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    基于重建MODIS無云數(shù)據(jù)反演京津冀地區(qū)土壤濕度

    2017-04-05 16:59:18張悅沈潤平彭露露許俊
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年12期
    關(guān)鍵詞:慣量土壤濕度反演

    張悅 沈潤平 +彭露露 許俊

    摘要:目前得到廣泛應(yīng)用的MODIS數(shù)據(jù)集產(chǎn)品雖然部分去除了水、云、氣溶膠和云陰影的影響,但衛(wèi)星傳感器自身性能衰退變化、云層干擾、大氣氣溶膠厚度等會帶來一定的噪聲。以京津冀為研究區(qū),利用Savitzky-Golay濾波方法對2011年3—8月MODIS數(shù)據(jù)進行重建,去除噪聲等對影像造成的影響,綜合運用表觀熱慣量模型和溫度植被干旱指數(shù)模型對土壤相對濕度進行反演。結(jié)果表明:重建方法能夠?qū)τ跋裰性聘采w區(qū)域的缺失數(shù)據(jù)進行有效填補;春季、夏季分別基于NDVI=0.21和NDVI=0.20閾值分區(qū)方案反演土壤濕度,反演結(jié)果的平均相對誤差為17%;研究區(qū)夏季土壤濕度較高,沿海地區(qū)、冀北山地、太行山周圍地區(qū)土壤濕度較其他地方高。

    關(guān)鍵詞:土壤濕度;S-G濾波;MODIS數(shù)據(jù);表觀熱慣量模型(ATI);溫度植被干旱指數(shù)模型(TVDI)

    中圖分類號: TP75;S127文獻標(biāo)志碼: A

    文章編號:1002-1302(2016)12-0375-04

    收稿日期:2015-10-24

    基金項目:國家自然科學(xué)基金重點支持項目(編號:91437220)。

    作者簡介:張悅(1990—),女,河南沁陽人,碩士研究生,研究方向為路面過程建模與遙感。E-mail:jzzhangyue@126.com。

    通信作者:沈潤平,博士,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事遙感建模與分析研究。 E-mail:shen@nuist.edu.cn。

    土壤濕度即土壤實際含水量,是陸地—大氣系統(tǒng)中的關(guān)鍵因子之一,也是陸地表面參數(shù)化的一個關(guān)鍵變量[1]。因此,土壤濕度是氣候、數(shù)值天氣預(yù)報、水文預(yù)測、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測預(yù)報及路面過程模式等研究領(lǐng)域中重要的地表參量,獲得高質(zhì)量土壤濕度數(shù)據(jù)對這些方面的研究具有重要意義[2-3]。傳統(tǒng)的土壤濕度觀測數(shù)據(jù)代表性較差,難以反映整個區(qū)域土壤水分狀況,遙感監(jiān)測具有大范圍、實時、動態(tài)的優(yōu)勢[4],因此,利用衛(wèi)星遙感技術(shù)動態(tài)監(jiān)測土壤含水量已成為一個重要手段,常用的反演土壤濕度的方法包括回歸分析法、熱慣量法、光譜特征空間法等[5]。20世紀70年代 Pohn等最早提出了熱慣量模型并應(yīng)用于遙感監(jiān)測[6],Price首次提出表觀熱慣量(ATI)的概念[7],對熱慣量模型進行簡化。但是熱慣量法在植被覆蓋度高的地區(qū)效果不好,因為它沒有考慮植被的蒸發(fā),這限制了熱慣量模型在實際中的應(yīng)用。除熱慣量模型外,人們使用地表溫度和不同植被指數(shù)構(gòu)成特征空間反演土壤水分,例如溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)、植被溫度條件指數(shù)(VTCI)、植被供水指數(shù)(VSWI)等[8-10],其中TVDI應(yīng)用最為廣泛。2011年,于敏等比較了幾種指數(shù)與土壤濕度的關(guān)系,認為相對于其他指數(shù),TVDI更能反映土壤濕度變化[11]。但是,在反演土壤濕度時用到的MODIS數(shù)據(jù)集雖然經(jīng)過去蝴蝶效應(yīng),部分去除了水、云、氣溶膠和云陰影的影響,但衛(wèi)星傳感器自身性能衰退變化、云層干擾、大氣氣溶膠厚度等會帶來一定的噪聲。因此,在使用前必須正確、有效地識別、去除噪聲,這樣才能更好地反演土壤濕度。

