Page 158 - 遥感技术在生态环境监测中的应用研究

第五章 遥感技术在煤矿矿山地质环境监测中的应用研究

Kogan 等人选择长时间序列的 NOAA/AVHRR 数据资料，认为由于研究区的环境背景不同，

因此不同研究区域土壤干旱程度无法通过 NDVl 全权表示，（F.N.Kogan，1990；F.N.Kogan，
1995），针对这一科学问题，提出利用植被状态指数.VcI（vegetation.condition.index）来表
征植被在不同研究实践的生长状态以及受胁迫程度即缺水状况，其计算公式为：

上式中：NDVI 表示为归一化植被指数、NDVImax 为研究时间内归一化植被指数的最

大值、NDVImin 为归一化植被指数的最小值。
其中归一化植被指数的最大值（NDVImin）与归一化植被指数的最小值（NDVImax）
差值代表研究区植被的生境，归一化植被指数（NDVI）与归一化植被指数的最大值

（NDVImax）的差值表示某个时间段气象资料，得出归一化植被指数（NDVI）与（NDVImax）
的差值与植被生长状况呈正比，且植被状态指数（VCI）与归一化植被指数（NDVI）呈正

相关，基于此，就可以利用 VCI 来表征植被的受胁迫状况，进而用其来监测反演地表土壤
水分等信息。
ATNDVI 表示为距平植被指数，它是基于植被与环境变化具有指向性特点，常被应用

在干旱监测等方面的植被指数，ATNDVI 计算公式为：

上式中，代表每年的归一化植被指数平均值；t为天数；TNDVI是每旬中NDVI的最大值。
但是，归一化植被指数（NDVI）、距平植被指数（ATNDVI）、植被状态指数（VCI）

等指标虽能够较好的反映植物受水分胁迫状况，但未考虑气候因子、环境背景等，具有一
定的欠缺性和滞后性。
（2）热红外方法

热红外方法是结合热平衡原理和土壤水分和遥感成像原理等内容的基础上，利用相关
指数比如土壤的热惯量、作物缺水指数、植物蒸散等来反演地表土壤水分信息（许林书，
2006）。其中土壤热惯量的计算公式为：

其中，P 表示热惯量，λ 指热传导率（热通过的速度），ρ 指密度，c 指比热容。发
现某物质土壤含水量增加，其 λ、c 会随之增加，经众多研究也证明了土壤热惯量 P 与土

壤含水量呈正相关关系。这种方法被广泛应用并建立了相关的模型，但是由于增加的蒸发、
凝结等因素较多导致未知参数过多，解算过程复杂。针对这一缺点，PriceJ.C 等学者提出
了新的优化模型，是在地表能量平衡方程的基础上整合提出了新的地表综合参数，考虑了

土壤辐射率、温度、湿度等气候参数，其关系计算方程为：：

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