我國(guó)農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與展望_圖文

1、第32卷,第6期 2O O 8年12月中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃 V01.29,No.6,pp48 Chinese Journal of Agric L】InJral Rcsources and Regional Planning DecPmhPr. 2008技術(shù)方法我國(guó)農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與展望*王利民,劉 佳,鄧 輝,李丹丹,張 莉(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081摘要該文在回顧遙感監(jiān)測(cè)土壤水分研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上,對(duì)當(dāng)前使用較多的旱情監(jiān)測(cè)方法,如熱慣量法、植被供水指數(shù)法、距平植被指數(shù)法、作物蒸散及微波監(jiān)測(cè)等方法的應(yīng)用范圍進(jìn)行了比較分析,并對(duì)我國(guó)土壤水分遙感監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀、發(fā)展前

2、景、業(yè)務(wù)化能力等發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和展望,認(rèn)為數(shù)據(jù)處理能力、算法精度和結(jié)果驗(yàn)證以及旱情評(píng)價(jià)體系的建立是我國(guó)當(dāng)前旱情監(jiān)測(cè)中急需解決的問(wèn)題。關(guān)鍵詞 中國(guó) 農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè) 現(xiàn)狀與展望干旱是一定地區(qū)近地面生態(tài)系統(tǒng)水分不足時(shí)的一種自然現(xiàn)象,普遍地存在于世界各地,頻繁地發(fā)生于 各個(gè)歷史時(shí)期,使干旱成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最嚴(yán)重的自然災(zāi)害。長(zhǎng)周期的干旱變化在全球形成了不同類(lèi)型的干 旱區(qū),短周期干旱變化往往給現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)突發(fā)性災(zāi)難,大規(guī)模的干旱往往可以使大范圍的農(nóng)業(yè) 長(zhǎng)期絕收,頻繁的干旱迫使人們大量地投入農(nóng)業(yè)資源,提高了農(nóng)業(yè)成本。干旱的威脅不僅存在于干旱和半 干旱氣候區(qū),在濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)地區(qū)也是主要的自然災(zāi)害之

3、一。我國(guó)絕大部分地區(qū)屬于季風(fēng)氣候區(qū),降水量的季節(jié)波動(dòng)與年際變化非常顯著,空間分布也很不均勻, 干旱發(fā)生頻率較大,在各類(lèi)氣候?yàn)?zāi)害之中,對(duì)糧食產(chǎn)量的影響也最大。新中國(guó)成立50年來(lái),我國(guó)年均受 旱面積在2000萬(wàn)hm2左右,占全國(guó)耕地總面積的20%左右,其中成災(zāi)面積超過(guò)800萬(wàn)hm2,因干旱造成 的糧食減產(chǎn)平均每年達(dá)1000萬(wàn)t。20世紀(jì)80年代以來(lái),我國(guó)旱災(zāi)呈加重趨勢(shì),19861995年的10年 間,有5年發(fā)生了嚴(yán)重干旱,平均每年因旱災(zāi)損失糧食2OoO萬(wàn)t。一、土壤水分遙感研究的背景與現(xiàn)狀傳統(tǒng)的干旱監(jiān)測(cè)方法,主要是根據(jù)旱情監(jiān)測(cè)站點(diǎn)測(cè)定土壤水分含量來(lái)監(jiān)測(cè)土壤水分。經(jīng)典的土壤水分 測(cè)量方法主要有稱(chēng)重法

4、、中子水分探測(cè)法、快速烘干法、電阻法、TDR法(時(shí)域反射等,采樣速度慢、 花費(fèi)人力物力大、范圍有限,難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)、大范圍監(jiān)測(cè)的需要。自20世紀(jì)70年代開(kāi)始有地球觀測(cè)衛(wèi)星進(jìn)入穩(wěn)定、連續(xù)業(yè)務(wù)運(yùn)行后,國(guó)內(nèi)外就有人嘗試從地面遙感、 航空遙感和衛(wèi)星遙感等不同的層次,使用可見(jiàn)、近中遠(yuǎn)紅外、微波(L,C,X等遙感波段,通過(guò)地區(qū)蒸 發(fā)估計(jì)、作物表面溫度、土壤熱容量、土壤水分含量、干旱條件、植物水分脅迫及葉片含水量等監(jiān)測(cè)方 法,對(duì)作物生長(zhǎng)的土壤含水狀況、作物缺水或供水狀況、植被指數(shù)等指標(biāo)所反映的作物生長(zhǎng)狀況的分析, 間接或直接地對(duì)作物旱情進(jìn)行研究。大致可分為3個(gè)發(fā)展階段。第一階段,20世紀(jì)60年代末至70年代,