    本研究基于2011年京津冀地區(qū)的MODIS數(shù)據(jù),首先利用Savitzky-Golay(S-G)濾波方法,填補MODIS數(shù)據(jù)植被指數(shù)產(chǎn)品、地表溫度(land surface temperature,LST)產(chǎn)品、反射率產(chǎn)品中云覆蓋造成的缺失值。然后將表觀熱慣量模型和TVDI指數(shù)模型結(jié)合起來,構(gòu)建適合本研究區(qū)的土壤濕度反演模型。

    1研究區(qū)及數(shù)據(jù)

    1.1研究區(qū)概況

    京津冀地區(qū)包括北京市、天津市和河北省。該地區(qū)北部由燕山山脈組成,河北省西部為太行山,東南部為平原。該區(qū)域?qū)儆跍貛О敫珊岛桶霛駶櫟拇箨懶约撅L(fēng)氣候,具有豐富的光照資源,年平均日照時數(shù)2 500~3 100 h,從而使河北省大部分平原地區(qū)具有一年兩熟的耕作制度。京津冀地區(qū)年均降水量500~700 mm,在時空上分布極其不均,空間上主要呈現(xiàn)東南地區(qū)降水多西北少的趨勢,時間上表現(xiàn)為80%的降水量集中在6—9月。同時該地區(qū)自然環(huán)境復(fù)雜多樣,土壤類型豐富,褐土分布最為廣泛。

    1.2研究數(shù)據(jù)

    1.2.1遙感數(shù)據(jù)

    選取2011年3—8月京津冀地區(qū)的MODIS地表反射率產(chǎn)品(MOD09A1)、地表溫度產(chǎn)品(MOD11A2)、植被指數(shù)產(chǎn)品(MOD13A1)。其中,MOD09A1是8 d合成、分辨率為500 m的產(chǎn)品,包含MODIS第1個至第7個波段地表發(fā)射率、質(zhì)量控制等數(shù)據(jù)。MOD11A2為8 d合成空間分辨率為1 km的產(chǎn)品,包含白天和夜晚的地表溫度、質(zhì)量控制等資料。MOD13A1是Terra衛(wèi)星16 d合成、分辨率為1 km的產(chǎn)品,主要有歸一化植被指數(shù)(NDVI)、增強型植被指數(shù)(EVI)、質(zhì)量控制、像元可靠性等參數(shù)。

    1.2.2實測土壤相對濕度數(shù)據(jù)

    實測土壤濕度數(shù)據(jù)為中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)提供的數(shù)據(jù)。研究區(qū)共有127個土壤墑情監(jiān)測站點,如圖1所示,數(shù)據(jù)包括每旬(每月8日監(jiān)測的數(shù)據(jù)代表每旬的數(shù)據(jù))10 cm深度的土壤相對濕度。由于研究區(qū)冬季氣溫較低,缺測值較多,因此,本研究選取2011年3—8月的土壤濕度數(shù)據(jù)進行建模和驗證。

    2研究方法

    2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

    [JP3]利用MODIS Reprojection Tool(MRT)對MODIS產(chǎn)品進行鑲嵌和投影轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換成基于WGS-84基準(zhǔn)面的Lambert正軸割圓錐等角投影,然后利用京津冀邊界矢量對影像進行裁切。

