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    基于表觀熱慣量與溫度植被指數(shù)的FY-3B土壤水分降尺度研究

    2021-07-08 10:42:04宋承運(yùn)胡光成王艷麗湯超
    自然資源遙感 2021年2期
    關(guān)鍵詞:觀測站覆蓋度土壤水分

    宋承運(yùn),胡光成,王艷麗,湯超

    (1.安徽理工大學(xué)空間信息與測繪工程學(xué)院,淮南 232001;2.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實驗室,北京 100101)

    0 引言

    利用遙感技術(shù)監(jiān)測土壤水分具有快速、宏觀、周期觀測等優(yōu)勢,一直是農(nóng)業(yè)、氣候、水文等研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)[1]。與可見光、紅外波段相比,微波遙感監(jiān)測土壤水分,具有對土壤水分敏感、全天時、全天候等優(yōu)勢,是土壤水分遙感反演的常用方法,其中,由國產(chǎn)風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星B星FY-3B與C星FY-3C搭載的微波成像儀觀測數(shù)據(jù)反演的FY-3B土壤水分可以提供2011年7月至今土壤水分產(chǎn)品,為大尺度下土壤水分變化提供了長時序有效的數(shù)據(jù)支持。但由于微波成像儀與獲取的數(shù)據(jù)空間分辨率較低,反演得到的土壤水分空間分辨率為25 km,在區(qū)域尺度下應(yīng)用受到限制[2]。因此,如何由低分辨率FY-3B土壤水分產(chǎn)品降尺度得到高分辨率土壤水分對于土壤水分遙感產(chǎn)品在氣象、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、林業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用,以及國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用等方面具有重要的意義。

    事實上,土壤水分降尺度已有許多研究[3-5],其中,結(jié)合可見光、紅外遙感數(shù)據(jù)土壤水分監(jiān)測模型的降尺度方法具有算法簡單、數(shù)據(jù)獲取可行性高等特點(diǎn),是一種可操作性較高的方法。Chauhan等[6]利用地表溫度、植被指數(shù)構(gòu)成的特征空間中構(gòu)成“不規(guī)則三角形”的特點(diǎn),結(jié)合地表反照率構(gòu)建土壤水分降尺度模型;Piles等[7]在此基礎(chǔ)上通過增加微波亮溫數(shù)據(jù)對SMOS土壤水分降尺度;曹永攀等[8]利用溫度植被干旱指數(shù)(temperature vegetation dryness index,TVDI)估算土壤水分經(jīng)驗?zāi)P蛯MSR-E土壤水分進(jìn)行降尺度;孟祥金等[9]建立基于TVDI的空間權(quán)重土壤水分降尺度模型。以及利用表觀熱慣量(apparent thermal inertia,ATI)指數(shù)模型在裸露地表或低植被覆蓋區(qū)域?qū)Y-3B土壤水分進(jìn)行降尺度也開展了相關(guān)研究[10]。Kim等[11]利用歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)對低分辨率CCI土壤水分進(jìn)行降尺度研究。在結(jié)合土壤水分監(jiān)測模型降尺度研究中,往往采用單一的土壤水分監(jiān)測模型進(jìn)行土壤水分降尺度,而由于單一的土壤水分監(jiān)測模型很難適用于各種干旱及植被覆蓋度環(huán)境,如基于ATI模型適用于裸露地表或低植被覆蓋區(qū)域[12],基于溫度植被指數(shù)(temperature vegetation index,TVI)、距平植被指數(shù)(anomaly vegetation index,AVI)等模型適用于植被覆蓋度較高的區(qū)域[13]。因此,在土壤水分降尺度中,需要結(jié)合不同土壤水分監(jiān)測模型進(jìn)行研究,適應(yīng)不同的土壤水分與植被覆蓋環(huán)境下土壤水分降尺度。

    在以上研究的基礎(chǔ)上,以MODIS為數(shù)據(jù)源,利用ATI與TVI估算土壤水分模型適用于不同植被覆蓋度條件的特點(diǎn),構(gòu)建綜合ATI與TVI的土壤水分估算模型,結(jié)合FY-3B土壤水分,利用土壤水分降尺度方法,獲取高分辨率土壤水分。通過青藏高原那曲地區(qū)地面觀測數(shù)據(jù),對降尺度方法進(jìn)行驗證分析。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

