基于遥感的干旱监测方法研究进展
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摘要 在全球变暖的气候背景下，近年来干旱频发且不断加剧，给人类的生产生活造成了严重的影响。本文基于遥感原理，介绍了归一化植被指数、温度状态指数、标准化降雨指数和标准化降雨蒸散指数等几种常见的干旱指数，综述了运用不同干旱指数进行监测的实践应用。最后，针对目前研究中存在的问题，对今后研究的主要方向作出了展望。
关键词 干旱;遥感;监测方法;干旱指数
中图分类号 S127;S423 文献标识码 A
文章编号 1007-5739（2020）02-0193-01 开放科学（资源服务）标识码（OSID）
Abstract Under the background of global warming，drought frequently occurs and intensifies in recent years，which has a serious impact on human production and life. Based on the principle of remote sensing，this paper introduced several common drought indexes such as normalized vegetation index，temperature condition index，standardized precipitation index and standardized precipitation evapotranspiration index，and summarized the practical application of different drought indexes in monitoring. Finally，in view of the existing problems in the current research，the main research directions in the future were prospected.
Key words drought;remote sensing;monitoring method;drought index
我国作为干旱气象灾害严重的国家之一，降水量不能满足农作物的需求、并且有逐年减少的趋势，干旱事件频繁发生，对社会造成了巨大的经济损失。传统的干旱监测方法主要是对监测站的单点数据进行采样，监测速度慢，范围有限，难以满足实时、大范围旱情监测的要求[1]。近年来，由于遥感技术具备覆盖范围广、数据连续强、客观、及时、经济等优点，成为干旱监测中最具前景的技术手段，可以弥补地面站监测的不足。同时，随着航空航天技术和数据通讯技术的发展，干旱监测的遥感卫星数据源越来越丰富。
1 遥感数据源
自1972年第一颗地球资源衛星发射，遥感数据逐渐增多，数据的功能和用途也在不断完善。目前可用于干旱监测的遥感数据主要有NOAA/AVHRR、MOD13A3、MOD11A2、MERSI、Landsat8等。根据研究的目的、方法及精度的不同，可以选择不同的遥感数据[2]。
2 遥感干旱监测方法
2.1 干旱指数
目前，国内外对干旱遥感监测做了大量的研究，相关学者已经研究了一系列的干旱遥感监测指数，如归一化植被指数（NDVI）、植被状态指数（VCI）、温度状态指数（TCI）以及温度植被干旱指数（TVDI）等[1]，对于干旱的监测方法应用最广泛的主要有帕尔默干旱指数（PDSI）、标准化降雨指数（SPI）和标准化降雨蒸散指数（SPEI）[3]。提取诸多算法，如植被参数信息分析、微波遥感法和土壤热惯量分析等。
2.2 研究方法相关应用
季建万等[4]利用Landsat8遥感影像数据，对山东半岛东北部地区进行干旱遥感监测，得出研究区干旱等级逐渐增加，干旱不断加强的结论。刘玉琴等[5]分别运用不同植被指数（EVI和NDVI指数）构建地表温度-植被干旱指数（TVDI），对福州地区土壤干湿状况进行遥感监测，结果表明前者监测精度更高。王 娇等[6]利用经过DEM校正后的地表温度构建改进型地表温度-植被干旱指数，监测结果较好。曹 影等[7]在TVDI指数的基础上对云南地区干旱情况进行了监测，结果表明，干旱分布区域与实际情况基本吻合，是一种有效的土壤监测方法。孙嵩松等[8]利用多源遥感数据归一化植被指数NDVI和热带降雨测量卫星TRMM结合构建了基于旬尺度的MNDVI干旱监测模型，并以吉林省农作物生长季为例进行验证。温国涛等[1]利用MODIS归一化植被指数（NDVI）产品MODLT1M和MODIS地表温度产品MODND1M，计算2004—2014年陕西省月温度植被干旱指数（TVDI），基于TVDI研究陕西省11年来干旱的空间分布特征、时间变化特征及干旱演变趋势，并结合气象数据进一步探究引起干旱变化的气象因素。许多学者也采用SPEI研究了中国区域及东北地区近几十年来干旱时空变化特征，结果证明SPEI在该地区有较好的适用性[3]。陈少丹等[3]利用标准化降水蒸散指数SPEI和温度植被干旱指数TVDI，分析了河南省不同时间尺度干旱发生的时空变化特征和强度，和河南省区域面积上的干旱空间变化。 3 遥感干旱监测特点
基于遥感技术建立的干旱指数具有大范围空间数据的连续性，相关数据遍布地面台站稀疏或不存在的区域;数据采集的重访率较高，能够回顾分析研究历史数据，进行历史干旱的分析与建模。数据获得所需成本小，还能免费获取大多数中等分辨率的遥感影像[9]。
4 展望
前人多使用国外卫星数据进行研究，国产遥感数据研究较少;在算法方面多针对单个卫星数据特点设置干旱监测算法，算法可移植性较差。遥感技术监测区域干旱数据易获取、区域广、时空连续性强、可视化强，能够弥补地面台站稀疏或不存在等问题。未来遥感干旱指数发展趋势为较易获取数据并能呈现出各种格式，能定期发布区域干旱状况的业务化数据产品;能精确计算各时间段内各区域相对历史数据的干旱的异常程度;能区分轻旱、中旱和重旱。如能用GIS对数据进行可视化分析，能够对遥感干旱指数计算结果进行精度评估。
5 结语
利用遥感数据的特点和优势，在有效范围内进行信息获取，对我国各地区干旱情况进行迅速分析，能够提高气象服务科技含量，为气象防灾减灾提供重要依据，对于降低干旱对农业生产造成的损失、农业经济发展等具有重要的现实意义。
6 参考文献
[1] 温国涛，白建军，孙嵩松.基于时间序列遥感数据的陕西省2004—2014年干旱变化特征分析[J].干旱地区农业研究，2018，36（1）：221-229.
[2] 李娜.基于遥感的植被物候学方法研究[J].安徽农业科学，2015，43（5）：318-319.
[3] 陈少丹，张利平，汤柔馨，等.基于SPEI和TVDI的河南省干旱时空变化分析[J].农业工程学报，2017，33（24）：126-132.
[4] 季建万，沙晋明，金彪.山东半岛东北部地区干旱遥感监测[J].灾害学，2018，33（2）：206-211.
[5] 刘玉琴，沙晋明，王德生.基于TVDI的福州地区土壤干湿状况遥感监测[J].亚热带资源与环境学报，2013，8（4）：75-80.
[6] 王娇，丁建丽，袁泽.基于Ts-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进[J].中国沙漠，2016，36（6）：1606-1612.
[7] 曹影，胡文庆，颜培东.基于温度植被干旱指数（TVDI）的云南干旱遥感监测[J].工程勘察，2016，44（1）：69-73.
[8] 孙嵩松，王喜民.基于多源遥感数据的干旱监测研究[J].山东农业科学，2019，51（2）：150-157.
[9] 孙杰，林宗坚，崔紅霞.无人机低空遥感监测系统[J].遥感信息，2003（1）：48.
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