基于MODIS數(shù)據(jù)的新疆地區(qū)土壤濕度反演

李海霞，楊井，陳亞寧，郝興明

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基于MODIS數(shù)據(jù)的新疆地區(qū)土壤濕度反演

李海霞1,2，楊井1*，陳亞寧1，郝興明1

(1.中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所，荒漠與綠洲生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830011；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)資環(huán)學(xué)院，北京 100049)

以新疆地區(qū)為研究對(duì)象，選取2016年5和6月的植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)，構(gòu)建新疆地區(qū)NDVI-Ts和EVI-Ts特征空間，分析新疆地區(qū)土壤干濕狀況的空間分布格局及土壤水分的影響因素。結(jié)合野外同步重復(fù)采樣獲得的土壤含水量對(duì)TVDI進(jìn)行驗(yàn)證，并分析EVI和Ts所包含的旱情信息。結(jié)果表明：(1)構(gòu)建NDVI-Ts和EVI-Ts特征空間，其散點(diǎn)圖符合三角形的關(guān)系。(2)新疆地區(qū)5和6月土壤濕度總體以干旱(0.6

溫度植被干旱指數(shù)；特征空間；地表溫度；NDVI-Ts；EVI-Ts

作為陸地表面水循環(huán)系統(tǒng)的重要組成，土壤水分的存在形式和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)全球的能量平衡起著重要的調(diào)節(jié)作用，地-氣間的熱量平衡、土壤溫度和農(nóng)業(yè)等受土壤水分時(shí)空分布會(huì)產(chǎn)生顯著影響，因此土壤水分對(duì)氣候、農(nóng)業(yè)、旱情監(jiān)測(cè)都具有重要意義[1-3]。獲取土壤濕度的方法主要分為三大類：田間實(shí)測(cè)法、土壤水分模型和遙感監(jiān)測(cè)[4-11]；觀測(cè)土壤濕度的傳統(tǒng)方法主要為田間實(shí)測(cè)法，田間實(shí)測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)是操作簡(jiǎn)單，但是采樣需要大量的人力、物力、財(cái)力等，連續(xù)的動(dòng)態(tài)旱情監(jiān)測(cè)難以實(shí)現(xiàn)[8,11-12]。土壤水分模型法是根據(jù)影響土壤水分的因子來(lái)建立土壤水分方程從而求解土壤濕度[4-6]，如李忠武等[13]基于GIS的黃土丘陵溝壑區(qū)土壤水分模型研究。土壤水分模型法需要的氣象數(shù)據(jù)量大且不確定因素較多，預(yù)測(cè)土壤濕度的準(zhǔn)確度有一定的誤差。和田間實(shí)測(cè)法、土壤水分模型法相比，遙感技術(shù)可以進(jìn)行大范圍、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的土壤濕度監(jiān)測(cè)，如吳黎等[14]和余濤等[15]熱慣量法(AVDI)在河北省和華北農(nóng)業(yè)區(qū)土壤水分反演中的應(yīng)用，王玉娟等[16]和高志海等[17]在渭河流域和石羊河下游選取作物缺水指數(shù)法(CWSI)進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)，大量研究[18-28]應(yīng)用溫度植被旱情指數(shù)法(TVDI)進(jìn)行土壤干濕狀況的監(jiān)測(cè)及鄭興明[27]利用微波遙感法在東北地區(qū)土壤濕度反演中的應(yīng)用等。

溫度植被旱情指數(shù)法(TVDI)是通過(guò)建立植被指數(shù)和陸地表面溫度的關(guān)系方程來(lái)反映土壤的干濕狀況。在陸地表面溫度和植被指數(shù)空間關(guān)系的研究中，Ts-NDVI特征空間的一個(gè)重要影響因素是植被指數(shù)在不同的作物生長(zhǎng)季敏感性不同。基于NDVI的TVDI主要適用于作物生長(zhǎng)的初期和中期[18,29]，高植被覆蓋時(shí)紅光飽和問題嚴(yán)重、植被指數(shù)被壓縮，NDVI的一致性也受到了土壤噪音的影響[30-31]。增強(qiáng)型的EVI較好地解決了NDVI紅光飽和及NDVI的一致性受土壤噪聲影響等問題[29]。在作物不同的生長(zhǎng)階段，植被覆蓋狀況不同，我們將選取相應(yīng)的敏感植被指數(shù)，對(duì)提高監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)旱情具有重大意義。