5、是土壤水分遙感監(jiān)測(cè)開(kāi)創(chuàng)性試驗(yàn)研究階段。這一階段的研 究主要側(cè)重于反射率1_2、亮度溫度口1對(duì)土壤濕度變化的響應(yīng),現(xiàn)在廣為應(yīng)用的土壤熱慣量n】就是在這個(gè) 時(shí)候提出并得到成功應(yīng)用的。這些研究主要是利用航空相片及地面測(cè)量為主進(jìn)行的,涉及了電磁譜段的町 見(jiàn)及熱紅外波段,為土壤水分遙感監(jiān)測(cè)研究奠定了理論基礎(chǔ)。第二階段,進(jìn)入20世紀(jì)80年代,土壤水分遙感研究從實(shí)驗(yàn)測(cè)量走向遙感數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用,涉及了地 面、航空及衛(wèi)星遙感三個(gè)高度。由于LandSat衛(wèi)星及TIR(S衛(wèi)星投入業(yè)務(wù)運(yùn)行,LandSat/MSS,TM,收稿日期:2007一0612王利民、劉佳為副研究員鄧輝,李丹丹、張莉?yàn)橹硌芯繂T*該文得到中央級(jí)公

6、益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)“雷達(dá)數(shù)據(jù)早情遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)運(yùn)行機(jī)制研究”項(xiàng)目的支持。第6期 王利民等:我國(guó)農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與展望 5NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用.6。主要內(nèi)容是在以反射率、亮度溫度與土壤水分關(guān)系的研究的基 礎(chǔ)上,進(jìn)一步發(fā)展了熱慣龜、蒸散模型阿叫0|,系統(tǒng)地闡述了熱慣量方法的機(jī)理,并提出了表觀熱慣量的 概念,利用衛(wèi)星熱紅外輻射溫度差計(jì)算熱慣量,然后估算土壤水分。在這一時(shí)期,微波遙感土壤水分的實(shí) 驗(yàn)研究也開(kāi)始得到發(fā)展,探討了后向散射系數(shù)與目標(biāo)物的形態(tài)和物理特征的關(guān)系,發(fā)展了一些算法n卜12。 我國(guó)就是在這一時(shí)期開(kāi)展土壤水分研究的,與國(guó)外剛起步時(shí)相似,也是先進(jìn)行土壤參數(shù)的

7、遙感測(cè)定研 究,所用方法也基本參照國(guó)外同類(lèi)研究進(jìn)行的13_16,這些內(nèi)容基本上反映了我國(guó)土壤熱慣量模式研究方 面所取得的進(jìn)展與真實(shí)水平,標(biāo)志著我國(guó)在土壤水分遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的進(jìn)步。第三階段,20世紀(jì)90年代以來(lái),土壤水分遙感監(jiān)測(cè)得到了全面發(fā)展。在遙感手段上,由于一系列帶 有微波傳感器的衛(wèi)星(如ERS系列、RadarSat、EnviSat發(fā)射成功,極大地推動(dòng)了微波遙感土壤濕度的 研究17q,一些經(jīng)驗(yàn)、半經(jīng)驗(yàn)及理論的模式被建立并不斷被改進(jìn),證明了微波遙感區(qū)域應(yīng)用的可能性。 氣象衛(wèi)星遙感也日益受到重視,基于作物能量平衡原理之上,并與熱慣量、作物缺水指數(shù)方法相結(jié)合,日 益完善了土壤水分監(jiān)測(cè)研究2卜2引。該