    2.2遙感數(shù)據(jù)重建

    由于衛(wèi)星傳感器的可見光、近紅外、熱紅外通道易受云等天氣干擾,尤其是地表溫度產(chǎn)品有大面積的數(shù)據(jù)空缺,獲得的數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確地反映地表信息,甚至頻繁出現(xiàn)0值或無效值像元,這種空間、時間上的數(shù)據(jù)缺失嚴重影響了遙感土壤水分反演的實時監(jiān)測。因此,對遙感數(shù)據(jù)進行重建將會有效改善數(shù)據(jù)的時空完整性,提高其實用價值。

    使用S-G濾波對2011年3—8月的數(shù)據(jù)進行重建。S-G濾波是一種以平滑時間序列數(shù)據(jù)為滑動窗口的加權(quán)平均算法[12],該方法中的加權(quán)系數(shù)取決于一個濾波窗口內(nèi)給定高階多項式的最小二乘擬合次數(shù)?;赟-G濾波的重建過程可由下式描述:

    [JZ(]Yj*=∑[DD(]i=mi=-m[DD)][SX(]CiYj+1N[SX)]。[JZ)][JY](1)

    式中:Yj*為重建后序列數(shù)據(jù);Yj+1為原始時間序列數(shù)據(jù);Ci為濾波系數(shù),即第i 天原始數(shù)據(jù)在平滑窗口N中的權(quán)重;N為滑動窗口所包含的數(shù)據(jù)點數(shù)2m+1。

    傳統(tǒng)的S-G濾波以距離為基礎(chǔ)確定權(quán)重,往往忽略了像元本身質(zhì)量信息,在數(shù)據(jù)保真性方面存在不足。本研究根據(jù)MODIS各產(chǎn)品數(shù)據(jù)集的質(zhì)量描述波段來確定重建的權(quán)重。針對植被指數(shù)產(chǎn)品(MOD13A2),選用數(shù)據(jù)集中像元可信度波段對冰雪、云像元進行識別[13],然后利用Ⅵ質(zhì)量波段提取質(zhì)量因子,根據(jù)質(zhì)量因子分配質(zhì)量權(quán)重,代替S-G濾波中的距離權(quán)重進行重建[14];針對MOD11A2和MOD09A1,利用數(shù)據(jù)集中質(zhì)量控制波段,按照數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低分配濾波中的權(quán)重大小進行重建。為了使MOD13A2、MOD09A1和MOD11A2時間分辨率統(tǒng)一,對MOD09A1、MOD11A2數(shù)據(jù)分別采用最小值合成法和最大值合成法合成為16 d的數(shù)據(jù)[15]。

    2.3土壤濕度反演方法

    土壤熱慣量與其含水量有著密切的聯(lián)系。Price于1985年提出了表觀熱慣量的概念[7],在能量平衡的基礎(chǔ)上,將一定條件下入射的太陽輻射視為常數(shù),將熱慣量的公式簡化為:

    [JZ(]ATI=[SX(]1-AΔT[SX)]。[JZ)][JY](2)

    式中:ATI為表觀熱慣量;A為寬波段反照率;ΔT為每天地表最大溫差。

    根據(jù)公式需要首先得到A和ΔT。本研究采用Liang的針對MODIS數(shù)據(jù)的寬波段反照率計算公式[16]:

    A=0.16α1+0.291α2+0.243α3+0.116α4+0.112α5+0.081α7-0.001 5。[JY](3)

    式中:A為寬波段反照率;αi(i=1、2、3、4、5、7)為MODIS第1、第2、第3、第4、第5、第7波段地表反射率。

    當(dāng)研究區(qū)局部植被覆蓋度較高,表觀熱慣量與土壤濕度相關(guān)性則不再顯著。一些學(xué)者對該方法在植被覆蓋達到什么程度時失效進行了研究。Henricksen等在研究1983—1983年埃塞俄比亞干旱時確定NDVI=0.22為閾值[17],趙立軍在研究北京地區(qū)NDVI與土壤水分關(guān)系時確定NDVI=0.20為閾值[18],楊樹聰?shù)忍岢鯪DVI為0.35可以作為對欒城農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)試驗站土壤水分監(jiān)測的閾值范圍[19]。以上研究說明對于不同的研究區(qū)域和研究時間,其NDVI的閾值不同,因此要根據(jù)實際情況分析。

