论文渍害田遥感空间信息提取方法综述，该文是关于空间方面自考开题报告范文跟遥感和综述和提取相关自考开题报告范文.
摘 要：渍害是引起我国长江中下游地区农作物低产的主要原因之一,本文通过分析渍害田农田生态特征,介绍了三种反演与识别渍害田的方法：通过地下水位的定量反演识别渍害田的方法、基于主动雷达的土壤表层水分反演识别渍害田的方法和基于光学热红外遥感的土壤表层水分反演识别渍害田的方法.希望渍害田遥感空间信息提取成为可能.
关键词：渍害田；反演；微波遥感；红外热遥感
TheReviewontheRemoteSensingInformationExtractionMethodorWater-loggingField
ZHULingyun1,2,XIONGQinxue1
(1.EngineeringResearchCenterofWetlandAgricultureintheMiddleReachesoftheYangtzeRiver,YangtzeUniversity;2.JingmenWaterSupplyCorporation)
Abstract：Water-loggingisthemainreasoncausingcropyieldreductioninmiddlereachesoftheYangtzeRiver.Thispaperanalyzedtheecologicalcharacteristicsofwater-loggingfield,andintroducedthreemethodorreversingwater-loggingfield:discriminatingthewater-loggingfieldusingquantitativereversionofwatertable;usingsoilsurfacemoisturereversionbyactiveradar;usingsoilsurfacemoisturereversionbythermalremotesensingdata,hopingthatreversingwater-loggingfieldusingremotesensingcanbepossible.
Keywords：water-loggingfield;reversion;microweremotesensing;thermalremotesensing
渍害田是指地表长期滞水或遭受地下水浸渍,还原作用强烈,土壤层理化性状恶化,水、热、气和养分失调,影响作物生长或危及作物存活的病害农田[1].渍害田是我国长江中下游地区分布很广的中低产田.目前对渍害田的时间空间分布研究很少,其原因主要有以下三点：
（1）渍害田因作物而异,涝渍地是指受涝渍害严重的田块,渍害是指地表长期滞水或地下水位长期偏高的区域,由于土壤长时间处于水分过饱和状态而引起土壤中水、热、气及养分状况失调,致使土壤肥力下降,从而影响作物生长,甚至危及作物存活的一种灾害现象[2].由于不同作物抗渍能力的差异,表现出渍害轻重不同,因此不能单纯判别该田块是否是渍害田.
（2）渍害田年季差异大,由于长江中下游地区是典型的大陆性气候,降水集中且年季差异大,降水偏少的年份地下水位普遍较低,渍害危害少,涝渍地面积大大缩小,同样的年份,因地下水分季节变化差异也会导致田间土壤水分的差异.
（3）渍害田不能直接进行遥感反演,尽管渍害田与正常田在某些时段有明显的光谱特征差异[3],如正常农田的反照率、EVI指数、地表温差都大于渍害田,而地表夜温、表观热惯量都低于渍害田,但其它因子（作物品种、土壤类型、降水）引起的光谱差异比正常田与渍害田差异要大得多,用这些关键时段光谱差异反演渍害田不现实.喻光明[4]曾于1995年通过分析通过土壤热惯量、土壤含水量及土壤温度等溃害相关因子的讨论,提出了渍害遥感识别的主要方法：土壤热惯量法.由于植被因子的影响,这一方法从提出反演方法到现在,还没有得到验证.
目前随着遥感理论,特别是微波遥感反演土壤表层水分理论的发展,还有对地观测计划的执行,更多的遥感数据免费获取,用多源遥感数据反演渍害田成为可能,本文通过分析渍害田农田生态特征,提出几种反演渍害田的可能方法.
一、渍害田农田生态特征
由于渍害田是指地表长期滞水或遭受地下水浸渍影响的结果,它与土壤类型紧密相关,比如水稻土壤类型中,一般将潜育型和沼泽型水稻土认定为渍害低产田.根据形成条件,将渍害田分为如下几种类型[5]：①潜渍型：邻近江、河、湖的渍水洼地,较周围低2~6m,农田地下水位埋深潜,小于作物主要根系活动层,汛期地下水与地表水连成一体而致渍；②涝渍型：原为湖泊、沼泽低洼地,由围湖造田而成为耕地,呈环带状分布在湖沼周围,成为地表水汇集和地下水浸渍的场地,明涝暗渍,常因雨涝而成渍；③泉渍型：分布在长江、汉江一级阶地中部和后缘的低洼地段,由于粘土隔水层较薄或含水层顶板埋深浅,浅层承压水水头可达到地表附近,农田受冷泉水浸渍或溢出地表而成渍害；④贮渍型：常年受地下水浸泡的沤水田,田内冬季也渍水的湖沼地,土壤水终年处于饱和状态,成为土烂泥深的冬泡田.常期地下水位埋深浅是所有渍害田的共同特征,由于地下水位埋深浅,土壤表层含水量大,土壤温度日变幅小,白天温度低4~5度,夜间温度高,而且由于农作物长势不佳,其NDVI指数、EVI指数明显降低.
