基于修正NDVI时间序列的大区域冬小麦全生育期墒情监测

王金鑫，赵光成，张广周，于百顺，罗蔚然，张成才，李 颖

(1.郑州大学水利与环境学院，郑州 450001；2. 中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点实验室，郑州 450003；3. 河南省气象科学研究所，郑州 450003)

0 引 言

遥感墒情监测是目前遥感技术应用的前沿领域[1,2]，也是公认的世界性研究难题之一[1-4]。究其原因，影响墒情的因素包括土壤类型、降水、太阳高度、大气、植物长势、地表状况以及田间管理等等，使土壤墒情遥感反演异常困难[1,5,6]。基于植被指数的墒情监测或反演是遥感墒情监测的常用方法。在一定区域、一定时间内，气温、土壤、地形等因素相对稳定，只降雨量变化会对作物生长造成较显著影响[7]，因而，植被指数的变化与土壤墒情之间有较显著相关性。但植被受缺水胁迫在短期内不会在生长状态上明显表现出来，具有一定的时滞性[8]，无法及时地反映出土壤水分状况(后面有详细讨论)，所以植被指数是一个灵敏度较差的水分胁迫指标[9]，但在农作物的整个生育期内，墒情的波动与植被指数的变化频率与趋势应该是一致的。除早期的基于归一化植被指数(NDVI)的距平植被指数(AVI)、条件植被指数(VCI)[10]外，考虑地表温度影响(其是十分复杂的[11])，人们又提出了植被供水指数(VSWI)[12,13]、温度植被旱情指数(TVDI)[14]、条件植被温度指数(VTCI)[15,16]以及特征空间法[14]等新的概念和方法用于土壤墒情监测，相应于研究案例都取得了较好的效果。经过多年的研究积累，墒情遥感监测也达成一些基本共识：①从土壤深度角度，以10～20 cm左右效果最好[1-3,17]，表层和深层土壤水分与遥感资料的相关关系往往不佳[3]；……