被动微波遥感植被指数在中国的应用研究

微波遥感具有全天候、全天时和穿透性强等特点,利用微波遥感数据提取的植被指数适用于植被的实时监测,文中试图找到一种适用于中国地区的被动微波遥感植被指数。首先利用2003-2011年中国地区每日的被动微波遥感数据(AMSR-E)计算了5种植被指数;然后选取落叶林、草地、农田三种典型植被区,分析5种植被指数随着季节变化的特征;最后在全国对5种植被指数与相应时间序列的归一化植被指数(NDVI)进行了相关性分析,并利用显著性检验对相关性分析结果进行了评价。结果表明:利用升轨微波遥感数据(36.5GHz)计算的微波极化差异指数(MPDI36.5)可以有效地监测中国地区的植被状况。     

基于广西岩溶和非岩溶地貌的干旱遥感监测模型研究

根据MODIS植被指数和陆面温度,建立植被状态指教(VCI)、温度条件指数(TCI)和植被-温度指数(DI)模型;采用广西2004年10～11月数据,利用相关系数、全距和变异系数对3个干旱监测模型应用于广西岩溶区和非岩溶区大范围干旱监测的适用性进行了论证分析,结果表明:植被-温度指数模型(DI)最适用,温度条件指数(TCI)次之,植被状态指数(VCI)则较难胜任.并使用植被-温度指数DI模型监测了广西2005年秋旱,经与干旱实况对比,干旱指数DI的监测结果与实况相符,表明植被-温度指数遥感监测模型能准确反映出广西岩溶和非岩溶地貌环境的干旱时空变化特征,适用于广西大范围的干旱监测.     

基于TRMM的三江源区8月份干旱特征

以三江源区为试验区,利用1998-2010年热带降雨卫星（tropical rainfall measuring mission,TRMM）和气象站点数据,进行标准化降水指数（SPI）的分析与计算,获得了三江源区8月份10 a干旱变化的时间序列信息,并分析了区域干旱时空变化规律。结果表明：基于TRMM数据的标准化降水指数进行干旱监测精度较好,充分发挥了站点和遥感方法的优势,具有实际应用价值。     

关中平原干旱遥感监测指数对比和应用研究

采用2000-2016年5月份MODIS数据,构建NIR-Red特征空间,对比分析基于该特征空间的垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)、改进型垂直干旱指数(Modified Perpendicular Drought Index,MPDI)、土壤湿度监测指数(Soil Moisture Monitoring Index,SMMI)及改进型土壤湿度监测指数(Modified Soil Moisture Monitoring Index,MSMMI)这四种干旱监测指数的有效性,并与实测土壤湿度进行相关性分析;最后采用精度最高的SMMI分析关中平原的旱情时空分布特征和规律。结果表明:(1) PDI、MPDI、SMMI及MSMMI均与10cm深土壤湿度存在负相关关系,可决系数R2分别为0.60、0.40、0.64、0.40,表明PDI、MPDI、SMMI及MSMMI均可作为旱情监测指标,且SMMI略优于其它三种监测指数;(2)关中平原东部、中部、西部部分地区旱情严重,西南部地区旱情较轻,且旱情呈年际波动显著的特征;(3) SMMI与月平均气温呈正相关关系区域占75.66%,与月降水量呈负相关关系区域占74.34%,其中通过90%显著性检验区域分别占总面积的27.36%、17.26%,说明降雨和温度不是导致旱情变化的主要影响因子。     

基于多源遥感数据的温度-土壤湿度-降水干旱指数(TMPDI)的构建与应用

干旱在全球范围内产生了深远的社会和经济影响,可靠的干旱监测对防旱抗旱工作具有重要指导意义。由于在植被覆盖度和农作物种植率较低区域使用植被状态或单因子进行干旱监测时精度较低,故本文采用地表温度(LST)、降水量(P)和土壤湿度(SM)数据,基于三维欧氏几何空间中欧氏距离方法构建了一种新的干旱指数:温度-土壤湿度-降水干旱指数(TMPDI)用于干旱监测。并以甘肃省为研究区,利用SPI、SPEI、遥感数据以及小麦单位面积单产对TMPDI进行验证。结果表明:TMPDI与SPI、SPEI高度相关(R20.64),且在干旱监测中兼顾降水量与气温影响的同时,降低了使用降水量或地表温度进行干旱监测的不确定性,提高了土壤湿度在农业干旱监测中的准确性与有效性,能准确地描述干旱事件的时空演变特征,同时也能较好地反映出干旱强度与干旱面积率的变化对小麦产量造成的影响,说明TMPDI在农业干旱监测中具有较高的有效性和可靠性。     