8、階段,我國(guó)在土壤水分遙感監(jiān)測(cè)理論方面得到了深入,大大縮短了與國(guó)外同類(lèi)研究的差異。在監(jiān)測(cè) 尺度上,從一個(gè)地區(qū)、到一個(gè)國(guó)家、乃至全球;在方法上,由個(gè)例分析到統(tǒng)計(jì)應(yīng)用,再到模擬模式。在我 國(guó)農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用領(lǐng)域,國(guó)家遙感中心農(nóng)業(yè)應(yīng)用部自1999年開(kāi)始,利用NoAA/AVHRR資料將我國(guó)農(nóng)業(yè) 旱情監(jiān)測(cè)納入業(yè)務(wù)運(yùn)行系統(tǒng),目前該系統(tǒng)利用EoS/MoDIS數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)旱情旬報(bào)。土壤水分遙感監(jiān)測(cè) 在生產(chǎn)實(shí)際上的應(yīng)用越來(lái)越受到重視,和其他災(zāi)害監(jiān)測(cè)一樣,正在由試驗(yàn)研究向?qū)嵱没?、產(chǎn)業(yè)化邁進(jìn)。 二、遙感監(jiān)測(cè)土壤水分的方法及評(píng)價(jià)根據(jù)使用光譜段的差異,遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)土壤水分的方法可分為可見(jiàn)一近紅外、熱紅外和微波遙感。目 前使用

9、較多方法有熱慣量法、歸一化植被指數(shù)距平法、植被供水指數(shù)法、作物缺水指數(shù)法及微波法等。 (一熱慣量法土壤熱慣量是土壤熱特性的綜合量度,它是引起土壤表層溫度變化的內(nèi)在因素之一,影響著土壤溫度 日較差,與土壤含水量密切相關(guān)。為計(jì)算方便,一般使用Price提出的表觀熱慣量(P一的概念,表達(dá)式為:D 一2SV(1一ABEC一2Q(1一ABEh一了i瓦萬(wàn)一巫丁一、式中,S為太陽(yáng)常數(shù),V為大氣透明度,Q為總太陽(yáng)輻射通量,ABE為地表全波段反照率,C,為太 陽(yáng)赤緯和經(jīng)緯的函數(shù),ct,為地球自轉(zhuǎn)頻率,T。;與T。i。與分別代表地表最高與最低溫度。不同類(lèi)型、不同深度的土壤含水量與相應(yīng)的熱慣量之間呈現(xiàn)極顯著的相關(guān)性

10、,常用線性經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算 土壤水分,即:W=aPATI+b。在植被蓋度比較大時(shí),遙感得到的信息是土壤和植被的混合信息,掩蓋了土壤本身的熱特性,使監(jiān)測(cè) 精度降低。該模型主要適用于裸露的土壤或作物前期生長(zhǎng),并要求有12小時(shí)內(nèi)的晝夜兩次星下點(diǎn)無(wú)云衛(wèi) 星資料作支持。(二植被供水指數(shù)法定義為歸一化植被指數(shù)與葉面溫度的比值。表達(dá)式為:VSwI=NDVI/T。,NDVI=(CH。一CH-/ (CH:+CH,。其中,T。為植被冠層溫度,NDVI為歸一化植被指數(shù),CH。與CH。為近紅外與紅外波段 地表反射率。供水指數(shù)越小,旱情越嚴(yán)重,植被供水指數(shù)法僅適用于植被覆蓋度高的地區(qū)。其次,由于土 壤水分含量與作物缺水指數(shù)

11、的關(guān)系取決于土壤的物理參數(shù)以及作物的生理特點(diǎn),所以,植物葉片氣孔的開(kāi) 閉、土壤含水量的滯后效應(yīng),光照及作物種類(lèi)都足該方法準(zhǔn)確性的影響因素。第三,不同時(shí)期、不同地區(qū) 的供水指數(shù)與土壤含水量的關(guān)系,不具有普遍意義,必須積累長(zhǎng)期的遙感資料進(jìn)行對(duì)比。(三作物蒸散模型定義為作物(或裸地實(shí)際蒸發(fā)量與作物(或裸地潛在蒸發(fā)能力的比值,基本原理都足從能量平衡6中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃 2008年方程出發(fā)計(jì)算實(shí)際蒸散,與理想狀態(tài)下的作物潛在蒸發(fā)能力相比,在實(shí)際應(yīng)用中常表達(dá)為與1的差值,即 缺水指數(shù)(CWSI。能量平衡方程表達(dá)式為:R。一AE+G+H式中:R。為凈輻射值,入為汽化潛熱,E為蒸發(fā)量,G為土壤熱通量,H為感熱