    國內(nèi)外許多研究表明,NDVI和地表溫度之間存在明顯的負相關(guān)關(guān)系。Price研究發(fā)現(xiàn),以NDVI為橫坐標(biāo)、地表溫度(Ts)為縱坐標(biāo)的散點圖呈三角形,稱為TS-NDVI空間[20]。Sandholt等根據(jù)Ts-NDVI特征空間提出了溫度植被干旱指數(shù)(temperature vegetation dryness Index,TVDI)的土壤濕度監(jiān)測方法[8],其表達式為:

    [JZ(]TVDI=[SX(]Ts-(Ts)min(Ts)max-(Ts)min[SX)];[JZ)][JY](4)

    [JZ(](Ts)max=a1NDVI+b1;[JZ)][JY](5)

    [JZ(](Ts)mina2NDVI+b2。[JZ)][JY](6)

    式中:Ts為某像元的地表溫度;(Ts)min表示某一NDVI對應(yīng)的最低Ts(即濕邊溫度);(Ts)max為某一NDVI對應(yīng)的最高Ts(即干邊溫度)。干邊表示地表蒸散小,處于完全缺水狀態(tài);濕邊表示土壤水分充足,完全無水分脅迫。TVDI主要適用于植被區(qū)域。

    目前TVDI計算多采用NDVI數(shù)據(jù),但研究表明對于植被覆蓋較好地區(qū),NDVI在高植被覆蓋區(qū)和低植被覆蓋區(qū)會受到紅光飽和影響,此外土壤噪聲也影響了NDVI的空間一致性[21]。增強型植被指數(shù)(EVI)同時校正了土壤和大氣的影響,因此本研究以Ts-EVI構(gòu)建特征空間。對于Ts-EVI構(gòu)建的特征空間,TVDI則可以表示為:

    [JZ(]TVDI=[SX(]Ts-(a2NDVI+b2)a1EVI+b1-(a2NDVI+b2)[SX)]。[JZ)][JY](7)

    2.4建立反演模型

    考慮到研究區(qū)地表覆蓋空間異質(zhì)性較強,存在多種土地覆蓋類型,例如東南為平原地區(qū),西北多山地,單獨運用某一模型不能很好地反演土壤濕度,因此綜合TVDI和ATI的方法反演土壤濕度。根據(jù)NDVI閾值,將研究區(qū)樣點像元的ATI或TVDI值,代入線性模型,建立與實測土壤相對濕度數(shù)據(jù)的關(guān)系模型,進而反演研究區(qū)的土壤相對濕度值。

    [JZ(]W=[JB({]c1+d1×ATI非植被c2+d2×TVDI植被[JB)]。[JZ)][JY](8)

    式中:W為實測土壤濕度;c1、d1、c2、d2分別為回歸模型系數(shù);ATI為表觀熱慣量值;TVDI為溫度植被干旱指數(shù)值。

    為了計算閾值,本研究利用實測數(shù)據(jù),以0.01為步長,利用公式(8)計算NDVI在0.20~0.35范圍內(nèi),W與實測數(shù)據(jù)的線性相關(guān)系數(shù),選取相關(guān)系數(shù)最大對應(yīng)的NDVI為閾值,確定熱慣量模型的適用范圍。

    將研究區(qū)實測的3—5月的數(shù)據(jù)作為春季數(shù)據(jù),6—8月的數(shù)據(jù)作為夏季數(shù)據(jù),以實測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),利用對應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)計算ATI和TVDI,在2個季度里隨機選取70%樣本建立模型,剩下的30%樣點進行驗證,在擬合過程中,適當(dāng)剔除實測土壤濕度的異常值。