FY-3C/MERSI数据应用于陕西省干旱时空动态监测研究

基于FY-3C/MERSI 1 km遥感数据,分别利用植被供水指数模型(VSWI)、归一化干旱指数模型(NDDI)、多波段干旱指数模型(MBDI),对陕西省2014年夏季的干旱过程进行动态监测,结合研究区同时段10 cm土壤相对湿度资料,对3种干旱遥感监测模型的准确性和稳定性进行评价。结果表明:3种遥感监测模型对陕西省2014年夏季干旱过程监测的准确性均有较好表现,其中VSWI的动态监测稳定性更好;MBDI与VSWI对干旱中期干旱程度的反演结果准确性相当,但对于干旱前期与后期,VSWI结果的准确性更好。基于VSWI监测结果,将陕西省分为陕北、关中和陕南地区进行讨论,结果表明FY-3C/MERSI具备对陕西省这次干旱过程进行时空动态监测的能力。     

基于FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据的陕西农业干旱遥感监测应用研究

以陕西省夏季干旱过程监测为例,采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据,利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间,建立垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI),并与综合气象干旱指数(CI)进行相关性分析。结果表明:FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性,PDI、MPDI与CI呈显著负相关,相关系数分别为-0.135和-0.110,达到显著水平,PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好;2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带,5月下旬的干旱过程最为严重,对冬小麦产量有较大影响;相较于国际气象卫星和陆地卫星数据,国产FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据具有更高的时空分辨率,在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。     

基于FY-3D/MERSI-II数据的陕西农业干旱遥感监测应用研究

以陕西省夏季干旱过程监测为例，采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSI-II数据，利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间，建立垂直干旱指数（PDI）、改进型垂直干旱指数（MPDI），并与综合气象干旱指数（CI）进行相关性分析。结果表明：FY-3D/MERSI-II数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性，PDI、MPDI与CI呈显著负相关，相关系数分别为-0.135和-0.110，达到显著水平，PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好；2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带，5月下旬的干旱过程最为严重，对冬小麦产量有较大影响；相较于国际气象卫星和陆地卫星数据，国产FY-3D/MERSI-II数据具有更高的时空分辨率，在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。     

基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测

为了实现对藏北区域范围内春夏旱情的动态连续监测,基于温度植被干旱指数(TVDI)和模糊数学方法建立了遥感干旱的划分标准,研究时段为1980-2017年。首先利用MODIS产品数据计算TVDI,然后根据气象干旱等级监测结果,采用模糊数学法建立基于MODIS TVDI的干旱等级划分标准,并对监测结果进行精度验证,最后分析了近年来藏北地区旱情的时空变化特征。得到的主要结论:①基于归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)计算得到的温度植被干旱指数TVDIN和TVDIE,均与20 cm实测土壤水分含量在0.05的水平达到显著相关,TVDIE的决定系数更高;②基于TVDIE将旱情划分为无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱5个等级,其中,据此标准获得的藏北地区旱情等级与气象干旱等级监测结果大体一致;③近年来藏北地区旱情整体不太严重,且总体趋缓,其中,2009年最严重,发生中旱及以上旱情的区域面积达24%,年内旱情在6月最严重。就旱情的空间分布特征而言,研究区西南部和中部干旱比较严重,北部和东南部相对较轻。研究成果可为藏北地区干旱监测提供数据支撑,遥感干旱等级的划分方法可为其他地区的干旱研究提供参考。     

三种复合干旱指数在我国三大农业主产区的适用性分析

利用多源遥感数据,通过与SPI-3的线性相关分析及实际旱情的对比,研究了三种复合干旱指数(PADI、OVDI、TVDI)在我国三类(冬小麦、夏玉米、水稻)农业主产区的适用性。结果表明:三种复合干旱指数不适用于水稻区的干旱监测;在三类农业区的干旱监测中,指数PADI、TVDI对干旱量化结果较为准确(干旱持续时间、严重程度、空间分布等),OVDI对旱情严重程度的判断偏重;指数TVDI、OVDI适合大范围的旱情监测,且TVDI监测结果更为准确;PADI指数由于结合了作物信息,对干旱的量化更全面,适宜于小范围的旱情监测,但对输入信息的要求较高。     

气象、农业干旱指标综述

介绍了以降水量统计特征作为指标和以降水量、气温统计特征作为指标的气象干旱指标,以土壤含水量、作物旱情、作物需水量、供需水比例、作物水分综合统计特征为指标的农业干旱指标.列出气象、农业干旱指标计算公式,介绍计算方法和干旱指标的详细等级标准,并对各指标计算所需统计资料观测、收集的难易程度,各指标的优缺点、适用性及其适用区域范围评述,为干旱的监测、评估、预警和研究提供依据.     