本文以新疆為研究區(qū)，選擇MODIS(中分辨率成像光譜儀)數(shù)據(jù)和覆蓋度較好的5和6月的NDVI和EVI兩種植被指數(shù)，來(lái)構(gòu)建Ts-NDVI和Ts-EVI特征空間，并利用陸地表面溫度和歸一化的植被指數(shù)計(jì)算TVDI，反映新疆地區(qū)的干旱狀況的空間分布及討論土壤濕度空間分布的影響因素。同時(shí)結(jié)合采用野外衛(wèi)星同步采樣獲取的地表土壤含水量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，并選取適合5與6月的植被指數(shù)，進(jìn)一步討論土壤濕度與土地利用、地形的關(guān)系，對(duì)植被指數(shù)和陸地表面溫度對(duì)旱情的敏感性做出分析，確認(rèn)它們所包含干旱信息的相對(duì)大小，為新疆農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)和決策參考。

1 材料與方法

1.1 原理及方法

圖1 Ts-NDVI特征空間Fig.1 Ts-NDVI feature spaceA:Dry bare soil.B:Saturated bare soil.C:Vegetation moisture sufficiency.

利用溫度-植被指數(shù)(Ts-NDVI)特征空間反演土壤濕度的基本原理是基于土壤濕度、植被指數(shù)和地表溫度三者的關(guān)系，植被冠層通過(guò)吸收太陽(yáng)能使冠層溫度增大，植被通過(guò)蒸騰發(fā)散作用使冠層溫度降低。因此，當(dāng)土壤水分不足時(shí)，感熱通量增加，蒸散作用減弱，冠層溫度升高；反之，冠層溫度降低[25,32-35]。雖然土壤濕度不能通過(guò)陸地表面溫度直接表現(xiàn)出來(lái)，但是在相同的植被覆蓋度下土壤濕度狀況可以通過(guò)地表溫度間接表現(xiàn)出來(lái)，反映在遙感圖像上為像元灰度值的高低[32,34-35]。從該意義上，地表溫度可以作為反映土壤干濕狀況的一個(gè)指標(biāo)。

Price[35]和Carlson等[36]研究發(fā)現(xiàn)以MODIS遙感影像獲得的溫度-植被指數(shù)特征空間的散點(diǎn)圖為三角形；Nemani等[37]和Moran等[38]研究發(fā)現(xiàn)Ts和NDVI構(gòu)成的散點(diǎn)圖為梯形。Sandholt等[39]研究發(fā)現(xiàn)Ts和NDVI構(gòu)成的圖中有很多等值線(圖1)，從而提出了TVDI的概念[11,41-47]。 圖1中A代表干旱無(wú)植被覆蓋的土壤；B代表潮濕且無(wú)植被覆蓋的土壤；C代表潮濕密閉植被冠層[4,29]。

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；當(dāng)用植被指數(shù)NDVI來(lái)計(jì)算TVDI時(shí)，Tsmin=c+d*NDVI，Tsmin為某一NDVI對(duì)應(yīng)的地表溫度的最小值，對(duì)應(yīng)的是濕邊，c和d是濕邊擬合方程的系數(shù)；Tsmax=a+b*NDVI，Tsmax為某一NDVI對(duì)應(yīng)的地表溫度最大值，即干邊，a和b是干邊擬合方程的系數(shù)[12,29,41-42]。相應(yīng)地，也可以用植被指數(shù)EVI來(lái)計(jì)算TVDI。我們用TVDIN和TVDIE分別表示用NDVI和EVI來(lái)計(jì)算的TVDI。TVDI在0～1之間，TVDI越大，表示對(duì)應(yīng)的土壤濕度越小?？梢杂肨VDI值作為不同土壤干旱分級(jí)指標(biāo)，本文將土壤干旱程度劃分為5級(jí)：極濕潤(rùn)(0

1.2 研究區(qū)概況

新疆位于中國(guó)西北邊陲，深居中歐亞大陸腹地，地理坐標(biāo)73°20′41″～96°25′ E，34°15′～49°10′45″ N，總面積166.49×104km2，是我國(guó)地域面積最大的省區(qū)。新疆屬溫帶大陸性氣候，冬季漫長(zhǎng)而嚴(yán)寒，夏季短而炎熱，干旱少雨，南疆年降雨量?jī)H20～100 mm，北疆年降雨量100～500 mm，蒸發(fā)強(qiáng)烈，晝夜溫差較大，日照時(shí)間長(zhǎng)，光熱資源充足[43]。