    3結(jié)果與分析

    3.1重建效果評價

    分別對MODIS原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,LST缺失值最多,平均每個景影像有14%的缺失值,因此本研究以LST數(shù)據(jù)為例驗證重建效果,如圖2所示,該像元重建前缺失97 d、161 d、273 d、321 d的數(shù)據(jù),S-G濾波方法有效地填補了原時間序列數(shù)據(jù)中缺失的數(shù)據(jù),提高了數(shù)據(jù)的完整性,噪聲像元得到了修復(fù)。

    3.2土壤相對濕度反演模型擬合結(jié)果

    首先確定NDVI閾值,經(jīng)過回歸分析確定0.21和0.20分別為春季、夏季閾值。提取小于NDVI閾值地區(qū)計算ATI,大于NDVI閾值地區(qū)構(gòu)建LST-EVI特征空間。利用LST-EVI特征空間中相應(yīng)的(Ts)max和(Ts)min就可以擬合出干邊和濕邊。當(dāng)植被覆蓋度小于15%時,EVI對植被生物量不敏感,因此本研究在擬合干濕邊方程時不考慮EVI小于0.2的值,以EVI=0.01為步長提取特征空間中對應(yīng)的(Ts)max和(Ts)min,建立干濕邊的線性回歸方程。從擬合效果來看,干邊R2都在0.94以上,濕邊擬合R2平均為0.52,干邊擬合效果比濕邊好。由于濕邊代表的像元水分充足,植被的蒸騰和地面蒸發(fā)等因素影響復(fù)雜,雖然對原始數(shù)據(jù)進行了重建,但是總體的擬合精度還是會受一些影響,除此之外,不同的植被類型和土壤質(zhì)地也會影響擬合精度。特征空間中干邊斜率小于0,這表明隨著植被覆蓋度增加,受干旱脅迫的區(qū)域(干邊)地表溫度減小。

    利用回歸方程和判別閾值,分別對春季和夏季的ATI值或TVDI值與建模數(shù)據(jù)進行回歸擬合,并對回歸模型進行了統(tǒng)計,反演模型如公式(9)所示。

    [JZ(]春季:W=[JB({]3.48+1 128.10×ATINBVI≤0.2182.95-32.94×TVDINBVI>0.21[JB)]R2=0.33;夏季:W=[JB({]24.628+656.66×ATINBVI≤0.2084.33-33.16×TVDINBVI>0.20[JB)]R2=0.41。[JZ)][JY](9)

    以上模型通過了置信度為0.005的假設(shè)性檢驗,模擬結(jié)果良好。從公式(9)可以看出,ATI、TVDI與土壤相對濕度觀測值之間具有相關(guān)性,其中夏季R2達到0.41,春季的R2為033,這可能是由于實測數(shù)據(jù)是每月的8日觀測的,MODIS產(chǎn)品是16 d合成產(chǎn)品,時間尺度對應(yīng)的差異對模擬結(jié)果會有一定的影響。其次,降水的出現(xiàn)也會導(dǎo)致反演結(jié)果和驗證結(jié)果之間的偏差。

    3.3精度檢驗

    為了檢驗反演精度,計算檢驗樣點與實測值的相對誤差,平均相對誤差不超過17%。為了檢驗數(shù)據(jù)重建前后反演結(jié)果,根據(jù)MOD11和MOD09的質(zhì)量控制波段將驗證數(shù)據(jù)分為2組,一組原始MODIS數(shù)據(jù)是正常值,另一組原始MODIS數(shù)據(jù)是缺失值,對建模結(jié)果進行驗證,結(jié)果如表1所示。