Estimation of meteorological drought indices based on AgMERRA precipitation data and station-observed precipitation data

Meteorological drought is a natural hazard that can occur under all climatic regimes. Monitoring the drought is a vital and important part of predicting and analyzing drought impacts. Because no single index can represent all facets of meteorological drought, we took a multi-index approach for drought monitoring in this study. We assessed the ability of eight precipitation-based drought indices(SPI(Standardized Precipitation Index), PNI(Percent of Normal Index), DI(Deciles index), EDI(Effective drought index), CZI(China-Z index), MCZI(Modified CZI), RAI(Rainfall Anomaly Index), and ZSI(Z-score Index)) calculated from the station-observed precipitation data and the Ag MERRA gridded precipitation data to assess historical drought events during the period 1987–2010 for the Kashafrood Basin of Iran. We also presented the Degree of Dryness Index(DDI) for comparing the intensities of different drought categories in each year of the study period(1987–2010). In general, the correlations among drought indices calculated from the Ag MERRA precipitation data were higher than those derived from the station-observed precipitation data. All indices indicated the most severe droughts for the study period occurred in 2001 and 2008. Regardless of data input source, SPI, PNI, and DI were highly inter-correlated(R~2=0.99). Furthermore, the higher correlations(R~2=0.99) were also found between CZI and MCZI, and between ZSI and RAI. All indices were able to track drought intensity, but EDI and RAI showed higher DDI values compared with the other indices. Based on the strong correlation among drought indices derived from the Ag MERRA precipitation data and from the station-observed precipitation data, we suggest that the Ag MERRA precipitation data can be accepted to fill the gaps existed in the station-observed precipitation data in future studies in Iran. In addition, if tested by station-observed precipitation data, the Ag MERRA precipitation data may be used for the data-lacking areas.     

基于MODIS干旱指数与RBFNN方法的江苏冬小麦需水关键期土壤水分遥感监测应用

利用遥感指数反演土壤水分已成为监测干旱的重要手段之一，而单一的遥感干旱指数对于反演土壤水分存在一定局限，本研究从7种不同MODIS遥感干旱监测指数中选取适宜的5种并结合径向基函数神经网络（RBFNN）协同反演江苏省2018年冬小麦需水关键期的土壤相对湿度。结果表明：与单一的遥感干旱指数相比，协同RBFNN的遥感干旱指数反演的模型效果更好，与10 cm和20 cm深度的实测土壤相对湿度的相关系数分别达到0.5161和0.4307，能综合多种通道的遥感信息反映当地土壤水分的变化；同时研究利用RBFNN对2017年5月江苏冬小麦10 cm深度土壤相对湿度进行反演，得到的土壤相对湿度分布图与实测土壤墒情结果较为接近，说明利用RBFNN反演模型有效。研究结果提高了土壤湿度的反演精度，为当地农业干旱的实时监测提供了新思路。     

基于核熵成分分析的综合干旱指数的构建与应用

针对传统单变量干旱指数难以全面表征干旱及部分综合干旱指数难以反映多变量之间的非线性关系等问题，采用标准化降水蒸散发指数（SPEI）、标准化径流指数（SRI）及标准化土壤湿度指数（SSMI）3个单变量指数分别表征气象干旱、水文干旱和农业干旱，利用核熵成分分析法（KECA）构造综合干旱指数（SMDI），采用M-K趋势检验、小波分析及典型历史旱情验证等方法分析干旱的时空变化特征以及干旱指数的适用性。以黑河流域中上游为例，结果表明：研究区全年77.6%的区域表现为干旱不显著加重的趋势；在流域尺度上，干旱存在43 a的长周期，15~23 a的中周期，3~8 a的短周期；20世纪90年代夏、秋两季及21世纪以来春、冬两季干旱发生频率较高，且整体夏旱发生频率最高；1969年春、1997年秋和2009年冬的典型历史旱情验证表明SMDI优于其他3种单变量干旱指数。说明基于KECA构建的SMDI是一种有效的干旱监测指数，在黑河流域中上游干旱监测中有好的适用性。     

Index-based assessment of agricultural drought in a semi-arid region of Inner Mongolia, China

