫度，即干邊，a、b是干邊擬合方程的系數(shù)，干邊方程主要是由每個(gè)NDVI對(duì)應(yīng)的最高溫度和該NDVI做最小二乘法線性回歸擬合得到的；TSmin表示某NDVI對(duì)應(yīng)的最小地表溫度，對(duì)應(yīng)的是濕邊，濕邊方程主要是求取每個(gè)NDVI對(duì)應(yīng)的最低溫度的平均值.干邊對(duì)應(yīng)TVDI值為1，濕邊對(duì)應(yīng)的值為 0，計(jì)算得到任一點(diǎn) TVDI 值介于0 和1 之間.估計(jì)這些參數(shù)要求研究區(qū)域的范圍足夠大，且滿(mǎn)足以下條件：土壤表層含水量從萎蔫含水量變化到田間持水量，地表覆蓋從裸土變化到比較稠密的植被覆蓋.
2.2模型關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算
本文使用HJ 1A/1B衛(wèi)星CCD相機(jī)3、4通道接收到的輻射量計(jì)算NDVI.目前地表溫度反演的算法主要有：傳統(tǒng)的輻射傳導(dǎo)方程法(大氣校正法)、覃志豪單窗算法[13]、普適性單通道算法(JM&S)、理論基礎(chǔ)算法TSE.由于HJ衛(wèi)星只有一個(gè)熱紅外波段，而且HJ衛(wèi)星與Landsat TM有相似的波段設(shè)置，本研究選取了Jiménez-Muoz和Sobrino在2003年提出起初應(yīng)用于TM衛(wèi)星的普適性單通道算法計(jì)算地表溫度.
3結(jié)果分析與模型驗(yàn)證
3.1鄱陽(yáng)湖流域干旱時(shí)空分析
根據(jù)Son N T等[14]的干旱分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將TVDI值按其大小分為5個(gè)類(lèi)別以表示不同程度的干旱：濕潤(rùn)(0～0.2)，正常(0.2～0.4)，輕旱(0.4～0.6)，中度干旱(0.6～0.8)，嚴(yán)重干旱(0.8～1.0).圖4反映出鄱陽(yáng)湖流域2012年3～6月干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果.
圖2 溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)干旱分級(jí)圖Fig.2 Spatial-temporal distribution of droughts in Poyang Lake Watershed
對(duì)鄱陽(yáng)湖流域2011年3～5月干旱時(shí)空分布進(jìn)行分級(jí)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖2.圖2可以看出，除了贛江流域南部和饒河流域北部比較濕潤(rùn)以外，鄱陽(yáng)湖流域其他地區(qū)都受到了輕旱的影響.4月底，贛江流域南部旱情加重，由濕潤(rùn)或正常到輕旱甚至中度干旱.5月份流域北部、中部降雨偏少，南部偏多，整個(gè)流域降雨較平常年份偏少[15].5月上旬，九江市中部、南昌市大部、新余市大部、宜春市東南角及撫州市北部的干旱狀況較4月底嚴(yán)重.5月中旬，流域TVDI分級(jí)影像最為完整，中度干旱主要發(fā)生在修水流域、鄱陽(yáng)湖環(huán)湖區(qū)和贛江流域北部，鄱陽(yáng)湖流域其余地區(qū)主要處于輕旱.5月下旬，從圖中可以看出修水流域干旱有所緩解，由原來(lái)的中度干旱轉(zhuǎn)為了輕旱；鄱陽(yáng)湖環(huán)湖區(qū)域干旱加重，中度干旱面積變大；贛江流域北部依舊受到中度干旱的影響，這與5月份的降雨情況是一致的.6月份流域的大部分地區(qū)都發(fā)生了降雨，中部和北部更是遭遇了強(qiáng)降雨，這對(duì)于緩解干旱起到極大的作用；從圖可以發(fā)現(xiàn)，除修水流域繼續(xù)表現(xiàn)為輕旱或中度干旱外，其他云未覆蓋的區(qū)域干旱均得到緩解.整個(gè)流域TVDI均值(不考慮由于云覆蓋而沒(méi)有數(shù)據(jù)的區(qū)域)在3～6月份變化0.17～0.21～0.35～0.58～0.35～0～30，反映了干旱有弱變強(qiáng)再變?nèi)醯内厔?shì).
表1 2011年5月19日鄱陽(yáng)湖流域干旱統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistic of the drought areas in Poyang lake watershed in May 19,2011
由于影像受到云影響，流域6個(gè)時(shí)期的干旱分級(jí)影像僅有5月19日(圖2)較為完整，對(duì)各等級(jí)的干旱進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示.從表中可以看出，鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響，以輕旱和中度干旱為主，其中超過(guò)60%的區(qū)域受到輕旱的影響，接近15%的區(qū)域發(fā)生了中度干旱.結(jié)合鄱陽(yáng)湖土地利用分類(lèi)結(jié)果[16]鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)主要分布在環(huán)鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)，而由鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)干旱脆弱性圖[17]可知，該區(qū)域的干旱以中度和高度脆弱性為主，說(shuō)明對(duì)干旱的抵御性較弱.鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)在3月到5月份受中度干旱影響比較嚴(yán)重，而該時(shí)期正好是早稻的抽穗期，而四月份的干旱使早稻的生長(zhǎng)受到影響.因此可以看出此次干旱對(duì)鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)嚴(yán)重的影響.
