将modis遥感数据应用于墒情信息提取的研究

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1、99‘061pJl}大警硕士学位论文题目监＆盟堕塑幽旦塑监：墅璺蝗塑作者睦熊完成日憋2Q竖生2旦2§目培养单位里刖盘生皇王焦墨生堕指导教师主韭置筮燕专业搓盎丛型量塑啦亟丝研究方向望丝蕉型授予学位日期±盆目摘受将MODIS遥感数据应用于墒情信息提取的研究模式识别与智能系统专业研究生：陈瑜指导教师：古钟璧土壤墒情是农田耕层土壤含水率的俗称，指作物主要根系活动层内的土壤水分状况，是作物生长的控制性因子之一。土壤墒情的监测是灌区灌溉系统优化配水的关键技术之一。而大区域的土壤墒情信息提取一直是学术界的一大难题。传统方法依靠手工或半自动化方法，只能采集到点和小范围的墒情信息，效率低且往往因耗

2、时过长而难以满足科学研究和政府部门客观、实时、大面积监测和进行综合分析的需要。随着遥感技术的发展，可以采用遥感信息源结合地面实测数据的方法来解决上述问题。遥感图像是一幅反映地物目标电磁辐射特性的能量分御图，它真实、客观、连续地记录了地表物体总体与个体的信息特征。长久以来，国内外大都利用NOAA／AvHRR气象卫星从事土壤墒情的信息提取，现在，随着更先进的新一代传感器EOS／MODIS的升空，将M@IS数据用于土壤墒情信息提取已经成为当前研究的热点。目前国内这方面的研究还不多，该文将做一个有益的初步探索。该文在学习近年来国内外研究方法的基础上，对MoDIS1B遥感数据进行预处理，并

3、以都江堰灌区作为研究区域，以能量平衡为基础理论，将从遥感数据所获取的反照率、植被指数和辐射亮度温度等作为提取墒情的几个基本参量，再通过地面试验获得实测墒情数据，建立经验模型，从而实现土壤墒情的提取。根据不同的植被覆盖度，将模型的建立分成了两大部分：一部分是裸地／低植被覆盖下的表观热惯量模型，另一部分是高植被覆盖下的植被蒸散模型。结合实测墒情数据来验证这两种方法的可靠性和精度。实验数据表明：使用NDVI=O．18作为植被覆盖度的阈值时，裸地／低植被覆盖区下，表观热惯量与6cm地面实测墒情数据的倒数模型拟合精度最佳，高植被覆盖区下，以MODIS．．．．—．．。，———．．．．．．．．

4、．．．．。．．．．．．．．—．．．．．．．．．．．．．!!．—．!!．．．．．．．．．．．．—．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．一第31波段的亮温和NDVI为基本参量建立起的二元线性模犁能够较好地描述6cm深度的土壤墒情；使用NDVI=O．1作为植被覆盖度的阈值时，裸地／低植被覆盖区下，表观热惯量与20cm地面实删墒情数据的拟合精度都偏低，相比之下．线性模型能够取得较好的拟合效果，高植被覆盖区下，以MODIS第31波段的亮温和NDVI为基本参量建立起的s形曲线模型能够较好地描述20cm深度的土壤墒情。实验结果表明：将ⅥODIS遥感数据应用于不同植被覆盖度的大区域

5、土壤墒情信息的提取是可行的。关键词：遥感MODIS热惯量植被指数墒情AbstractStudyontheMODISRemoteSensingDataAppliedtotheSoliMoistureExtractionPatternRecognitionandInteIIigentSystemGraduate：ChenYuTutor：6uZhongbiThesoillnoistureiSthelocalnameofsoilwatercontentinthefarmland．ItreferstotheSOilwaterstatusinthemainrootsystemactivity

6、layerofcrops．ItiSoneofthecontrolfactorsincropgrowth．Soilmoisturepredictionisoneofthekeytechniquesofthedynamicdistributionofirrigationsystemintheirrigationdistrict．ButsoilmoistureExtractionoflagerregionisalsoadifficultprobleminacademic．Thetraditionalmethod，whichdependingonmanualorsemiautomatiC

7、mode．canonlycollecttheinformationofapointorasmallregion．Theseinformationwhichtheyneedtoknowimpersonal，real—time，andlagerregionsoiImoisturecan’tmeetrequirementofthescienceresearchandthegovernment．Astheremotesensingtechnologydeveloped，usingremo