    1.1 研究區(qū)與地面觀測資料

    研究區(qū)位于青藏高原那曲市東部地區(qū),E89°50′~92°35′,N30°45′~32°15′之間(圖1)。研究區(qū)地形以高原丘陵地形為主,大多數(shù)山丘呈渾圓狀,坡度較為平緩,平均海拔4 500 m以上。氣候較周圍地區(qū)寒冷干燥,年平均氣溫-2.9~3.4℃,年日照時數(shù)為2 400~3 200 h 。年降水量400 mm以上,主要集中于6—8月。植被以草地為主,4—6 月進(jìn)入返青期,7—9月植被覆蓋度較高,長勢良好,8月下旬—10月中旬開始枯黃。

    地面觀測資料由位于研究區(qū)內(nèi)的青藏高原中部土壤溫濕度多尺度觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)集提供[14]。該數(shù)據(jù)網(wǎng)可以提供大尺度(1.0°)、中尺度(0.3°)與小尺度(0.1°)的土壤溫度與土壤水分的觀測數(shù)據(jù),土壤水分觀測深度為0~5 cm,10 cm,20 cm和40 cm共4種深度,觀測間隔為30 min。由于FY-3B土壤水分產(chǎn)品的空間分辨率為25 km,以及微波數(shù)據(jù)只能反映地表表層的土壤信息,本次實驗選取中尺度(0.3°,如圖1所示)范圍內(nèi)的土壤水分觀測站,深度為0~5 cm的土壤水分觀測數(shù)據(jù)。

    圖1 研究區(qū)高程及地面觀測站點(diǎn)示意圖Fig.1 Schematic diagram of elevation and ground observation stations in the study area

    研究區(qū)內(nèi)的區(qū)域環(huán)境與地面觀測資料為區(qū)域土壤水分的監(jiān)測與分析提供了良好的條件。研究中選取雨季2014年7月與非雨季2014年10月進(jìn)行分析。

    1.2 遙感數(shù)據(jù)

    研究中使用的遙感數(shù)據(jù)主要為FY-3B土壤水分與MODIS反射率、地表溫度等數(shù)據(jù)。

    FY-3B土壤水分由FY-3B衛(wèi)星搭配的微波成像儀觀測的亮溫數(shù)據(jù)反演得到。FY-3B衛(wèi)星采用近極地太陽同步軌道,其搭載的微波成像儀為覆蓋10.65~89 GHz波段的5個頻段10個通道被動微波輻射計。FY-3B土壤水分采用基于QP模型的雙通道土壤水分反演算法[15],并通過與植被含水量相關(guān)的植被光學(xué)厚度校正植被影響[16],其空間分辨率為25 km,產(chǎn)品周期為日產(chǎn)品,單位為cm3/cm3。研究中數(shù)據(jù)由“國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心”(http://data.cma.cn/site/index.html)下載2014年7月與10月份全球土壤水分產(chǎn)品,共62景影像。

    MODIS地表溫度數(shù)據(jù)為MODIS每日地表溫度產(chǎn)品MYD11A1,空間分辨率為1 km;地表反射率產(chǎn)品為MYD09GA每日反射率產(chǎn)品,空間分辨率為500 m,將其重采樣至1 km;地表反照率產(chǎn)品為MCD43A3每日反照率產(chǎn)品,空間分辨率為500 m,將其重樣至1 km。MODIS數(shù)據(jù)由NASA Earthdata Search (https://search.earthdata.nasa.gov/search)下載。下載2014年7月與10月數(shù)據(jù),共186景影像。

    2 研究方法

    2.1 土壤水分估算模型

    2.1.1 ATI模型

    土壤熱慣量是反映土壤熱變化幅度的一個重要參數(shù),而土壤水分含量的變化是影響土壤熱變化的重要參數(shù),因此,可以通過熱慣量反映土壤水分的變化。在實際應(yīng)用中,Price[17]提出計算較為簡便的表觀熱慣量ATI,更適合于遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用,可行性更高,ATI的表達(dá)式為:

    ATI=(1-A)/ΔT,

    (1)

    式中:A為全波段反照率,由MODIS的MCD43A3反照率數(shù)據(jù)得到;ΔT為晝夜溫差,可由MODIS MYD11A1產(chǎn)品中白天與夜間的溫度計算得出。