12、通量。以SEBAL模型計(jì)算為例,各參數(shù)估計(jì)公式如下:R。一(1一aS。+(Li。+L。一(1一Li。Gf(NDVI,R。H2p。cp(T1一T2/r。hSi。入射短波輻射、L.。入射長(zhǎng)波輻射、L。射出長(zhǎng)波輻射、a為反照率、為地表比輻射率、NDVI為歸 一化植被指數(shù)、p。為空氣密度、c。為空氣比熱;(T,一T2為地面z。與z。處高度的溫度差,可由地表溫度 T。獲得;r。n為空氣動(dòng)力學(xué)阻抗,可由地面摩擦速度、z,、zz處觀測(cè)風(fēng)速獲得。CWSI與作物水分利用有效層的關(guān)系更為密切,更能有效反映作物干旱程度,在有植被覆蓋的條件 下,作物缺水指數(shù)法精度要高于熱慣量法,但一些要素依賴(lài)于地面氣象臺(tái)站,在監(jiān)測(cè)范

13、圍較大時(shí)模型參數(shù) 獲取得不到保證。(四歸一化植被指數(shù)距平法一般情況下,從影響作物生長(zhǎng)因子的角度考慮,光照、溫度條件變化不大時(shí),水分供應(yīng)量成為作物生 長(zhǎng)的關(guān)鍵因素,水分充足供應(yīng),植被生長(zhǎng)良好,反之植被生長(zhǎng)受到影響。此方法是通過(guò)多年遙感資料,計(jì) 算出常年旬平均植被指數(shù),然后由當(dāng)年植被指數(shù)與常年平均值比較,依此判斷當(dāng)年作物生長(zhǎng)狀況,進(jìn)而對(duì) 作物受旱程度作出判斷。計(jì)算監(jiān)測(cè)時(shí)段的NDVI和多年相應(yīng)時(shí)段NDVI均值,公式如下:NDVI監(jiān)舅年份=MAX(NDVINDVI多年均值=MAXN(NAVIi(i=1,2,3,n計(jì)算NDVI的差值Dndvi,公式如下:D一,iNDVI監(jiān)測(cè)年份一NDVI多年均值該方法需

14、要建立比較好的能代表正常年景的植被指數(shù)集,但衛(wèi)星資料的存檔時(shí)間不夠長(zhǎng),以及資料的 定標(biāo)問(wèn)題,正常年景數(shù)據(jù)集不易獲得都是該法應(yīng)用的限制因子。其次,旱、澇的影響都是負(fù)向的,因此單 純從植被指數(shù)的出發(fā)并不能準(zhǔn)確判斷干旱。第三,在農(nóng)作物生長(zhǎng)季節(jié),該法可靠性較高,但在非生長(zhǎng)季 節(jié),由于植被指數(shù)與土壤含水量相關(guān)性下降,該方法的可靠性就會(huì)降低。(五微波遙感法土壤含水量的多少直接影響土壤的介電特性,目標(biāo)物的介電特性是決定微波發(fā)射率的主要原因,因而 雷達(dá)回波對(duì)土壤濕度極為敏感,這是利用微波遙感測(cè)定土壤水分的理論基礎(chǔ)。后向散射系數(shù)與介電常數(shù)有 很好的關(guān)系,但它與表面粗糙度的統(tǒng)計(jì)特性有關(guān);當(dāng)土壤含水量一定時(shí),不同的

15、表面粗糙度對(duì)后向散射系 數(shù)與入射角間的關(guān)系有一定影響。微波遙感分為主動(dòng)微波遙感與被動(dòng)微波遙感兩種,前者所需發(fā)射功率較 大,后者存在空間分辨率低、影響因素多的缺點(diǎn);二者受植被影響有明顯的差異,利用這一點(diǎn)可以剔除植 被的影響而獲取土壤水分信息。從目前的研究來(lái)看,該方法雖然精度較高,且不受云霧的影響,具有全天候的特點(diǎn),但如何將土壤含 水量的影響因子和其他的影響區(qū)分開(kāi)、提取準(zhǔn)確的反演模型仍然是制約微波遙感應(yīng)用的主要因素。三、影響土壤水分遙感監(jiān)測(cè)的原因分析土壤水分遙感是在地表溫度、地表反射率、植被指數(shù)反演基礎(chǔ)上,結(jié)合地表特征,或從能量平衡原理 出發(fā)、或從作物生理過(guò)程出發(fā)估計(jì)地表水分,是一項(xiàng)綜合性的地表參