1.3 數(shù)據(jù)的來(lái)源及處理

本研究采用美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)提供的MODIS 8 d合成且空間分辨率為1 km的2016年5和6月地表溫度數(shù)據(jù)(MOD11A2)和16 d合成且空間分辨率為1 km的植被指數(shù)數(shù)據(jù) (MOD13A2)、年合成且空間分辨率為500 m的土地利用數(shù)據(jù)(MCD12Q1)、由NASA和 美國(guó)國(guó)家圖像測(cè)繪局(NIMA) 聯(lián)合測(cè)量且空間分辨率為90 m的高程數(shù)據(jù)(SRTM DEM)。MOD11A2和MOD13A2產(chǎn)品均為V004，MCD12Q1產(chǎn)品的版本為V5.1，SRTM DEM產(chǎn)品的版本為V4.1。

MOD11A2包括白天地表溫度和夜間地表溫度等數(shù)據(jù)資料；MOD11A2中的地表溫度(LST)是通過(guò)建立31、32通道亮溫線性組合，并用劈窗算法計(jì)算獲取，其中通道亮溫值是根據(jù)輻射亮度與0.1 K步長(zhǎng)亮溫的查找表來(lái)確定，在計(jì)算LST過(guò)程中需要的發(fā)射率是根據(jù)MODIS土地覆蓋產(chǎn)品確定[4,10,23,42,45]。

MOD13A2包含NDVI、EVI、紅光、近紅外等數(shù)據(jù)資料；MOD13A2用于檢測(cè)植被狀態(tài)和土地覆蓋利用變化，MOD13A2在生成植被指數(shù)時(shí)需要對(duì)大氣吸收、分子散射等效應(yīng)做訂正，用雙向反射分布函數(shù)(BRDF)模式將觀測(cè)量訂正到天頂角[23,35,42,46]。

圖2 研究區(qū)示意圖及土壤濕度采樣點(diǎn)Fig.2 Study area and soil moisture sampling points

MOD12Q1是由一年的Terra和Aqua觀測(cè)所得的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理獲得；MOD12Q1主要包括11個(gè)自然植被類型、3個(gè)土地開發(fā)與鑲嵌的地類和3個(gè)非草木土地類型。

土壤含水量采樣時(shí)間為2016年5月中下旬和6月中下旬。每天采樣時(shí)間一般為10：30左右(為了保證和衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間一致)，天氣要求晴朗，風(fēng)力一般小于3級(jí)[44]。由于新疆地形復(fù)雜且根據(jù)研究需要，2016年5和6月在野外利用GPS做記錄并布設(shè)樣點(diǎn)(圖2)，用土鉆逐點(diǎn)采集0～10 cm的樣品且每個(gè)樣點(diǎn)取3次重復(fù)。通過(guò)把裝有土樣的鋁盒帶回實(shí)驗(yàn)室稱重，放在溫度為(105±3) ℃恒溫干燥箱中烘6～8 h，蓋好蓋子，冷卻至室溫稱重得到土壤含水量。公式如下：

(2)

式中:W為土壤含水量(%);W1為濕土質(zhì)量(g)；W2為烘干土質(zhì)量(g)。

文中圖像處理過(guò)程由ARCGIS圖像處理軟件完成，處理過(guò)程如下[31]：

(1) 首先利用MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品投影變換軟件MRT作圖幅拼接和進(jìn)行投影變換，輸出圖像為GEOTIFF。

(2) 在ARCGIS中使用新疆的省矢量圖裁剪出新疆的地表溫度圖像和植被指數(shù)圖像。

(3) 在matlab中將兩個(gè)時(shí)相8 d的地表溫度數(shù)據(jù)合成為1個(gè)時(shí)相16 d的地表溫度數(shù)據(jù)，利用16 d合成的地表溫度數(shù)據(jù)和植被指數(shù)數(shù)據(jù)，提取某一NDVI/EVI對(duì)應(yīng)的所有溫度中的最大值和最小值，將不同NDVI/EVI下的最大溫度和最小溫度保存于Excel中。

(4)利用上一步驟提取的數(shù)據(jù)，在Sigmaplot中對(duì)NDVI/EVI和最大、最小陸地表面溫度進(jìn)行線性擬合，獲得干邊和濕邊的方程系數(shù)，根據(jù)(1)式計(jì)算圖像像元溫度植被干旱指數(shù) (TVDI)值，獲得新疆TVDI的分布圖。

(5) 根據(jù)TVDI等級(jí)劃分新疆土壤濕度分布圖，提取采樣點(diǎn)位置的TVDI值，對(duì)TVDI和土壤含水量進(jìn)行相關(guān)分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 Ts-NDVI和Ts-EVI特征空間