    ATI與土壤水分的關(guān)系模型中,相較于其他模型,對數(shù)模型應(yīng)用較多,在低植被覆蓋度區(qū)域土壤水分估算與降尺度研究中得到應(yīng)用[10],其表達(dá)式為:

    sm=a·ln(ATI)+b,

    (2)

    式中:sm為土壤水分;a和b為模型系數(shù)。

    由于熱慣量是對土壤熱變化的監(jiān)測,易受到上層植被的影響,基于ATI的土壤水分估算模型更適用于裸土或低植被覆蓋度區(qū)域[18]。

    2.1.2 溫度植被指數(shù)

    溫度植被指數(shù)(temperature vegetation index,TVI)的原理為在植被覆蓋區(qū)域,土壤水分變低時,上層植被葉子關(guān)閉氣孔,植被冠層溫度可以反映土壤水分的變化,計算式可以表示為[19]:

    (3)

    式中,TS為植被冠層溫度。在實際應(yīng)用中,植被覆蓋度較高時通常采用遙感反演的地表溫度代替冠層溫度。

    TVI與土壤水分之間存在線性關(guān)系[20],其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    sm=c·TVI+d,

    (4)

    式中c和d為模型系數(shù)。

    2.1.3 基于ATI與TVI的土壤水分估算模型的建立

    由于ATI與TVI分別適用于裸露或低植被覆蓋區(qū)域以及高植被覆蓋區(qū)域,則綜合兩種模型的特點(diǎn)可以適合應(yīng)用于不同植被覆蓋度下的土壤水分估算。采用植被覆蓋度fc作為權(quán)重,建立基于ATI與TVI的土壤水分綜合估算模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    sm=(1-fc)·(a·ln(ATI)+b)+fc·(c·TVI+d),

    (5)

    其中,植被覆蓋度fc由MODIS計算的NDVI計算得到[21],其表達(dá)式為:

    fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil),

    (6)

    式中NDVIsoil和NDVIveg分別為裸土或無植被覆蓋區(qū)的NDVI值與植被完全覆蓋時像元的NDVI值。

    由式(5)可得:

    sm=a·(1-fc)·ln(ATI)+(d-b)·fc+c·fc·TVI+b。

    (7)

    2.2 降尺度方法

    2.2.1 降尺度模型的構(gòu)建

    式(7)中經(jīng)驗系數(shù)往往需要通過實測或高分辨率土壤水分產(chǎn)品回歸分析得到,其中,高分辨率土壤水分smH可通過均值升尺度方法得到低分辨率土壤水分smL即:

    (8)

    式中:smHi為高分辨率像元i的土壤水分;n為低分辨率一個像元覆蓋范圍內(nèi)高分辨率數(shù)據(jù)像元的個數(shù)。

    將式(7)代入式(8)中,得:

    (9)

    式中fci,(ln(ATI)i)和TVIi分別為高分辨率像元i的fc,ln(ATI)和TVI。

    式(9)建立起低分辨率土壤水分與式(7)經(jīng)驗系數(shù)關(guān)系式,經(jīng)回歸分析,可得模型系數(shù)a,b,c,d,并代入式(7)中,得到降尺度后高分辨率土壤水分。

    2.2.2 土壤水分殘差再分配

    降尺度后的土壤水分經(jīng)均值升尺度后得到的低分辨率土壤水分值應(yīng)與FY-3B土壤水分值相同,但在實際應(yīng)用中,兩者之間存在差值Δsm,其表達(dá)式為:

    Δsm=smL-smHL,

    (10)

    式中,smHL為降尺度后土壤水分經(jīng)過升尺度后得到的低分辨率土壤水分。

    為消除降尺度土壤水與FY-3B土壤水分的殘差,將此殘差采用線性插值方法[22],對降尺度后的土壤水分進(jìn)行殘差分配,得到最終的降尺度后土壤水分。

    2.3 技術(shù)路線

    利用MODIS 地表溫度、反照率、反射率等數(shù)據(jù),計算fc,ATI與TVI,并通過均值升尺度法得到25 km分辨率下式(9)中各變量;結(jié)合25 km分辨率下FY-3B土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),進(jìn)行加回歸分析,得到式(9)中的模型系數(shù);將系數(shù)與MODIS 1 km遙感數(shù)據(jù)代入式(7)中,得到1 km分辨率土壤水分;計算FY-3B土壤水分與得到的由1 km升尺度后的土壤水分之間的差值,并將差值進(jìn)行再分配,得到降尺度后1 km的土壤水分。技術(shù)路線如圖2所示。

