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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。  相似文献   
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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。  相似文献   
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