在NDVI或EVI 0～1值域范圍內(nèi)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，獲得2016年5，6月每16 d的Ts-NDVI和Ts-EVI特征空間(圖3)。由于NDVI或EVI<0的區(qū)域主要為水體或云、雪，可以認(rèn)為土壤濕度為100%，故分析時(shí)僅考慮NDVI或EVI>0的像元[35]。從圖3中可以看出：Tsmax隨著NDVI或EVI的增大，呈現(xiàn)出先增加后逐漸減小的趨勢(shì)；Tsmin隨著NDVI或EVI增大，呈緩慢增加趨勢(shì)，地表溫度的最大值與最小值之間的差值呈減小趨勢(shì)，且陸地表面溫度的最大值、最小值與NDVI呈現(xiàn)近似線性關(guān)系。與楊秀海等[46-47]、王純枝等[34]、陳斌等[48]的研究結(jié)果一致。從5月到6月的數(shù)據(jù)中可以看出(圖3)，6月份的最高溫度比5月份的最高溫度大且6月份的最低溫度比5月份的最低溫度??；隨著植被指數(shù)的增加，每一期的陸地表面溫度的最大值和最小值最后相交于一點(diǎn)且呈三角形。

圖3 2016年5和6月NDVI-Ts和EVI-Ts特征空間Fig.3 Feature spaces of NDVI-Ts and EVI-Ts in May and June,2016

2.2 特征空間干、濕邊的確定

在特征空間中，利用相同植被指數(shù)像元所對(duì)應(yīng)的最大和最小地表溫度，回歸擬合可獲得干邊和濕邊方程，但特征空間中的最大、最小地表溫度并不是一條直線，因此獲得TVDI的關(guān)鍵步驟是如何選擇合適的像元進(jìn)行回歸擬合。本文以2016年4月11日-6月26日的Ts-NDVI或Ts-EVI特征空間為例，探討如何確定 Ts-NDVI/Ts-EVI特征空間的干濕邊方程。

陸地表面最大溫度形成的點(diǎn)線大致可以分為兩部分 (圖3)：0

綜合以上分析，在擬合干濕邊方程時(shí)，我們不考慮00.06和EVI>0.03的像元對(duì)4月11日-6月26日進(jìn)行干濕邊擬合，分別計(jì)算了2016年5、6月每16 d的Ts-NDVI或Ts-EVI空間的干邊和濕邊方程 (表1)。從表1可以看出，Ts-NDVI或Ts-EVI特征空間擬合的干、濕邊方程效果很好。干邊方程的R2均大于0.9，濕邊方程的R2均大于0.8。另外從表1中還可以看出：Ts-NDVI或Ts-EVI特征空間的干邊斜率小于0，表明陸地表面溫度最大值隨著NDVI或EVI的增加，逐漸減??；Ts-NDVI或Ts-EVI特征空間的濕邊斜率大于0，表明陸地表面溫度的最小值隨著NDVI或EVI的增加，逐漸增加。

表1 Ts-NDVI/Ts-EVI特征空間的干邊和濕邊方程Table 1 Fitted equations for dry and wet condition based on Ts-NDVI/Ts-EVI feature space

2.3 TVDI的等級(jí)分布及影響因素

2.3.1 TVDI的時(shí)空分布 總體上看，新疆山地的土壤濕度明顯高于平原和盆地(圖4)，新疆北部的阿爾泰山、中部的天山、南部昆侖山的土壤濕度為極濕潤(rùn)和濕潤(rùn)，而新疆北部的準(zhǔn)噶爾盆地、南部塔里木盆地的土壤濕度為干旱和極干旱，這與姚春生等[22-23]和何建村等[40]的研究結(jié)果一致。總之，南疆的土壤濕度低于北疆，東部的土壤濕度低于西部。圖4中(a)和(b) 每16 d一期的土壤濕度等級(jí)中，極干旱的面積在減小且南疆的塔克拉瑪干沙漠的干旱面積在擴(kuò)展。

將6月份的TVDIN和TVDIE與5月份相應(yīng)的TVDIN和TVDIE圖進(jìn)行差值運(yùn)算，得到[-1,1]的結(jié)果范圍，并劃分為4個(gè)等級(jí)：[-1,-0.5]干旱減輕程度較大、(-0.5,0]干旱減輕程度較小、(0,0.5]干旱加重程度較小和 (0.5,1]干旱加重程度較大[49](圖5)。從干旱變化圖可以看出：TVDIN和TVDIE的干旱程度減輕范圍較大，主要分布在南部的塔里木盆地(塔克拉瑪干沙漠)；干旱加重程度較小的范圍也比較大，主要分布在天山以北；干旱加重程度較大的范圍很小。

