高光谱遥感在干旱监测中的应用

土壤水分是土壤的重要组成部分，是影响陆地表面的吸收、反射和发射等特性的关键因素，在地球表面与大气层之间的物量循环中起着重要的作用。土壤含水量作为表征一定土层深度下土壤干湿程度的物理量，是土壤水分的关键参数。土壤含水量可以用重量含水量、体积含水量等方式表示，是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报中的重要参数，也是农业灌溉管理和农田旱情预报的重要依据。

星载高光谱传感器土壤水分含量估算是通过获取地表反射、发射的电磁波信息，对接收到的信息处理后获得高光谱图像数据，并对其进行分析，建立土壤含水量与土壤反射率之间的关系，实现对土壤含水量的监测。目前研究中常用的机载或星载成像高光谱数据源主要有AVIRIS、Hymap、Hyperion等。利用偏最小二乘法通过Hyperion图像预测了土壤含水量和黏土含量，但反演精度较低，主要是由于Hyperion图像的空间分辨率(为30m)较低，以及水汽吸收对图像的影响。对Hyperion图像反射率的一阶微分进行多元逐步回归分析，分别建立了有植被覆盖和剔除植被光谱的土壤含水量估测最佳模型。

在农业干旱卫星遥感监测方面，2008年，我国首次发射用于环境与灾害监测预报的卫星一环境减灾卫星(HJ-1)A、B星，其A星上搭载了我国第一台对地观测星载成像光谱仪，也是我国第一台用于航天对地观测的干涉成像光谱仪，为农业干旱遥感监测提供了最新的、可靠的数据保障。