梁守真,王猛,韩冬锐,王菲,王国良,隋学艳

(山东省农业科学院 济南 250100)

干旱是气候灾害中最主要的灾害之一。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在全球气候变化评估报告中指出,在未来,干旱风险有增加的趋势,预防和减轻干旱灾害已成为当今世界的重要课题之一[1-2]。土壤湿度是反映土壤干旱程度最直观的指标,是全球气候观测系统中50 个基本气候变量之一[3-4]。土壤湿度的准确测定对地表植物蒸散发、局部气候变化和旱涝灾害的监测等有着重大意义[5]。土壤湿度可通过田间实测、土壤湿度模型以及遥感观测反演获取。田间实测法为基于特定位置的离散测量,结果精度高,但每个测量点的代表范围有限,而土壤湿度的空间异质性较大,导致田间实测方法在反映连续空间的土壤湿度时存在困难[6-7]。土壤湿度模型法通过建立水分平衡方程来求解土壤湿度,可提供面信息,但参数复杂,需要大量气象数据支持,估测误差较大[8]。遥感通过对遥感监测值与地面土壤水分之间的关系进行分析和建模来反演土壤湿度,可快速获取大尺度时空连续的土壤湿度信息,遥感观测和地面实测的联合运用已经成为目前土壤湿度监测研究的主要方向之一。根据所使用波段的不同可分为微波遥感反演、光学遥感反演和光学微波融合反演[9-12]。其中基于光学遥感的反演方法由于其数据的易获取性、时空分辨率高、反演模型较简单等优点得到广泛应用,最典型的是以地表温度和植被指数为基础的温度植被干旱指数(TVDI)法。……