圖4 基于TVDIN (a)和TVDIE (b) 新疆土壤濕度等級(jí)分布圖Fig.4 Levels of soil moisture in the Xinjiang based on TVDIN (a) and TVDIE (b)

圖5 2016年5與6月干旱變化Fig.5 Drought changes from May to June in 2016

2.3.2 土地利用類型及高程對(duì)TVDI的影響 土壤濕度的分布在一定程度上受土地利用的影響[30,50]，另外地形會(huì)通過(guò)影響干、濕氣流和土壤水的走向，從而影響土壤濕度[10]。從圖6中的(a)可以看出：在5和6月份中林地、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地的TVDI值屬于正常(0.4

隨著高程的增加，TVDI總體上呈減小趨勢(shì)，即土壤濕度呈增加趨勢(shì)(圖6b,c)；從圖6d可以看出0～1000 m和1000～2000 m的高程像元個(gè)數(shù)最多且占研究區(qū)面積的68.5%，5與6月的TVDI均值均大于0.6，這說(shuō)明新疆地區(qū)以干旱為主。另外從圖6d中還可以看出5和6月TVDI均值在小于0的高程帶內(nèi)的地區(qū)最高(0.92和0.94)；無(wú)論是5月還是6月，土壤濕度隨高程的增加而增加，即從干旱到極濕潤(rùn)。

2.4 TVDI作為旱情指標(biāo)的驗(yàn)證性評(píng)價(jià)

由于本文的主要目的是監(jiān)測(cè)新疆土壤濕度的空間分布，所以可以用和衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間一致重復(fù)采樣獲得的土壤含水量驗(yàn)證TVDI。以實(shí)測(cè)土壤含水量為縱坐標(biāo)，以TVDI為橫坐標(biāo)構(gòu)建溫度干旱植被指數(shù)與實(shí)測(cè)土壤含水量的散點(diǎn)圖(圖7)。從圖7看出，溫度植被指數(shù)與野外實(shí)測(cè)的表層土壤含水量之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系(圖7)，且R2均在0.6以上，而且對(duì)TVDIN與TVDIE來(lái)說(shuō)基本沒有差別。這說(shuō)明TVDIN與TVDIE都能反映土壤水分狀況的變化趨勢(shì)。圖7也表明在濕潤(rùn)條件下(TVDI<0.4)，偏離趨勢(shì)線比較大，表明在新疆TVDI能更好描述干旱條件(TVDI>0.4)。

圖6 土地利用類型和高程與TVDI的關(guān)系圖Fig.6 Relations between TVDI and land use,and TVDI and elevation

2.5 EVI和Ts對(duì)旱情的敏感性分析

以植被指數(shù)和陸地表面溫度為基礎(chǔ)構(gòu)建的旱情指標(biāo)是目前計(jì)算土壤濕度的常用方法[34]。通過(guò)前面的研究可知利用植被指數(shù)和陸地表面溫度構(gòu)建的旱情指標(biāo)是有效的，為了了解植被指數(shù)和溫度分別包含了多少干旱信息，我們有必要對(duì)植被指數(shù)和溫度對(duì)旱情的敏感性做出分析。本文以5和6月下旬作為案例進(jìn)行分析，分別以植被指數(shù)和陸地表面溫度為橫坐標(biāo)和溫度植被旱情法為縱坐標(biāo)作圖(圖8)，TVDI隨溫度的升高，整體上呈逐漸增大的趨勢(shì)，即土壤濕度逐漸減小(圖8)；同時(shí)可以從TVDIE的散點(diǎn)圖中看出：TVDI與EVI的關(guān)系不如TVDI與Ts存在的關(guān)系明顯，因此，與陸地表面溫度相比，植被指數(shù)(EVI)反映旱情的能力小于陸地表面溫度/冠層溫度(Ts)。

3 結(jié)論

本文利用Ts和NDVI的關(guān)系計(jì)算出了溫度植被干旱指數(shù)，并用其分析了2016年5、6月新疆地區(qū)地表干旱狀況的空間分布及對(duì)5、6月兩個(gè)月干濕狀況進(jìn)行對(duì)比，并用野外實(shí)測(cè)土壤含水量對(duì)遙感反演的TVDI進(jìn)行驗(yàn)證分析，得出如下結(jié)論。