    圖2 技術(shù)路線Fig.2 The technical route

    3 結(jié)果與分析

    3.1 基于站點(diǎn)實測數(shù)據(jù)的土壤水分估算模型分析

    由于地面觀測站分布較為分散,遙感數(shù)據(jù)的單個像元覆蓋范圍內(nèi)只有一個觀測站,選取周圍地勢較為平坦、地表覆蓋類型較為一致的地面觀測站,其觀測值能夠代替所對應(yīng)像元覆蓋范圍的土壤水分值。對站點(diǎn)所對應(yīng)的像元在時間尺度上應(yīng)用模型(式(7))進(jìn)行回歸分析。表1為不同觀測站在2014年7月與10月通過式6回歸分析后的相關(guān)系數(shù)。由表1可以看出,在觀測站點(diǎn)7月與10月的相關(guān)系數(shù)R大于0.6,大部分在0.8以上,表明觀測站點(diǎn)模型較為穩(wěn)定。

    表1 模型(式(7))回歸分析相關(guān)系數(shù)R與模型系數(shù)Tab.1 Model (equation (7))regression analysis correlation coefficient R and model coefficient

    3.2 FY-3B土壤水分降尺度

    利用FY-3B土壤水分與MODIS數(shù)據(jù)代入式(9)中,經(jīng)回歸分析求得式(9)的系數(shù),圖3為相關(guān)系數(shù)的時間序列圖。由于FY-3B微波成像儀MWRI圖像幅寬為1 400 km,受到FY-3B衛(wèi)星軌道間隔以及云覆蓋對MODIS數(shù)據(jù)等的影響,2014年7月與10月共有26 d有效數(shù)據(jù),相關(guān)系數(shù)大部分在0.6以上,表明所建立的模型具有較好的穩(wěn)定性。

    (a)2014年7月 (b)2014年10月

    圖4為2014年7月27日、10月4日、10月11日FY-3B低分辨率土壤水分與降尺度后的高分辨率土壤水分空間分布對比圖。圖中,降尺度后土壤水分與FY-3B土壤水分空間分布一致,7月27日土壤水分值東部大于西部,此時為植被生長茂盛期,東部為高植被覆蓋度區(qū),西部多為低植被覆蓋度與裸土區(qū)域,土壤水分分布與植被分布區(qū)域相一致;10月份進(jìn)入植被枯萎期,植被覆蓋度降低,降尺度后土壤水分降低,東部高土壤水分值區(qū)域減少;10月11日降尺度后土壤水分東部與西部相似。處于雨季的7月27日土壤水分值高于非雨季10月4日與10月11日的土壤水分值。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)區(qū)域環(huán)境、季節(jié)變化以及FY-3B土壤水分變化情況,降尺度后土壤水分空間分布合理。

    (a)7月27日 (b)10月4日 (c)10月11日

    3.3 誤差分析

    結(jié)合地面觀測數(shù)據(jù),對降尺度后的土壤水分精度進(jìn)行驗證分析。由于地面觀測站分布較為分散,選取與3.1節(jié)相同的地面觀測站的觀測值與降尺度后土壤水分進(jìn)行對比分析。

    圖5為降尺度后土壤水分與地面觀測值散點(diǎn)圖。由圖中可以看出,降尺度后土壤水分與實測土壤水分決定系數(shù)在0.41~0.51之間,降尺度后土壤水分與實測土壤水分呈現(xiàn)較好的線性關(guān)系且較為穩(wěn)定。RMSE值變化較大,最小值為10月4日的0.055 cm3/cm3,最大值為7月27日0.103 cm3/cm3。雨季的7月27日降尺度后土壤水分值大部分高于地面觀測值,非雨季10月4日與11日降尺度后土壤水分值低于地面觀測值,其中,10月11日的降尺度后土壤水分值明顯低于地面觀測值。通過分析,在植被覆蓋區(qū)域土壤水分值偏高,主要是由于一方面在植被生長茂盛期,參與計算的可見光、紅外遙感數(shù)據(jù)中的植被信息,引起降尺度后土壤水分值往往會包含有植被含水量等信息;另一方面,F(xiàn)Y-3B土壤水分在植被覆蓋區(qū)域反演過程中,由植被含水量等信息估算的植被光學(xué)厚度校正植被影響,反演的土壤水分值高于地面觀測值。

