DB63-T 1681-2018 高寒草地土壤墒情遥感监测规范

ICS07.060A47DB63DB63/T1681—2018高寒草地土壤墒情遥感监测规范2018-07-16发布2018-09-25实施青海省质量技术监督局发布IDB63/1681—2018前言 12规范性引用文件 13术语和定义 14遥感数据要求 15遥感监测方法 26夏旱监测示例 5附录A（规范性附录）高寒草地地理分区 6附录B（资料性附录）土壤线斜率M值的计算方法及各地理分区的土壤线斜率M值 8附录C（资料性附录）祁连山东部地区和青南的东南部地区的干湿边系数 附录D（资料性附录）2016年曲麻莱夏旱监测示例 参考文献 DB63/1681—2018本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。本标准由青海省气象局提出并归口。本标准起草单位：青海省气象科学研究所。本标准主要起草人：陈国茜、祝存兄、校瑞香、严应存、史飞飞、李璠、刘宝康、石明明。DB63/1681—20181高寒草地土壤墒情遥感监测规范本标准规定了土壤表层解冻后至封冻前，高寒草地土壤墒情的遥感监测方法、基于土壤重量含水率的土壤墒情分析方法及技术流程。本标准适用于气象、环保、水利、国土和农牧业等部门开展高寒草地土壤墒情的遥感监测、业务服务和科研等相关工作。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。QX/T188-2013卫星遥感植被监测技术导则3术语和定义下列术语和定义适用于本标准。3.1高寒草地分布在青藏高原上的高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠草原等草地的总称。3.2地理分区以多年年平均气温和年降水量作为一级分区依据、多年平均归一化植被指数（NDVI）作为二级分区依据、土壤含沙量作为三级分区依据，采用非监督分类方法中的重复自组织数据分析技术（ISODATA）进行分区得到的气候条件、自然植被和土壤条件较为一致的区域。见附录A。3.3遥感干旱指数利用遥感手段获得的关于植被生理生态、蒸散和地表热状况等的各种指数，用于直接或间接反映地表水分（或植被冠层水分）的盈缺情况，常用的指数有垂直干旱指数、植被状况指数、温度植被干旱指数等。4遥感数据要求4.1数据来源DB63/1681—20182卫星数据应源自携带有可见光波段和热红外波段探测仪器的卫星，如FY3A/B/C-VIRR、EOS/MODIS、NOAA/AVHRR等，应为经过辐射校正、几何校正等处理的2级数据或数据产品。4.2数据处理步骤在计算遥感干旱指数前，应对卫星数据按下列要求进行处理：——进行大气校正；——优先使用星下点附近数据进行地图投影变换处理；——提取晴空无云、非雪盖、高质量的像元；——根据需要进行多天最大值合成。5遥感监测方法5.1遥感干旱指数计算5.1.1垂直干旱指数PDI垂直干旱指数PDI的计算公式为：P为某时期的垂直干旱指数PDI；M为土壤线斜率，其计算方法参见附录B；B1为0.62um～0.67um波段的反射率；B2为0.84um～0.875um波段的反射率。5.1.2植被状况指数VCI植被状况指数VCI的计算公式为：V为某时期的植被状况指数VCI；N为某时期的归一化植被指数NDVI值；N1为同期多年的NDVI最大值；N2为同期多年的NDVI最小值。5.1.3温度植被干旱指数TVDI温度植被干旱指数TVDI的计算公式为：L1=a1+b1×C....................................(3)L2=a2+b2×CDB63/1681—20183T为某时期的温度植被干旱指数TVDI；L为某时期给定像元的地表温度，单位为K；L1为给定NDVI对应的地表温度同期最大值或同期多年平均的最大值，单位为K；L2为给定NDVI对应的地表温度同期最小值或同期多年平均的最小值，单位为K；C为同期或同期多年平均的NDVI；a1为干边的截距；b1为干边的斜率；a2为湿边的截距；b2为湿边的斜率。5.2土壤重量含水率计算用上述遥感干旱指数与各地理分区0cm-20cm土壤重量含水率的线性关系模型计算各分区的土壤重量含水率，按公式（4）执行：y=a×x+b......................................(4)y为0cm-20cm土壤重量含水率，单位为百分率（%）；x为各地理分区的遥感干旱指数，见表1，计算过程中所使用的参数值参见附录B和附录C；a、b为模型常数，其取值见表1。表1各地理分区土壤重量含水率反演的遥感干旱指数及常数a、b取值分区号a值1////2/3/4适用于NDVI≥0.35/6/7////8适用于NDVI≥0.29/5.3监测结果分析采用百分位法评价各地理分区的土壤墒情状况，分别以2%、5%、15%、30%和65%作为特旱、重旱、中旱、轻旱、无旱和偏湿6个土壤墒情等级出现的概率阈值，见表2。据此，可推算出各分区各土壤墒情等级的0cm-20cm土壤重量含水率阈值，见表3。表2土壤墒情等级的概率阈值4表3各地理分区的土壤墒情等级划分阈值1//////23567//////895.4监测分析流程监测分析流程如下：——读取按照本文件4.2处理后的卫星数据；——按照5.1的计算公式，分别计算各点的遥感干旱指数PDI、VCI、TVDI；——判断各点所属的地理分区；——根据反演模型，按照表1给出的各地理分区土壤重量含水率反演模型参数，计算各点的土壤重量含水率；——按照5.3进行土壤墒情分析。