根据上述渍害田农田生态特征,目前公认[6~7]判断渍害田的标准是：①渍害田地下水位埋深浅,稻田枯水期、旱地农作物生长初期地下水位埋深一般小于60CM,埋深越浅,渍害程度就越严重；②渍害田在淹水期间的透水性差,一般为1mm/d左右,有的甚至不渗,当渗漏量增加时,渍害程度逐渐减少,一般把渗漏量为5mm/d作为较理想状态；③渍害田质地粘重,一般情况下耕作层或犁底层<0.001mm的粘粒含量大于30%,且<0.01mm的物理性粘粒含量大于70%；④渍害田的土壤有机质含量较高,一般超过3%,但分解缓慢,速效养分含量低；⑤作物生长发育不良,对于水稻田黑根占10%~30%,叶面积指数小于8,株高不超过75cm,空壳率在14%以上；⑥作物产量低,产量较正常值少30%~50%左右,严重渍害区产量极低.可以通过反演渍害田的判断标准值达到反演渍害田的目的.
二、渍害田反演的主要原理与方法
(一)通过地下水位的定量反演识别渍害田的方法
根据渍害田判断标准,稻田枯水期、旱地农作物生长初期地下水位埋深一般小于60厘米为渍害田,因此只要反演轮作间隙地下水位,就可以反演渍害田.
地下水位遥感监测的物理基础是[8]：在长期没有降水的祼地,地下水位比较浅的情况下,在地下水位以上的土壤中存在毛细管,地下水通过毛细管作用能够到达地面.地下水位的高低能够反映浅层土壤水分含量以及土壤的反射、散射性质.其公式为：
式中：H为地下水埋深（单位：米）,Hm为毛细管能上升的最大高度（与土壤物理属性有关）（单位：米）,W（z）为深度Z米处的体积含水量（单位：m3/m3）,A和B为常数,与土壤物理属性有关.
当H<Hm时,地下水接近或者溢出地表,表层土壤含水率达到最大Wmax；当H>Hm时,毛细水无法上升到地表,这种情况无法用遥感来反演地下水位；当H<Hm时,便可以用遥感来反演地下水位.
边界条件：①z等于H时,土壤含水量最大Wmax；②z等于H－Hm时,土壤毛细含水量最低Wmin；③z等于0时,土壤含水量为W0.
1.2两个边界条件得出地下水位反演方程：
1.3两个边界条件得出地下水位反演方程：
Komarov[8]等以水库周围为研究区,用2.25μm和27μm两个微波段,结合地面实测数据,分别用公式（2）（3）反演了地下水位,实验结果显示：公式（2）有Wmax、Wmin、Hm地面参数约束,反演精度很高,在地下水位埋深60～160cm范围内误差小于4cm,其它范围误差控制在10cm以内；公式（3）只有一个地面参数Wmax控制,其它参数都是遥感信息反演得来的,模型稳定性差,而且W0是土壤表面含水量,受蒸发影响极大,从而使得公式（3）的反演结果与实际测量数据相差很大,基本没有相关性.ENVISATASAR是采用C波段的合成孔径雷达数据,除了全天候、全天时、不受天气影响之外,还有重访周期短（3~4天）、雷达波能入射到土壤5厘米深等特点,是反演土壤表层水分的理想数据[9].可以运用ASARGlobalData数据,结合当地降水特点,取所有反演的土壤表层水分数据中,冬歇期,连接6天没降水后土壤水分的最大值为Wmax、最小值为Wmin、根据不同土壤类型确定毛细水最大上升值Hm,达到反演地下水位目的,将所有反演值取均值,将地下水位埋深小于0.6米的农田定义为渍害田.
塔西甫拉提·特依拜等人[10]以绿洲-荒漠交错带为研究区,利用Landsat数据2、3、4波段,引入光学植被覆盖度消除植被影响,结合地面实测资料,利用公式（2）反演了地下水位,实测数据和模型反演数据的相关系数达到0.901.这一模型目前只在绿洲-荒漠交错带适用,其它地方还没有得到验证,其主要问题一是引入光学植被覆盖度消除植被影响在大尺度反演上能成功,但小尺度反演是不成功的；二是满足模型要求的遥感数据很少,光学遥感受云层影响大,而且要求6天没有降水,因此得到的资料不连续.
(二)基于土壤表层水分反演识别渍害田的方法
根据国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会2008年公布的渍涝灾害气象等级（ICS07.060）（征求意见稿）,0~10CM土壤相对湿度指标划分涝渍害标准见表1.