16、數(shù)反演研究。由于土壤水分是影響作 物產(chǎn)量最主要的因子之一,同時(shí)由于區(qū)域性、時(shí)效性問(wèn)題的提出,不僅使農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中土壤水分及干旱 監(jiān)測(cè)顯得迫切與重要,也使監(jiān)測(cè)研究變的更為復(fù)雜?？偟膩?lái)講,在當(dāng)前旱情遙感監(jiān)測(cè)中存在以下幾個(gè)方面第6期 王利民等:我國(guó)農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與展望 7的因素,制約著區(qū)域旱情遙感監(jiān)測(cè)的精度的進(jìn)一步提高。1.數(shù)據(jù)源的保證與替代問(wèn)題。農(nóng)業(yè)干旱是一個(gè)與時(shí)間有關(guān)的函數(shù),一般情況下,暫時(shí)的土壤水分虧 缺并不能造成作物旱情的發(fā)生,只有較長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的作物缺水才能造成作物干旱,連續(xù)的土壤水分監(jiān)測(cè)是 分析干旱程度的主要保證。當(dāng)前用于區(qū)域旱情監(jiān)測(cè)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)多是EOS/MODIS,NOAA/AV

17、HRR這類(lèi) 中低分辨率的數(shù)據(jù),重訪周期在23天左右,考慮云污染、設(shè)備故障等因素造成的數(shù)據(jù)不足、缺失、質(zhì) 量低下等問(wèn)題,我國(guó)北方地區(qū)數(shù)據(jù)獲取頻率平均在4天左右,南方地區(qū)數(shù)據(jù)獲取還要長(zhǎng)些。單一衛(wèi)星的遙 感數(shù)據(jù)的獲取頻率一直是困擾旱情遙感監(jiān)測(cè)的主要問(wèn)題,發(fā)展多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合技術(shù)、多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)尺度 轉(zhuǎn)換技術(shù)、多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)反射率校正和標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)以及單源衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí)間序列插補(bǔ)技術(shù),研究數(shù)據(jù)缺失情 況下的多源遙感信息相互替代方法與方案,是解決這類(lèi)問(wèn)題比較有效的手段之一。2.不同作物覆蓋條件下監(jiān)測(cè)方法的選擇問(wèn)題。研究表明,熱慣量模型適合于裸土或作物發(fā)育早期土 壤水分監(jiān)測(cè)、而植被供水指數(shù)模型適合于作物發(fā)育中后期蓋

18、度較高的時(shí)期,這兩類(lèi)模型本質(zhì)上都是機(jī)理性 的,但由于需要建立土壤水分與模型結(jié)果的相關(guān)關(guān)系,而不是直接反映的土壤水分。因此與蒸散模型相 比,機(jī)理性相對(duì)弱些,同時(shí)蒸散模型理論上適合于從作物發(fā)育早期到作物發(fā)育后期的不同作物生育期。 我國(guó)幅員遼闊,自然條件多變,各地區(qū)土壤、作物、氣候類(lèi)型等存在巨大的差異,土壤的熱慣量、作 物供水指數(shù)、蒸發(fā)散強(qiáng)度差別很大,不同地區(qū)、不同土壤類(lèi)型、不同作物種類(lèi)間這些參數(shù)間所代表的干旱 程度可比性比較差,甚至沒(méi)有可比性。為提高遙感監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性,一方面以植被分區(qū)為基礎(chǔ),考慮目標(biāo)作 物不同生育期、關(guān)鍵需水期的土壤水分狀況基礎(chǔ)上,以作物類(lèi)別等作物類(lèi)型指標(biāo),土層含水量、相對(duì)土壤 濕

19、度、降水蒸發(fā)等氣候指標(biāo),土壤質(zhì)地與田間持水量等土壤指標(biāo)建立分區(qū)指標(biāo)集,并在此基礎(chǔ)上通過(guò)適當(dāng) 的綜合,建立全國(guó)土壤墑情遙感監(jiān)測(cè)分區(qū);另一方面,針對(duì)不同的旱情遙感分區(qū),篩選滿(mǎn)足不同作物發(fā)育 時(shí)段的監(jiān)測(cè)方案與方法,建立旱情分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),是保證區(qū)域旱情監(jiān)測(cè)精度的主要條件。3.土壤水分與作物旱情精度驗(yàn)證的方法。目前國(guó)內(nèi)外土壤水分或旱情遙感反演精度評(píng)價(jià)主要是利用 單點(diǎn)星地同步數(shù)據(jù),通過(guò)直接相關(guān)、機(jī)理模擬兩種方法驗(yàn)證衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,多尺度、多時(shí)相、多 源數(shù)據(jù)的不確定性研究和精度評(píng)價(jià)研究更比較少見(jiàn),也較少涉及區(qū)域尺度的不同驗(yàn)證體系方面的精度評(píng)價(jià) 研究。顯然,一方面完善不同作物區(qū)域的地面土壤墑情觀測(cè)站點(diǎn)的布設(shè)