3.2溫度植被干旱指數(shù)模型驗(yàn)證
土壤濕度是衡量干旱的重要指標(biāo)之一.本研究選取與TVDI同步的AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù).由于TVDI和AMSR-E空間分辨率不一致,因此本文將TVDI重采樣到AMSR-E的分辨率.由于TVDI可以用來(lái)表征土壤含水量，因此建立TVDI與AMSR-E土壤含水量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是驗(yàn)證干旱的最直接的方法.由TVDI的原理可知，TVDI的值越大，表示干旱越嚴(yán)重，此時(shí)表層土壤含水量的值越小.表1給出了各時(shí)期的TVDI值與表層土壤含水量相關(guān)性分析的結(jié)果，從表2中可以看出TVDI與表層土壤含水量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān).從表1可以看出除4月25日外，其他5個(gè)時(shí)期TVDI與土壤含水量的相關(guān)系數(shù)均滿(mǎn)足P<0.05的顯著性水平，這表明TVDI值可以表征土壤含水量；而4月25日相關(guān)系數(shù)為-0.297，可能與影像受到云影響比較嚴(yán)重，可獲取數(shù)據(jù)點(diǎn)較少有關(guān).
表2 TVDI值與表層土壤含水量相關(guān)性分析Tab.2 The analysis on the correlation between MTVDI and AMSR-E surface soil moisture
結(jié)果表明，由HJ-1A /1B衛(wèi)星影像計(jì)算得到TVDI可以有效表征鄱陽(yáng)湖流域的土壤含水情況，溫度植被干旱指數(shù)法在鄱陽(yáng)湖流域具有較好的適用性.計(jì)算得到的各時(shí)期TVDI影像可以用于鄱陽(yáng)湖流域2011年3～6月份的干旱監(jiān)測(cè).
4結(jié)論與討論
本文以中國(guó)自主研發(fā)的HJ-1A /1B星影像為主要數(shù)據(jù)源，研究了鄱陽(yáng)湖流域2011年3～6月的旱情，采用溫度植被干旱指數(shù)法對(duì)HJ衛(wèi)星在鄱陽(yáng)湖流域的干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè).同時(shí)利用6個(gè)時(shí)期的TVDI干旱分級(jí)影像分析流域干旱的時(shí)空變化.用TVDI監(jiān)測(cè)結(jié)果分析鄱陽(yáng)湖流域2011年干旱，從空間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域受災(zāi)最嚴(yán)重的是環(huán)鄱陽(yáng)湖區(qū)和修水流域.從時(shí)間分布來(lái)看，鄱陽(yáng)湖流域3月底以輕旱為主，4月底流域南部旱情加重出現(xiàn)中度干旱，5月鄱陽(yáng)湖流域?qū)⒔?0%的區(qū)域都受到不同程度干旱的影響.通過(guò)與AMSR-E表層土壤含水量監(jiān)測(cè)結(jié)果的比較表明，HJ衛(wèi)星影像可對(duì)大范圍較長(zhǎng)時(shí)間序列的干旱監(jiān)測(cè)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè).
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Study on drought monitoring based on HJ-1A/1B images——a case of Poyang Lake watershed
HAN Xingxing1, CHEN Xiaoling1,2, QIN Chao2, FENG Lian1, TIAN Liqiao2
(1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079;2.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research, Ministry of Education, Nanchang 330022)
We calculates the temperature vegetation dryness index (TVDI) by using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from the HJ-1A/1B CCD and Land Surface Temperature (LST) derived from the HJ-1B IRS form March to June, 2011. The TVDI of the surface soil moisture products of AMSR-E was tested by using the Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E) collected simultaneously. The results show that there is a significant negative correlation (with a correlation coefficient of -0.697) between TVDI and AMSR-E, indicating that the TVDI calculated based on the HJ-1A/1B can effectively reflect the containing water of Poyang Lake Watershed. The analysis on the spatial distribution of drought in 2011 by using TVDI-measured results shows that the most severely affected areas were the region around the Poyang Lake and Xiushui River basin, the Poyang Lake basin is dominated by moderate drought in late March, the drought of the South becomes more serious in late April, in May, almost 80% of the areas in Poyang Lake basin areas are subject to the impact of drought of different degrees.
TVDI； HJ satellite； Poyang Lake watershed； drought monitoring； AMSR-E
2013-07-22.
國(guó)家863計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA12A304);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41331174);測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金重點(diǎn)項(xiàng)目(11).
1000-1190(2014)02-0274-05
P208
A
*通訊聯(lián)系人. E-mail: xiaoling_chen@whu.edu.cn.
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