土壤水分光學(xué)遙感反演方法研究進(jìn)展和挑戰(zhàn)

覃湘棟，龐治國*，江 威,3

(1.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，北京 100038；3.中國再保險 (集團(tuán)) 股份有限公司博士后工作站，北京 100033)

土壤水分，即土壤含水量，一般指土壤非飽和帶中的水分含量，雖然在全球水資源總量中的占比極小(0～0.05%)，但卻通過控制蒸發(fā)影響著地表與大氣間的水汽和能量交換，是地表水循環(huán)與能量循環(huán)的關(guān)鍵參數(shù)。精確土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的獲取對于氣候變化[1]、區(qū)域水資源管理[2]、作物估產(chǎn)[3]、干旱預(yù)測與評價[4]、洪水預(yù)警[5]和水文過程[6]等研究都有著非常重要的意義。

相較于傳統(tǒng)的站點(diǎn)觀測，遙感反演具有觀測范圍廣、觀測結(jié)果空間連續(xù)和成本低廉等優(yōu)勢，是土壤水分大范圍監(jiān)測最為有效的手段。目前遙感土壤水分反演根據(jù)使用數(shù)據(jù)不同可以劃分為光學(xué)反演、微波反演和協(xié)同反演，后兩者相關(guān)研究較多[7-8]，綜述文獻(xiàn)豐富[9-10]，但有關(guān)光學(xué)反演的研究近年來相對較少，綜述文獻(xiàn)也較為匱乏[11]。所以本文總結(jié)并對比了各種光學(xué)反演方法的優(yōu)缺點(diǎn)并指出反演方法的發(fā)展趨勢，為今后的土壤水分光學(xué)遙感反演研究提供參考。

土壤水分光學(xué)遙感反演研究發(fā)展較早，在20世紀(jì)50年代星載傳感器還沒有投入應(yīng)用之際，研究者就通過實(shí)驗(yàn)室測定數(shù)據(jù)指出水分吸收的5個主要波段并開始通過吸收率與土壤水分的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系進(jìn)行土壤含水量的計算[12-13]。隨著星載傳感器的應(yīng)用，遙感數(shù)據(jù)逐漸豐富，多個波段、多種指數(shù)被應(yīng)用于土壤水分光學(xué)反演[14-15]，基于此研究者開發(fā)了多種反演方法，如熱慣量法、指數(shù)法等。為更好梳理這些反演方法，本文首先總結(jié)出反演研究常使用的遙感數(shù)據(jù)，而后對反演方法進(jìn)行分類總結(jié)對比，最后指出土壤水分光學(xué)反演所面臨的挑戰(zhàn)。

1 土壤水分反演光學(xué)遙感數(shù)據(jù)

土壤水分反演光學(xué)遙感數(shù)據(jù)主要包括可見光近紅外數(shù)據(jù)和熱紅外數(shù)據(jù)，分別提供地表反射率和地表溫度信息。圖1展示了土壤水分反演常用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的來源及其搭載平臺的在軌成像時間。

圖1 土壤水分反演常用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)來源

總結(jié)圖1中遙感數(shù)據(jù)的主要參數(shù)見表1，可以明顯看出隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，近年來光學(xué)數(shù)據(jù)的空間分辨率不斷提升。結(jié)合反演研究而談，土壤水分光學(xué)遙感反演早期主要使用的是NOAA數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)低分辨率數(shù)據(jù)，并開展了較多大尺度土壤水分反演工作[16-17]。隨著Landsat和Sentinel等數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及對更高分辨率的土壤水分產(chǎn)品的需求，近年來以這兩類數(shù)據(jù)開展高分辨率土壤水分光學(xué)反演研究居多[18-19]。此外，不同于Worldview、Quickbird等商業(yè)數(shù)據(jù)，Landsat和Sentinel數(shù)據(jù)的免費(fèi)開放共享也是其廣泛應(yīng)用于土壤水分反演研究的重要原因。

表1 光學(xué)數(shù)據(jù)遙感荷載主要參數(shù)

2 基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)土壤水分反演方法

2.1 光學(xué)數(shù)據(jù)土壤水分反演方法概述

光學(xué)數(shù)據(jù)土壤水分反演是從可見光-近紅外和熱紅外波段提取與土壤水分相關(guān)的敏感信息進(jìn)行土壤水分計算。根據(jù)提取信息不同，可以將反演方法分為反射率法、指數(shù)法和熱慣量法，見圖2。而針對各種方法采用的數(shù)據(jù)源、反演參數(shù)以及優(yōu)劣勢對比，見表2。由于反射率與土壤水分相對較弱的相關(guān)性，其方法的使用相對較少，目前土壤水分光學(xué)反演研究主要還是以熱慣量法和指數(shù)法為主[11]。