20、,改進(jìn)單點(diǎn)尺度驗(yàn)證方式;另一方 面,建立地面“點(diǎn)”狀數(shù)據(jù)與遙感“面”狀數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)換及精度驗(yàn)證的技術(shù)方法體系,是目前墑情遙感監(jiān) 測(cè)業(yè)務(wù)精度驗(yàn)證的主要致力方向。4.墑情遙感監(jiān)測(cè)模型的進(jìn)一步的優(yōu)化與改進(jìn)?，F(xiàn)有的模型具有一般性的理論普適意義。對(duì)不同的傳 感器,其反演算法是不同的;對(duì)不同的區(qū)域,模型的參數(shù)是不同;對(duì)不同物候期,模型的適用范圍也是不 同。因此,模型的優(yōu)化包括區(qū)域尺度模型的選擇與優(yōu)化,也包括模型本身的優(yōu)化與選擇。參考文獻(xiàn)2Curran P J,The use of polarized panchromatic and fals coIor infrared film in the monit

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27、990,11:1085109219Ulaby F,Sarabandi K,Whitt M,et a1.Michigan microwave canopy scattering model.International Joumal of Remote Sensjng,1990, 11(7:1223125321Hall F G.SateJlite Remote Sensing of Surface Energy Balance:Success,Failure,and Unsolved lssuesin FIFE.J Geophy Res,1992, 97:190611908922Vining R

28、G.Estimation of Sensible Heat Flux from RemoteIy Sensed Canopy Temperature.J Geophy Res,1992,97:1895118959 PRESENT STATUS AND PRoSPECT OF REMoTE SENSING SUPERVISIoN ANDTEST FoR ARID AGRICULTURE IN CHINAWang Limin,Liu Jia,Deng Hui,Li Dandan,Zhang Li(1nstitute of Agricultural Resources and Regional Pl

29、anning,The Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081 Abstract on the basis of reviewing the research progress on inspecting so訂moisture by remote sensing, this paper compares the application scopes of many commonly used drought raVage testing methods,such asheat inertia method,vegetati

30、on water supply index method,Vegetation index method,crop Vaporization and microwave testing method,etc. It also analyzes the present status,deVelopment prospect and opera tion ability etc. development tendency of soil moisture remote sensing and inspection in China. The paper deems that the most ur

31、gent issue for solving the problems in present drought ravage inspection and test are data processjng ability,arithmetic accuracy,result va】idation and estab】jshment of a system for eValuating drought ravage.Keywords China;arid agriculture;remote sensing and superVision;present status and prospect我國(guó)

32、農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)的現(xiàn)狀與展望 作者： 作者單位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期： 被引用次數(shù)： 王利民， 劉佳， 鄧輝， 李丹丹， 張莉， Wang Limin， Liu Jia， Deng Hui， Li Dandan， Zhang Li 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京,100081 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃 CHINA JOURNAL OF AGRICULTURAL RESOURCES AND REGIONAL PLANNING 2008,29(6 4次 參考文獻(xiàn)(22條 1.Vining R G Estimation of Sensible Heat Flux from Rem

33、otely Sensed Canopy Temperature 1992 2.Price J C On the analysis of thermal infrared imagery:The Limited utility of apparent thermal ineria外文期刊 1985 3.Price J C On the use of satellite data to infer surface fluxes at meteorlogical scales外文期刊 1982 4.Price J C The potential of remotely sensed thermal

34、infrared data to infer surface soil moisture and evaporation 1980(04 5.Everitt J H;Escobar D E Using multispeetral videl imagery for detecting soil surface condition 1989(04 6.Robinove C J;Chavez PS Arid land monitoring using Landsat albedo difference image 1981(02 7.Waston K;Rowen L C;Offield T W Application of thermal modeling in the geologic interp