    統(tǒng)計結(jié)果顯示,在正常值的站點平均相對誤差為16%,最小相對誤差僅為0.005%,說明研究構(gòu)建的土壤濕度反演方程具有一定的精度;原始LST缺失值較多,對于LST缺失點進行統(tǒng)計分析,平均相對誤差為17%。綜上所述,S-G濾波方法能夠很好地填補缺失值,并且重建后反演的土壤相對濕度與原始值相差不大,重建方法效果理想。

    3.4京津冀地區(qū)土壤濕度時空分布特征

    [JP2]采用上述模型,計算得到2011年京津冀地區(qū)春季、夏季的平均土壤相對濕度(圖3)。從圖3可以看出,春季土壤濕度集中在50%~60%之間,河北平原、北京市區(qū)、張家口南部土壤濕度低,統(tǒng)計資料顯示,該年春季河北省出現(xiàn)大范圍干旱,3月和4月中上旬基本無有效降水,因此土壤濕度相對偏低;夏季土壤濕度平均在70%~80%之間,旱情有所減輕,除了張家口西北部土壤濕度降低、壩上高原土壤濕度變化不大以外,其余地方土壤濕度均有不同程度地增加。在空間尺度上,沿海地區(qū)土壤濕度明顯高于內(nèi)陸,都大于80%;冀北山地地區(qū)、太行山、燕山及其周圍地區(qū)土壤濕度相對其他地區(qū)偏高10%~20%;林地土壤水分大于草地和農(nóng)田,土壤保水能力最強。

    4結(jié)論與展望

    本研究利用Savitzky-Golay濾波方法對MODIS數(shù)據(jù)進行重建,填補了云覆蓋等原因造成的缺失數(shù)據(jù)和異常值,隨后綜合利用ATI和TVDI模型反演京津冀地區(qū)土壤濕度,得到如下結(jié)論:(1)由于MODIS數(shù)據(jù)受云影響大,缺失數(shù)據(jù)較多,利用S-G濾波算法對LST、EVI、地表反射率產(chǎn)品進行重建,能夠?qū)θ笔?shù)據(jù)進行有效地填補,提高數(shù)據(jù)的完整性。(2)利用MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品,以植被指數(shù)NDVI為判別閾值,綜合ATI和TVDI等2種方法構(gòu)建反演模型,驗證結(jié)果表明,平均誤[CM(25]差為16%,構(gòu)建的模型對該地區(qū)適用。(3)為了更好地驗[CM)]

    證重建效果,將缺失數(shù)據(jù)重建后反演的土壤濕度與實測土壤濕度對比分析,反演的平均相對誤差為17%,可見S-G濾波可以很好地重建MODIS數(shù)據(jù),填補缺失數(shù)據(jù),提高MODIS反演土壤濕度的精度。(4)2011年京津冀地區(qū)春季土壤濕度集中在50%~60%之間,河北平原、北京市區(qū)、張家口南部土壤濕度低,夏季土壤濕度在70%~80%之間,旱情有所減輕,除了壩上高原以外,其余地方土壤濕度均有不同程度的增加。在空間尺度上,沿海地區(qū)土壤濕度明顯高于內(nèi)陸,冀北山地地區(qū)、太行山、燕山及其周圍地區(qū)土壤濕度相對其他地區(qū)偏高;在不同的地表類型中,林地土保水能力最強。

    本研究還存在著一些不足之處。例如,遙感反映的是晴空狀態(tài)下的地表溫度、植被指數(shù)等,若研究區(qū)出現(xiàn)降水,會導(dǎo)致遙感反演結(jié)果和驗證數(shù)據(jù)直接有較大差異,這也是目前遙感土壤濕度監(jiān)測驗證中亟待解決的問題之一;研究區(qū)域地形復(fù)雜,地表植被類型不同,今后可以劃分植被類型構(gòu)建反演模型;除此之外,土壤濕度與多種因素有關(guān),今后可以建立土壤濕度與多種植被指數(shù)、氣候因子等之間的關(guān)系,從而取得更好的結(jié)果。

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