根层土壤很容易通过毛管取得地下水,因此涝渍害根层土壤相对湿度的表现为不仅数值偏高,而且相对含水量随时间变化小,结合长期研究累积的经验,确定将冬歇期0~10CM土壤相对湿度均值大于80%并且方差小于0.65的区域为渍害田,其中0~10CM土壤相对湿度均值大于98%并且方差小于0.45的区域定义为严重渍害田.因此可以通过土壤表层水分的反演达到识别渍害田的目的.根据遥感数据源的差异,将反演方法分成二种,基于主动雷达的土壤表层水分反演识别渍害田和基于光学遥感数据的识别方法.
1基于主动雷达的土壤表层水分反演识别渍害田
由于雷达后向散射系数与土壤的介电特性有关,而土壤的介电特性明显地依赖于土壤的水分变化,而且微波遥感具有全天时、全天候、多极化和对植被及土壤有一定的穿透能力等特点,使之成为反演土壤水分最为精确的方法[9].雷达后向散射系数除了与土壤湿度相关外,还与土壤粗糙度和农田植被相关,因此目前有很多致力于消除这两个因素影响的土壤水分反演方法[11],运用SAR数据反演土壤湿度和表面粗糙度有理论方法和统计学方法.最常用的理论方法为积分方程法（IEM模型）[12],它能表示波长、极化、入射角（雷达参数）和土壤参数（表面粗糙度、介电常数）和雷达后向散射的关系,但由于受土壤粗糙度不确定性的影响,计算结果和实际结果误差比较大；第二种为统计学方法,它建立在大量的观测数据（土壤湿度和雷达数据）基础之上,但经验公式推广性差,限制其应用性.目前一般采用半经验模型,如OH模型通过分析土壤水分对不同极化SAR反应发现,σHH/σHV比值与土壤粗糙度相关性差,而与土壤湿度呈线性关系[13~15]；分析农田上的植被与土壤水分关系的半经验模型有Joseph,A.T[12]提出的比率模型（Ratiomethod）,它认为植被的后向散射系数与土壤的后向散射系数只与植被含水量有关；还有半经验水云模型和MIMICS模型[16~19]等,这些模型使得土壤水分反演成为可能,如熊勤学[20]成功反演了四湖地区棉田生长期内土壤表层水分.由于主动雷达不受天气影响,能连续、不间断是反演一个地方的土壤表层水分（如ENVIASAR数据）,因此可以通过涝渍害气象等级、结合土壤表层水分时序变化特征判断与识别渍害田.
2基于光学热红外遥感的土壤表层水分反演识别渍害田
植被覆盖下的土壤表层水分反演主要利用地表温度（Ts）、NDVI指数以及土壤湿度三者之间的关系,Price等[21]研究发现大范围的植被覆盖和土壤湿度的变化情况下,以遥感资料获得的NDVI和Ts为横纵坐标的散点图呈三角形.当假设条件为：①无热量平流,同一边界层控制；②同一土壤类型；③无云；④无人工灌溉,它们三者的关系是：当土壤湿润指数SWI（soilwetnessindex）指数一定时,NDVI指数和LST值呈线性负相关.当SWI等于0时（没有蒸散）,对应三角形的干边,当SWI等于1时（最大蒸散）,对应三角形的湿边,如图1所示.其原理解释为：Rn等于H+LE+G相邻像元间获得的净辐射差不多,当NDVI指数小时,表示像元内植被面积含量少,祼土面积含量大,LE减少,显热能量增加,所以表面温度升高,呈负相关；当土壤内水分高时,这一现象不明显.因此可以利用LST与NDVI三角关系计算SWI指数.
SWI计算公式为：
其土壤体积含水量的最大值和最小值分别对应最大田间持水量（fieldcapacity（FC））和凋萎系数permanentwiltingpoint（PWP）.
由此可知,可通过收集农田冬歇期外相关数据（比如MODIS温度产品数据）和NDVI指数数据,就能确定干边的a、b值,即可计算土壤湿润指数SWI,结合土壤类型,便能计算出土壤体积含水量,对比渍涝灾害气象等级便能判定是否为渍害田.由于光学遥感受云层影响很大,尽管此方法简单方便,但对土壤水分进行连续监测似乎不可能.
三、讨论
本文介绍了反演与识别渍害田的三种方法,但渍害是一种非突发性的农业灾害,具有一定的隐蔽性[2],而且影响因子很多.目前这么方法主要是通过土壤地下水位和土壤表层水分达到间接识别渍害田的目的,因此在实际反演过程中,还需要考虑更多的因子.同时,希望更多的专家学者从事渍害田遥感识别的理论研究与运用.
括而言之:这是一篇关于遥感和综述和提取方面的相关大学硕士和空间本科毕业论文以及相关空间论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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