Agricultural drought is a type of natural disaster that seriously impacts food security.Because the relationships among short-term rainfall,soil moisture,and crop growth are complex,accurate identification of a drought situation is difficult.In this study,using a conceptual model based on the relationship between water deficit and crop yield reduction,we evaluated the drought process in a typical rainfed agricultural region,Hailar county in Inner Mongolia autonomous region,China.To quantify drought,we used the precipitation-based Standardized Precipitation Index(SPI),the soil moisture-based Crop Moisture Index(CMI),as well as the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI).Correlation analysis was conducted to examine the relationships between dekad-scale drought indices during the growing season(May–September)and final yield,according to data collection from 2000 to 2010.The results show that crop yield has positive relationships with CMI from mid-June to mid-July and with the NDVI anomaly throughout July,but no correlation with SPI.Further analysis of the relationship between the two drought indices shows that the NDVI anomaly responds to CMI with a lag of 1 dekad,particularly in July.To examine the feasibility of employing these indices for monitoring the drought process at a dekad time scale,a detailed drought assessment was carried out for selected drought years.The results confirm that the soil moisture-based vegetation indices in the late vegetative to early reproductive growth stages can be used to detect agricultural drought in the study area.Therefore,the framework of the conceptual model developed for drought monitoring can be employed to support drought mitigation in the rainfed agricultural region of Northern China.     

柴达木盆地干旱时空变化特征

利用柴达木盆地气象站收集的降水和气温数据,计算了SPI和SPEI两种干旱指数,并用于评价研究区不同时间尺度的干旱特征。然而,由于测站分布稀疏,两种指数在区域干旱评价方面存在不足。在此基础上基于全球范围内的scPDSIpm数据集,并用PDSI指数分析了干旱演变特征及时空分布规律,研究发现：①温度在年际尺度对研究区的干旱情况影响较大,而在月尺度和半年尺度上对研究区干旱情况影响不明显;②PDSI指数与SPEI和SPI干旱指数的相关系数较高（0.7以上）,与两者具有较好的一致性,PDSI更适宜于无资料地区的干旱评价;③研究区中部干旱状况最为严重,东部边缘和西北部干旱频次相对较少,但2000年以来这种趋势得到改善。本研究对评价不同干旱指数的适用性及资料缺乏地区的干旱评价具有重要的指导意义。     

一种基于ASAR数据的干旱监测方法

快速而准确的获取干旱信息对于抗旱救灾具有非常重要的指导意义。基于ENVISAT-ASAR数据对甘肃省黑河流域低植被覆盖区域干旱情况进行监测,利用基于改进型积分方程模型(AIEM)所得出的半经验模型准确的获取土壤的含水量信息。实验结果表明VV/VH极化数据与土壤含水量之间存在着较好的相关性,监测结果与成熟的光学监测方法垂直干旱指数(PDI)监测结果基本吻合,轻度干旱地区的监测结果相似度达到了92.8%,对于中度干旱和正常地区的监测分别达到了58.8%和66.4%,总体达到了90.7%,表明SAR数据在旱情监测中具有较大潜力。     

基于FY-3D/MERSI数据的东北地区干旱监测方法研究

干旱是影响东北地区粮食安全的主要农业气象灾害之一，遥感技术是一种可便捷进行大范围干旱监测的手段。针对目前遥感干旱指数在作物生长发育过程中监测干旱的局限性和适用性等问题，以东北地区玉米和大豆等主要大田作物发育期为切入点，基于FY-3D/MERSI卫星遥感数据和地面土壤相对湿度实测数据，开展不同作物发育阶段干旱监测指数适用性分析，结合径向基神经网络方法，构建全时期和分时期土壤相对湿度反演模型，利用实测土壤相对湿度数据开展精度验证与对比分析。结果表明：风云三号MERSI传感器数据在干旱监测中具有可行性，表观热惯量(ATI)在低植被覆盖或裸土时效果较好，适用于作物冻土期、裸土期和播种～拔节期；水分指数(WI)适用于播种～拔节期、拔节～抽雄期和成熟期等植被生长时期；分时期土壤相对湿度反演模型精度高于全时期土壤相对湿度反演模型，前者监测精度在80.0%以上，比全时期模型精度提高了10%～25%,尤其在冻土期(3月),分时期模型反演精度达到了92.6%。基于作物生长时期和形态差异，选择最适宜遥感干旱指数建立分时期土壤相对湿度反演模型，提高了干旱监测的准确性和可靠性。