岷江上游生态水信息指标参数遥感反演与变化监测

摘要

森林植被作为地球生物圈的重要组成部分，与土壤、大气在多种维度上进行着多种形式的水分和热量的交换。在植被与水文的相互作用中，森林植被通过林地蒸散发、大气降水截留、枯落物截留、地表径流、土壤入渗、水分储存等水文过程与水文循环构成复杂的相互制约与反馈机制。生态水层以地球表面的植被层为中心，形成水循环过程中一个特殊的过渡带或缓存带，直接影响着水循环中各水资源量的滞留时间与动态分配过程。生态水层作为水循环圈层中一个相对独立的实体，在森林水文循环中扮演重要角色，但其资源量具有宏观性与空间分异性，尤其在生态与水文过程参数随空间分布剧烈变化的内陆河流域，通过常规方法难以有效获取其资源量。因此，如何有效利用遥感等新技术的多尺度分布式数据获取能力，实现对生态水的量化观测，为查明岷江上游流域地区的生态水资源量及其时空分布与变化特征提供理论与技术支持，对区域水循环研究具有重要的理论价值与实践意义。生态水前期研究表明，利用植被生物物理参数、土壤含水等因子在多波段、多时相遥感数据中的波谱特征宏观反映，能够对部分生态水参数建立遥感反演模型。但生态水前期研究侧重于光学遥感领域，在气候条件恶劣的地区，难以有效获取高质量光学遥感影像，对开展生态水研究尤其是其时空动态研究具有一定局限性。微波遥感具有全天候、全天时对地观测能力，近年来在水文研究中应用日益广泛，已在大气降水、土壤水分、积雪等水文变量以及叶面积指数、植被分类信息等植被生态参数的估算中取得一定成效。因此，本文基于前期生态水研究成果，以岷江上游毛尔盖地区为试验区，从光学遥感与微波遥感两个角度探索高原山区生态水参数的定量遥感反演方法，并通过多时相光学与微波遥感数据，实现对生态水部分参数的变化监测。
　　本研究主要内容包括：⑴利用时序雷达数据集建立了研究区土壤含水量估算模型。应用先进积分方程模型(AIEM)模拟了Wagner等提出的相对土壤水分估算模型的干湿端区间长度，建立了研究区的相对土壤水分估算模型，并将估算结果转换为土壤体积含水量。同时，基于较大范围地表粗糙度与入射角条件下的模拟结果，确定了C波段、L波段10dB近似区间长度，该结论对于长期干旱得不到湿端或长期湿涝得不到干端的地区具有现实意义。⑵发展了一种基于多时相雷达遥感影像的土地覆盖分类方法。基于7景合成孔径干涉雷达数据，采用多时相图像融合处理技术有效抑制了雷达影像的相干斑噪声，针对山区地形设计了一种基于升-降轨的双视向阴影补偿算法，改善了影像质量，利用后向散射系数、纹理特征、相干系数、数字高程4个特征参量实现了支持向量机监督分类，总分类精度为81.77％。⑶基于Van Genuchten土壤持水曲线模型，明确了土壤水饱和系数(SMS)的数学形式定义，并基于土壤体积含水量与雷达后向散射系数成强正相关且与尺度无关的研究结论，在假定模型各特定后向散射系数获取时的地表状况不变的前提下，推导了SMS的微波遥感反演模型。在此基础上，基于时序雷达数据集建模思路，建立了适合研究区地表状况的SMS微波遥感反演模型。⑷基于野外实测光谱与叶片等效水层厚度，建立了研究区基于复比植被指数(MSI/SR)的植被含水量光学遥感反演模型。采用温度植被干旱指数(TVDI)，引入了地表温度高程校正模型，使用EVI替代NDVI，在此基础上构建了Ts/EVI空间，通过野外实测数据与TVDI的回归分析，建立了土壤含水量光学遥感反演模型。⑸采用多时相雷达遥感数据，对研究区主要地类土壤含水量(SMC)与土壤水饱和系数(SMS)进行了变化监测，结果显示总体上9月SMC与SMS比7月略有下降，不同植被类型的平均SMC与SMS呈现常绿林地-灌木林地-草地逐次降低;采用多时相光学遥感数据，实现了主要地类生态水涵养模数(MEC)的变化监测，结果显示总体上9月MEC比6月略有下降，不同植被类型的平均MEC呈现常绿林-灌木林-草地逐次降低。

目录

声明

摘要

第1章 引言

1．1 选题背景与研究意义

1．1．1 选题背景

1．1．2 生态水概念

1．1．3 研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 森林生态水文研究进展

1．2．2 遥感技术的水文应用研究进展

1．2．3 本区域生态水研究现状

1．3 研究方案

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究方案与技术线路

1．4 论文结构

第2章 研究区与数据

2．1 研究区概况

2．2 数据获取

2．2．1 光学与热红外遥感数据

2．2．2 合成孔径雷达数据

2．2．3 野外实测数据

2．2．4 辅助数据

2．3 光学遥感数据预处理

2．3．1 辐射定标

2．3．2 大气校正

2．3．3 辐射地形校正

2．3．4 几何校正

2．3．5 影像镶嵌与影像裁剪

2．4 雷达数据预处理

2．4．1 辐射定标

2．4．2 多视处理

2．4．3 噪声滤波

2．4．4 辐射地形校正

2．4．5 几何校正

2．5 野外实测数据预处理

2．5．1 光谱数据预处理

2．5．2 植被样本含水量测定

2．5．3 土壤样本含水量测定

2．6 本章小结

第3章 雷达遥感影像土地覆盖分类

3．1 分类原理与方法

3．1．1 遥感分类方法

3．1．2 雷达分类原理与方法

3．2 分类数据预处理

3．2．1 相干系数

3．2．2 图像融合

3．2．3 纹理特征

3．2．4 双视向阴影补偿

3．3 典型地物特征分析

3．4 支持向量机分类

3．5 精度评价与讨论

3．6 本章小结

第4章 生态水地表参量遥感反演

4．1 植被指数

4．1．1 光学植被指数

4．1．2 微波植被指数

4．2 植被覆盖度与叶面积指数

4．2．1 植被覆盖度

4．2．2 叶面积指数

4．3 地表温度

4．3．1 地表比辐射率

4．3．2 大气水汽含量

4．3．3 地表温度反演

4．4 本章小结

第5章 植被含水量遥感反演

5．1 植被含水量的定义

5．2 遥感估算方法

5．2．1 光学遥感

5．2．2 微波遥感

5．3 植被含水量反演建模

5．4 植被含水量遥感反演与评价

5．5 本章小结

第6章 土壤含水量遥感反演

6．1 土壤水含水量定义

6．2 遥感估算方法

6．2．1 光学与热红外遥感

6．2．2 微波遥感

6．3 土壤含水量光学遥感反演

6．3．1 反演建模

6．3．2 遥感反演与评价

6．4 土壤含水量微波遥感反演

6．4．1 反演建模

6．4．2 遥感反演与评价

6．5 本章小结

第7章 生态水参数遥感变化监测

7．1 雷达遥感土壤含水量变化监测

7．1．1 土壤含水量反演与评价

7．1．2 土壤含水量变化监测

7．2 雷达遥感土壤水饱和系数变化监测

7．2．1 土壤水饱和系数定义与估算模型

7．2．2 土壤水饱和系数反演与变化监测

7．3 生态水涵养模数变化监测

7．3．1 生态水涵养模数遥感反演

7．3．2 生态水涵养模数变化监测

7．4 本章小结

结论与讨论

致谢

参考文献

攻读学位期间取得学术成果