1.2　土壤墒情遥感监测现状

遥感获取土壤墒情是通过测量土壤表面反射或发射的电磁能量，分析卫星上传感器获取的电磁波信号与土壤湿度之间的关系，从而定量反演地表土壤墒情。遥感监测反演可以得到土壤湿度在空间上的分布状况和在时间上的变化情况，因具有监测范围广、速度快、成本低，可以进行长期动态监测的优势，被认为是可以提供区域和全球实际土壤墒情的有效方法之一。

目前，国内运用比较成熟的监测模型主要有土壤热惯量模型和植被指数模型。土壤热惯量模型适用于裸地或植被覆盖率很低的区域;植被指数模型适用于植被覆盖状况下土壤墒情的监测。考虑到云南省的具体情况，本书拟采用植被指数模型。该模型不直接涉及地表能量平衡中感热通量的计算，而是通过建立土壤墒情与地表温度、植被指数等气象或下垫面特征的关系来估算土壤墒情。

植被指数模型适于地面作物覆盖状况下土壤墒情的遥感监测。当植被供水正常时，卫星遥感的植被指数和植被冠层的温度在一定的生长期内保持在一定范围内，如果遇到土壤墒情不足、植被供水不足生长受到影响时，卫星遥感的植被指数降低，而植被因水分供给不足关闭一部分气孔，导致植被冠层的温度升高。如国家卫星气象中心提出的植被供水指数的定义为

VSWI=Ts/NDVI

式中:Ts为植被的冠层温度，K;NDVI为归一化植被指数;VSWI为植被供水指数，表示植被缺水程度的相对大小，VSWI值越大表明植被冠层温度越高，植被指数越低，受旱程度越重，土壤含水量越小。

基于地表温度与植被指数构成的三角形/梯形特征空间被广泛用于估算区域土壤墒情。Goward等(1985)首次指出植被指数与地表温度构成了特征空间。Lambin和Ehrlich(1996)研究表明，在不同区域、不同土地覆被类型的地表温度与植被指数之间具有较好的线性关系，其线性函数的线段长度、三角面积斜率和倾角与土壤湿度等有密切联系，因此将地表湿度与植被指数之间的空间集合特征称为土壤墒情指数(LSI)。Price(1990)、Gillies(1995)和Carlson等(1995)发现在研究区植被覆盖度和土壤水分变化范围较大时，NDVI和地表温度构成的散点图呈三角形，并用土壤-植被-大气传输模型(SVAT)进行了验证。Moran(1994)通过对灌溉农田和草地的研究发现，地表与大气的温差和植被指数构成的散点图接近梯形，可以用水分亏缺指数(WDI)定义梯形内任一点的缺水状况。

在对多源遥感反演土壤墒情结果进行融合时存在不同时空尺度的转换问题。时间尺度上的转换是指遥感反演的瞬时值如何扩展到小时、日、月乃至更长的时间尺度，国内外对区域蒸散的时空尺度转换研究为土壤墒情的时空转换提供了有益的思路。如Jackson等(1983)提出了瞬时蒸散发拓展到日蒸散发的正弦函数。Sugita和Brutsaert(1991)假定蒸散比在一天之内恒定来估算蒸散发。Allen等(2007)认为假定蒸散比不变的方法会导致日蒸散值过低。空间尺度转换则是指如何将不同空间分辨率的遥感反演结果进行对比，这就涉及不同尺度、不同模型条件下参数的适用性和转换问题。Lhomme等(1992)应用尺度转换方法对不同分辨率的蒸散进行比较。Hu等(1999)通过地表参数(如Ts、α、ε、ra等)的尺度转换来处理空间异质性的影响。

我国在土壤墒情监测和建立监测系统方面也开展了大量尝试。杨丽萍等(2009)选用植被供水指数法和MODIS数据对山东省春季地表墒情分布进行了研究，建立了土壤墒情监测模型。杨达等(2011)利用NOAA/AVHRR卫星资料构建了吉林省旱情监测系统，尝试了利用归一化植被指数法来直接监测干旱程度，同时也指出该方法受到不同作物种类、不同生长阶段的影响较大，需要长时间数据的积累来进一步完善。刘勇洪等(2011)引入遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术，以图像栅格信息方式分别考虑土壤、植被和大气空间区域分布的非均匀性，以中期天气预报要素、实测土壤墒情及当前MODIS卫星遥感资料为基础，研究开发了基于IDL语言的250m空间分辨率网格信息的北京市土壤墒情预报服务系统，并在北京地区进行了气象业务服务和效果评估。蔡衡和王郡(2011年)利用76个站点的气象数据和土壤墒情观测数据，建立了贵阳市土壤墒情与农作物旱情监测评估系统，利用该系统将土壤墒情、土壤有效水分、土壤墒情指数与农作物灌溉量联系起来，为利用土壤墒情监测干旱提供了支撑平台。

综上所述，国内外对于土壤墒情的遥感反演技术已经有较好的积累，而在利用多源数据来提高反演的精度方面还探讨不多。由于近年来我国干旱灾害强度和频度的增加，如何利用土壤墒情对干旱灾害进行监测和测报已经引起了多个省市的重视。国内已有省份利用“3S”技术采用土壤墒情监测数据和遥感反演数据建立了土壤墒情监测系统，监测干旱的工作已经开始或正在开展。然而，目前的工作大多还局限于单一传感器或站点数据，对于综合多站点数据与不同来源的遥感数据，以及融合不同数据的土壤墒情监测开展较少，基于WebGIS等最新技术方面在国内各研究中尚未开展，从而与建立实用、先进的土壤墒情监测系统，并在抗旱测报中确实发挥作用还有较大的差距。

在过去10年中，随着网络和计算机技术的发展，GIS(特别是WebGIS)等相关技术和方法取得了很大进步，分布式地理空间计算、地理时空数据库等关键技术日益完备，并着重表现在:①以上技术为实现集成大数据量的对地观测影像和基础地理数据，进而开展资源环境计算以及结果交互式可视化提供了基础;②数据、标准、软件等方面均表现出较强的开放化发展趋势，开放地理空间软件和技术已经能够覆盖地理空间数据的存储、转换、表达和分析等各个关键环节，目前发展形成了Geo Tools、GeoServer、Open Layers、OpenGIS等开源软件包和功能库，打破了以前GIS领域被个别公司和组织垄断的局面，避免了传统商业软件的封闭性，有利于实现拥有自主知识产权的数据库和分析系统。因此，本书充分利用WebGIS构建了基于多源遥感数据的土壤墒情监测系统，自动下载部分遥感影像，依据构架的土壤墒情遥感反演算法，在线计算分析研究区的土壤墒情，进而依据标准可视化显示旱情空间分布，并供授权用户查询打印，有效弥补当前单纯依靠某一种遥感数据的单机版土壤墒情监测系统的缺陷，也是未来构建土壤墒情监测系统的趋势。