圖2 光學(xué)數(shù)據(jù)反演分類示意

表2 光學(xué)數(shù)據(jù)反演方法對比

2.2 反射率法

反射率法反演的理論依據(jù)是不同濕度狀態(tài)的土壤在水分吸收光譜區(qū)間的反射率差異，見圖3，基于此構(gòu)建地表反射率與土壤水分的經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)土壤水分的定量反演?；诜瓷渎书_展土壤水分反演研究最早出現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室中[20]，構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢H對特定土樣適用，無法適應(yīng)野外大區(qū)域反演，所以研究者開始嘗試引入土壤質(zhì)地[21]、植被效應(yīng)[22]等其他環(huán)境參數(shù)，試圖提高反演的精確度以及擴(kuò)大方法的適用范圍。到了21世紀(jì)初，研究者逐漸注重利用多波段反射率組合構(gòu)建相關(guān)性較穩(wěn)定的反射率指標(biāo)以弱化其他環(huán)境參數(shù)對反演結(jié)果的不良影響。為此，較多學(xué)者開始構(gòu)建土壤水分和反射率指標(biāo)的線性或非線性經(jīng)驗(yàn)方程實(shí)現(xiàn)土壤水分反演[23-24]，但反演方法的空間適用性仍然滿足不了現(xiàn)實(shí)需求。為了更好的量化環(huán)境參數(shù)對反演精度影響，部分研究者提出了一些半經(jīng)驗(yàn)和機(jī)理反演模型，如高斯半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚25]、KM雙通量輻射傳輸模型[26]、多層輻射傳輸模型[27]等。這些反演模型雖然計算較為復(fù)雜，在土壤水分反演中使用較少，但能夠較好地模擬土壤水分與反射率的非線性關(guān)系，避免了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛷?fù)雜的定標(biāo)過程，是今后反射率法土壤水分反演發(fā)展的方向。除此以外，近年來高光譜數(shù)據(jù)逐漸豐富，研究者指出其較高的光譜分辨率可以直接獲取土壤水分敏感響應(yīng)波段，在反射率法土壤水分反演上具有很大的應(yīng)用潛力[28-29]。

圖3 實(shí)驗(yàn)室內(nèi)不同土壤濕度的土樣反射率光譜曲線示意[26]

綜上所述，反射率法土壤水分反演是從實(shí)驗(yàn)室內(nèi)測量逐漸推廣至野外測量，從簡單經(jīng)驗(yàn)擬合向機(jī)理模擬發(fā)展，反演方法的適用范圍逐漸擴(kuò)大，反演精度不斷提升。但是目前反射率法土壤水分產(chǎn)品仍然較少，主要原因?yàn)槎鄶?shù)反射率法反演研究的探測深度有限，僅能反演地表幾毫米深的土壤水分，這使得反演結(jié)果的使用價值受限。其次，光學(xué)數(shù)據(jù)受云霧天氣影響嚴(yán)重，數(shù)據(jù)的可用性也是目前反射率法土壤水分產(chǎn)品生產(chǎn)的重要難題。

2.3 指數(shù)法

指數(shù)法是通過光學(xué)遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建指示地表溫度或植被狀態(tài)的指數(shù)指標(biāo)，與土壤水分建立轉(zhuǎn)換關(guān)系的反演方法。研究最初發(fā)現(xiàn)土壤水分控制著植被蒸散進(jìn)而影響著葉片與大氣的溫度差，并通過實(shí)測數(shù)據(jù)的驗(yàn)證指出這種影響是線性的[30-31]，因此，相繼提出了作物水分脅迫指數(shù)[32]和植被供水指數(shù)[33]來表征作物區(qū)的土壤水分狀態(tài)，也有使用表征植被狀態(tài)的指數(shù)代替溫度指數(shù)構(gòu)建類似的指標(biāo)，如距平植被指數(shù)[34]、植被條件指數(shù)[35]等。這之后研究通過分析歸一化植被指數(shù)與地表溫度(LST)的特征空間分布，定義溫度植被指數(shù)[36](NDVI/LST)，并通過進(jìn)一步細(xì)化其空間分布特征，提出了目前土壤水分反演最為常用的溫度植被干旱指數(shù)[37](TDVI)。表3中列出了幾種常見的土壤水分指數(shù)，這些指數(shù)廣泛應(yīng)用于干旱評估和土壤水分估算。至于這些指數(shù)與具體土壤水分的轉(zhuǎn)換，大多通過經(jīng)驗(yàn)擬合來實(shí)現(xiàn)[38-40]。