圖7 表層土壤濕度與TVDI的關(guān)系Fig.7 Relations between TVDI and topsoil moisture in May and June in 2016

圖8 5與6月陸地表面溫度 (Ts)、EVI與TVDI的關(guān)系圖Fig.8 The TVDI-Ts/TVDI-EVI scatterplot in May and June in 2016

(1)在歸一化的植被指數(shù)和溫度構(gòu)成的特征空間中最高溫度和最低溫度最后趨于一點(diǎn)，散點(diǎn)圖為三角形。從NDVI-Ts和EVI-Ts空間構(gòu)建的干、濕邊方程擬合效果很好，干邊的R2均在0.9以上，濕邊的R2均在0.8以上。

(2)新疆地區(qū)5和6月土壤濕度總體上以干旱(0.6

(3)不同土地利用類型的土壤濕度狀況不同。在5月份林地的TVDI值最低，6月份高度覆蓋草地的TVDI值最低；在5和6月份中林地、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地的TVDI值屬于正常，其他土地利用類型的TVDI值屬于干旱。

(4)本文用野外實(shí)測(cè)土壤含水量對(duì)遙感反演的TVDI進(jìn)行驗(yàn)證分析，結(jié)果表明遙感數(shù)據(jù)獲得的溫度旱情指數(shù)與土壤含水量呈顯著的負(fù)相關(guān)；TVDIE與土壤含水量的相關(guān)性大于TVDIN與土壤含水量的相關(guān)性，TVDIE更適合高植被覆蓋區(qū)，TVDIN適合中低植被覆蓋區(qū)。

(5) TVDI隨溫度的升高，整體上呈逐漸增大的趨勢(shì)，TVDI與EVI的關(guān)系不如TVDI與Ts存在的關(guān)系明顯，相對(duì)植被指數(shù)，陸地表面溫度更能反映旱情。

本文沒有考慮衛(wèi)星視角，衛(wèi)星視角會(huì)降低傳感器接受圖像信息的質(zhì)量，因此會(huì)降低反演土壤濕度的精度；此外新疆地區(qū)范圍大，土地利用類型在不同的地區(qū)差異大，本文用的溫度植被指數(shù)法僅考慮了地表溫度和植被指數(shù)，使計(jì)算土壤濕度的結(jié)果有一定的偏差[11,33-34,50]。接下來(lái)的工作是要從考慮衛(wèi)星視角和各類要素的角度來(lái)研究新疆地區(qū)的土壤濕度。

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Retrieval of soil moisture information in Xinjiang using MODIS

LI Hai-Xia1,2,YANG Jing1*,CHEN Ya-Ning1,HAO Xing-Ming1

1.StateKeyLaboratoryofDesertandOasisEcology,XinjiangInstituteofEcologyandGeography,ChineseAcademyofSciences,Urumqi830011,China;2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

MOD13A2,MOD11A2 and field measurements were utilized to study soil moisture variation in Xinjiang during May and June.Relationships between NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and Ts (Land Surface Temperature),and EVI (Enhanced Vegetation Index) and Ts were investigated.The spatial pattern of the temperature vegetation dryness index (TVDI) and influencing factors were analyzed.Results:(1) NDVI-Ts and EVI-Ts follow the classic triangle relationship.(2) Soil moisture in Xinjiang was mainly dominated by drought conditions (0.6

temperature vegetation drought index;feature space;Ts;NDVI-Ts;EVI-Ts

10.11686/cyxb2016331 http://cyxb.lzu.edu.cn

李海霞,楊井,陳亞寧,郝興明.基于MODIS數(shù)據(jù)的新疆地區(qū)土壤濕度反演.草業(yè)學(xué)報(bào),2017,26(6):16-27.

LI Hai-Xia,YANG Jing,CHEN Ya-Ning,HAO Xing-Ming.Retrieval of soil moisture information in Xinjiang using MODIS.Acta Prataculturae Sinica,2017,26(6):16-27.

2016-09-01；改回日期：2016-10-19

中國(guó)科學(xué)院“率先行動(dòng)”計(jì)劃特色研究所主要服務(wù)項(xiàng)目(Y674123001)和青年千人計(jì)劃(Y371051001)資助。

李海霞(1989-)，女，山東濱州人，在讀碩士。E-mail:sdrzlhx@163.com

*通信作者Corresponding author.E-mail:yangjing@ms.xjb.ac.cn