    (a)2014年7月27日 (b)2014年10月4日 (c)2014年10月11日

    圖6為FY-3B土壤水分與中尺度地面觀測網(wǎng)觀測平均值的時間序列圖中,從中可知,7月植被生長茂盛,土壤水分反演值高于地面觀測值,在部分日期內(nèi)達(dá)到0.5 cm3/cm3。圖6中,7月27日FY-3B土壤水分值為0.41 cm3/cm3,地面觀測的平均值為0.29 cm3/cm3,各地面站點(diǎn)觀測值范圍在0.247~0.38 cm3/cm3之間,導(dǎo)致降尺度后土壤水分大于地面實測值,RMSE值較大。10月4日FY-3B土壤水分為0.275 cm3/cm3,與地面觀測平均值(0.287 cm3/cm3)較為接近,降尺度后土壤水分與地面觀測值RMSE較小。10月11日FY-3B土壤水分為0.245 cm3/cm3,低于地面觀測平均值0.264 cm3/cm3,降尺度后土壤水分低于地面觀測值,且RMSE值高于10月4日。通過以上分析可以看出,F(xiàn)Y-3B土壤水分與實測土壤水分變化趨勢相一致,但在7月絕對值相差較大,10月相差較小,是影響降尺度后土壤水分精度的一個重要因素。

    (a)2014年7月 (b)2014年10月

    綜合以上分析,降尺度后土壤水分與實測土壤水分變化趨勢較為一致,考慮到FY-3B土壤水分本身的精度,該降尺度方法能夠較好地對以FY-3B為代表的微波遙感反演土壤水分進(jìn)行降尺度,得到高分辨率土壤水分。

    4 結(jié)論與討論

    本文基于表觀熱慣量ATI與溫度植被指數(shù)TVI土壤水分估算模型,以MODIS數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,對FY-3B土壤水分進(jìn)行降尺度,得到高分辨率土壤水分,該方法具有以下特點(diǎn):

    1)利用ATI與TVI土壤水分估算模型在不同植被覆蓋度下適用性的特點(diǎn),以植被覆蓋度作為權(quán)重,構(gòu)建適用于不同植被覆蓋度下土壤水分估算模型。充分利用兩種土壤水分估算模型的優(yōu)勢,在一定程度上解決了單一土壤水分估算模型在不同土壤水分環(huán)境下應(yīng)用的缺點(diǎn),為土壤水分反演提供了一種可行的方法。

    2)FY-3土壤水分降尺度中,應(yīng)用土壤水分升尺度方法,建立起低分辨率土壤水分與高分辨率土壤水分估算模型的關(guān)系,充分考慮到不同尺度下土壤水分估算模型系數(shù)的不一致性,避免了土壤水分模型系數(shù)在不同尺度下相一致的假設(shè)。

    3)對比分析了季風(fēng)期、高植被覆蓋度與非季風(fēng)期、低植被覆蓋度條件下降尺度結(jié)果,降尺度土壤水分與地面觀測值分布趨勢一致,但在高植被覆蓋區(qū),由于受到FY-3B土壤水分精度,以及可見光、紅外數(shù)據(jù)中植被含水量等信息的影響,RMSE值較高。

    在研究中,存在以下問題:

    1)由于可見光、紅外波段數(shù)據(jù)易受到云覆蓋的影響,很難獲取連續(xù)的ATI計算時所需要晝夜溫度值,產(chǎn)生較多的無效值,進(jìn)而影響降尺度模型的應(yīng)用及長時序數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

    2)在高植被覆蓋區(qū),由于受到FY-3B土壤水分反演精度以及土壤水分降尺度方法等方面的影響,與地面觀測水分觀測值相差較大。

    3)在結(jié)果驗證中,由于地面觀測網(wǎng)分布較為分散,降尺度后土壤水分像元中只有一個觀測站點(diǎn),雖然選取了周圍地勢較為平坦,地表覆蓋較為一致的地面觀測站數(shù)據(jù),但降尺度結(jié)果的真實性檢驗方面仍需進(jìn)一步改進(jìn)。

    在進(jìn)一步工作中,云下地表溫度與長時序地表溫度的重建[23]、FY-3B土壤水分反演算法的改進(jìn)、地面驗證方法的改進(jìn)等方面的研究,可以有效地提高降尺度算法的精度與可操作性。

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