表3 表征土壤水分狀態(tài)的指數(shù)

綜上所述，指數(shù)法土壤水分反演大多基于經(jīng)驗(yàn)擬合的計算方式，且目前多數(shù)研究還是通過不同指數(shù)或反射率間的特征空間分布特點(diǎn)建立與土壤水分相關(guān)性更佳的指數(shù)指標(biāo)，對于指數(shù)與土壤水分的機(jī)理轉(zhuǎn)換研究很少，所以指數(shù)與土壤水分轉(zhuǎn)換的理論基礎(chǔ)較為薄弱。

2.4 熱慣量法

土壤熱慣量是一種描述土壤抵抗溫度變化能力的參數(shù)，與土壤含水量密切相關(guān)，而熱慣量可以通過熱紅外遙感反演獲取，進(jìn)而可以轉(zhuǎn)換得到土壤水分，見圖4。綜上，熱慣量法土壤水分反演主要由2個步驟構(gòu)成：地表熱慣量反演和熱慣量與土壤水分之間轉(zhuǎn)換。

圖4 基于熱慣量反演土壤水分流程

首先是地表熱慣量反演，熱慣量的物理計算公式見式(1)。但這些參數(shù)顯然很難通過遙感獲取，所以多數(shù)研究基本是通過溫度日夜溫差來計算地表熱慣量。相關(guān)研究追溯到20世紀(jì)70年代，研究者結(jié)合地表邊界條件、地表能量平衡公式求解一維熱傳導(dǎo)方程最終得出地表溫度與地表熱慣量的轉(zhuǎn)換關(guān)系[45-46]；而后研究者進(jìn)一步細(xì)化地表潛、顯熱計算，得出遙感計算地表熱慣量的一般方法[47]，但是這種熱慣量計算需要較多的輔助參數(shù)，如地表風(fēng)速、地表粗糙度以及空氣濕度等。而后，研究者致力于降低反演對輔助數(shù)據(jù)的依賴提升模型的可行性，提出了一種僅需要1 d內(nèi)最高氣溫的時間和衛(wèi)星觀測的晝夜溫差的熱慣量模型[48]，該模型利用日溫度變化相位信息基于地表溫度傅里葉級數(shù)的二階近似計算蒸發(fā)潛熱，克服了以往熱慣量計算需要大量輔助數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)。但這種模型中日最高溫度的時間較難通過遙感獲取，部分研究提出通過擬合1 d內(nèi)4次過境遙感反演的地表溫度日變化趨勢推算該參數(shù)[49]，但是其對衛(wèi)星日過境頻率要求較高，很難得到廣泛應(yīng)用；還有部分研究提出引入理想化的地表溫度日變化正弦曲線能夠解決該參數(shù)的獲取問題和衛(wèi)星過境時刻觀測溫度與晝夜積極溫不吻合問題[50-51]，但方法仍需地基測量溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助。除此之外，研究者也考慮反演植被覆蓋區(qū)的土壤熱慣量，如將地表熱量平衡雙層模型帶入熱慣量計算模型計算植被覆蓋區(qū)的土壤熱慣量[52]；如使用混合像元法分離地表溫度中植被影響獲取土壤溫度計算土壤熱慣量[53]等。

(1)

式中 TI——地表熱慣量；k——熱導(dǎo)率,W/(m·K)；ρ——體積密度,kg/m3；c——比熱容,J/(kg·K)。

相較于前者，熱慣量與土壤水分轉(zhuǎn)換研究相對較少，主要有機(jī)理分析和統(tǒng)計擬合2種轉(zhuǎn)換方式。機(jī)理分析通過分析土壤水分對土壤比熱、熱導(dǎo)率等物理性質(zhì)的影響確定土壤熱慣量與土壤水分的轉(zhuǎn)換關(guān)系，目前主要的機(jī)理模型有Murray和Verhoef模型[53]、Lu模型[54]；而統(tǒng)計擬合主要分析熱慣量與土壤水分的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系確定兩參數(shù)之間的轉(zhuǎn)換公式，2種方式對比見表4。

表4 土壤水分與熱慣量轉(zhuǎn)換方法對比

綜上所述，熱慣量法土壤水分反演方法的機(jī)理支撐逐漸提升，適用范圍不斷擴(kuò)大，可行性顯著增強(qiáng)。但是熱慣量法也存在一些問題，在蒸散量大的區(qū)域反演精度較差、無法反演植被密集區(qū)的土壤水分等，今后的研究仍需要解決這些問題。