见图1。DB63/1681—20185图1高寒草地土壤墒情监测流程图6夏旱监测示例夏旱监测示例参见附录D。DB63/1681—20186（规范性附录）高寒草地地理分区A.1地理分区结果表A.1地理分区结果表1/2345/6789区A.2地理分区范围DB63/1681—20187图A.1地理分区范围DB63/1681—20188（资料性附录）土壤线斜率M值的计算方法及各地理分区的土壤线斜率M值B.1土壤线斜率M值的计算方法B.1.1土壤线斜率M值的计算采用最小近红外法——（R,NIRmin）法，具体为：B.1.2先取红光反射率在0.1以上的红光和近红外反射率构建Nir-Red光谱特征空间，以红光反射率步长0.001为分组间距将光谱特征空间分成若干组；B.1.3再将各组光谱特征空间中横坐标所对应的纵坐标值最小的点（R,NIRmin）挑选出来，作为初始土B.1.4剔除与平均值偏差超过两倍标准差的点，构成裸土像元点集；B.1.5最后进行最小二乘拟合，得到土壤线方程，斜率M即为所求土壤线斜率M值。B.2各地理分区的土壤线斜率M值。表B.1土壤线斜率M值表1112223334445556667778889991112223334445556667778889991112223339表B.1（续）444555666777888999111222333444555666777888999111222333444555666777888999111222333444555666777888999111222333444555666DB63/1681—2018表B.1（续）777888999111222333444555666777888999111222333444555666777888999111222333444555666777888999（资料性附录）祁连山东部地区和青南的东南部地区的干湿边系数C.1祁连山东部地区的干湿边系数表C.1祁连山东部地区的干湿边系数表C.2青南的东南部地区的干湿边系数表C.2青南的东南部地区的干湿边系数表（资料性附录）2016年曲麻莱夏旱监测示例D.1数据处理D.1.1数据格式和投影转换本示例所用的EOS/MODIS产品为NASA数据中心提供的2001-2016年MODIS陆地产品系列中的MOD09A1，即全球500m分辨率8d合成的NDVI产品。利用美国NASA数据中心提供的专门软件MRT（MODISReprojectionTool）把MOD09A1数据产品时间相同、覆盖青海范围的HDF数据作为输入对象，提取所需的NDVI图像。将文件格式由hdf格式转换成tif格式，将投影方式由Sinusoidal方式转换为WGS84/Albers系统（双标准纬线：25ºN、47ºN，中心点经纬度96ºN、36ºE）。D.1.2数据质量控制D.1.2.1先使用NASA提供的LDOPE软件处理下载数据的第8波段。首先利用unpack_sds_bits.exe对压缩文件的质量信息解码，然后利用cp_proj_param.exe把原文件中的地理坐标恢复到已解码文件，再利用MRT软件处理成所需要的地图投影和文件格式，最后得到NDVI数据在像元层次上的质量和可用性描述。D.1.2.2然后使用计算机挑选提取质量最好和较好的、晴空下无云的、非雪盖的像元，完成数据质量的自动判识。在此基础上，再通过人工判识的方法，对每个反射率数据进行质量检查，对失真数据进行D.2土壤重量含水率生成利用最小值合成方法生成逐像元点上的2001年-2010年NDVI最小值，利用最大值合成方法生成逐像元点上的2001年-2010年NDVI最大值。再计算各像元点的VCI值。最后使用曲麻莱VCI模型计算0cm-20cm土壤重量含水率。D.3土壤墒情分析利用表1中分区号6的阈值，对第153天-233天曲麻莱地区土壤墒情进行等级划分。结果表明6月中旬曲麻莱地区发生轻度土壤干旱，虽然7月上中旬干旱等级变轻，但旱情没有得到明显缓解，8月上中旬旱情持续加重，直至8月底（见表D.1）。由于持续干旱导致2016年曲麻莱地区牧草黄枯期（8月22日）较历年（9月16日）提前24天。表D.12016年6-8月曲麻莱地区土壤墒情监测情况/DB63/1681—2018参考文献[1]王江山.青海省生态环境监测系统[M].北京：气象出版社,2004年.[2]倪健,郭柯,刘海江,等.中国西北干旱区生态区划[J].植物生态学报,2005,29(2):195-184.[3]严进瑞.青海省气候区划[J].青海气象,1999,01.[4]张忠孝,李生梅.青海省气候区划探讨[J].青海师范大学(自然科学版),2006,03.[5]刘玉洁,杨忠东,等.MODIS遥感信息处理原理与算法[M].科学出版社,2001年.[6]赵英时,等.遥感应用分析原理与方法[M].科学出版社,2003年.[7]AbduwasitGhulam,QimingQin,ZhimingZhan.DesigningofthePerpendicularDroughtIndex[J].EnvironGeol(2007),52:1045-1052.[8]DandanXu,XulinGuo.AStudyofSoilLineSimulationfromLandsatImagesinMixedGrassland[J].RemoteSensing,2013(5),4533-4550.象,2008,27(5):1046-1053.[10]张文江,陆其峰,高志强,等.基于水分距平指数的2006年四川盆地东部特大干