3 土壤水分光學(xué)遙感反演方法面臨的挑戰(zhàn)

總結(jié)上述反演研究，可以發(fā)現(xiàn)目前土壤水分光學(xué)反演整體呈現(xiàn)出從經(jīng)驗(yàn)擬合向機(jī)理分析的方向改進(jìn)。研究通過挖掘更多遙感信息、增加更多的參數(shù)改善原有方法，使得方法適用范圍和反演精度不斷提升，在實(shí)驗(yàn)室調(diào)查和現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)中取得較好的效果。但土壤水分光學(xué)遙感反演方法仍然面臨著一些挑戰(zhàn)，主要有光學(xué)反演方法受天氣影響嚴(yán)重、反演結(jié)果代表的有效土壤深度有限以及反演方法對地表異質(zhì)性考慮不足，下面將分別進(jìn)行敘述。

首先是光學(xué)反演方法受云霧天氣影響嚴(yán)重，反射率法、指數(shù)法和熱慣量法3種方法都需要從光學(xué)數(shù)據(jù)中提取地表信息(地表溫度、地表植被狀態(tài)等)，云霧覆蓋會嚴(yán)重阻礙提取過程和提取精度。為解決此問題，多數(shù)研究者開展去云算法研究，但這些算法大多基于云覆蓋周圍影像的插值或往期該位置無云影像的替代運(yùn)算，算法去云結(jié)果與云覆蓋時段當(dāng)?shù)貙?shí)際光譜信息有誤差，最終導(dǎo)致土壤水分的反演精度偏低。今后研究應(yīng)當(dāng)注重去云機(jī)理算法的研發(fā)，提高整體光學(xué)數(shù)據(jù)的可用性。

其次，土壤水分光學(xué)反演結(jié)果所代表的有效深度過小，多數(shù)方法僅能反演地表幾毫米以上的土壤水分，嚴(yán)重影響反演結(jié)果的使用價值。從機(jī)理上分析，原因是光學(xué)傳感器使用的波長較短，對于地表的穿透深度有限。今后的研究應(yīng)當(dāng)注重分析所提取的遙感信息與更深層土壤水分的相關(guān)關(guān)系，或引入土壤水分垂直方向變化趨勢增加光學(xué)遙感土壤水分反演的有效深度，提高反演結(jié)果的應(yīng)用價值。

最后，反演方法對地表異質(zhì)性考慮不足。雖然3種反演方法隨著研究深入，考慮的因素逐漸增多，如植被因素、土壤質(zhì)地因素等，在實(shí)地實(shí)驗(yàn)中反演精度不斷提升，但相對于實(shí)際地表的復(fù)雜程度和光學(xué)數(shù)據(jù)受影響因素數(shù)量，反演方法所考慮的環(huán)境條件相對理想化，致使無法準(zhǔn)確反演地表異質(zhì)性較強(qiáng)區(qū)域的土壤水分，加之云霧影響光學(xué)數(shù)據(jù)的可用性，土壤水分光學(xué)反演在大范圍土壤水分監(jiān)測中應(yīng)用較少，光學(xué)遙感土壤水分產(chǎn)品也處于空缺的狀態(tài)。今后的研究應(yīng)當(dāng)注重光學(xué)遙感過程的機(jī)理研究，定量分析多種環(huán)境參數(shù)對土壤水分反演的影響，開發(fā)準(zhǔn)確性與適用性較高的土壤水分光學(xué)反演機(jī)理模型，推廣土壤水分光學(xué)反演在大范圍土壤水分監(jiān)測中的應(yīng)用。

4 結(jié)語

土壤水分光學(xué)反演是土壤水分遙感反演中重要的組成部分，光學(xué)相對于微波具有更長的歷史數(shù)據(jù)，針對光學(xué)反演的研究不僅有助于研究者獲取更長時序的土壤水分歷史信息，也促進(jìn)了未來土壤水分產(chǎn)品多元化發(fā)展。本文首先介紹了土壤水分反演常用的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)，后根據(jù)與土壤水分建立相關(guān)關(guān)系的對象不同對光學(xué)反演方法進(jìn)行分類總結(jié)敘述，最終提出土壤水分光學(xué)遙感反演所面臨的挑戰(zhàn)。主要目的是為了幫助研究者更詳細(xì)的了解土壤水分光學(xué)遙感反演的數(shù)據(jù)、方法和主要問題，推動高精度的土壤水分光學(xué)遙感產(chǎn)品的生產(chǎn)。