基于地表温度—植被指数特征空间的荒漠化草原表层土壤含水量反演

【目的】研究地表温度-植被指数特征空间的荒漠化草原表层土壤含水量反演状况。【方法】以2014年和2015年的3期MODISL1B数据构建地表温度Ts-植被指数NDVI的特征空间,拟合出特征空间的干、湿边方程,计算温度植被干旱指数(TVDI)。对TVDI与同期野外不同深度的实测土壤含水量数据进行回归分析,建立TVDI估测土壤水分的模型,并对模型进行验证。【结果】TVDI与各层实测土壤含水量数据都有一定程度的相关性,相关系数在0.5以上。TVDI模型对研究区0~10cm、0~20cm、0~30cm深度的土壤含水量反演相对误差均不大,且相对误差随着土壤深度的增加而增大。TVDI模型的土壤含水量遥感反演中,3期0~10cm深度的土壤含水量反演值与实测值的相对误差平均值均在10%左右。【结论】TVDI模型可以更为准确地反映研究区内土壤表层0~10cm深度的含水量空间变异特征及分布状况。     

宁南山区土壤含水量遥感监测研究

选用2013年6~8月宁南山区Terra/MODIS地表反射率产品MOD13A2和地表温度产品MOD11A2数据,获取增强型植被指数EVI和地表温度LST。通过构建LST-EVI特征空间,得到温度、植被干旱指数TVDI反应各时段土壤含水量空间分布情况,以此来监测宁南山区土壤含水量空间分布及变化趋势。结合气象站点0~20 cm土壤湿度数据进行相关性分析,结果表明:此方法适合应用于宁南山区的土壤含水量及旱情监测。     

基于MODIS数据的东乌珠穆沁旗旱情监测研究

为研究植被供水指数和温度植被干旱指数在锡林郭勒草原旱情监测中的应用。采用分层采样方法进行土壤含水率野外数据获取,利用温度植被干旱指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)对2014年9月东乌珠穆沁旗土壤含水率进行监测分析,并进行了验证。利用MODIS产品地表温度日数据(MOD11A1)和归一化植被指数数据(MOD13A2),构建TS-NDVI特征空间反演TVDI和植被供水指数。结果表明:TVDI在0~10,0~20,0~30cm土层含水率监测平均误差分别为17.09%、16.17%、18.66%,较VSWI在3个土层含水率监测误差(38.62%、29.82%、23.52%)的监测精度更高。说明对东乌珠穆沁旗这种植被变化较大的草原区域而言,温度植被干旱指数能更好的反演其土壤含水率状况,对牧区的生产及科学的应对干旱具有一定的指导意义。     

基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

基于温度植被干旱指数法的河北省中南部地区的干旱监测

为大范围、实时动态监测河北省中南部地区的干旱状况,利用多年同期MODIS数据地表温度产品MOD11A2和植被指数产品MOD13A2,采用最大值、最小值合成法,合成通用特征空间干、湿边方程,构建基于Ts-EVI的TVDI干旱遥感监测模型,反演2015年3—6月河北省中南部地区干旱的空间分布。利用土壤墒情站10cm、20cm和50cm不同深度的土壤相对湿度验证TVDI模型。结果表明:TVDI与10cm、20cm和50cm不同深度土壤相对湿度的相关系数(R~2)分别为0.233、0.325和0.130,TVDI模型与20cm相关性最高,10cm次之,50cm最低。表明,TVDI模型对表层土壤相对湿度更为敏感。     

基于HJ卫星数据的土壤含水量反演及其旱情预测

干旱是影响中国农业生产的重要自然灾害之一。为确定温度植被干旱指数(TVDI)法在苏北地区干旱监测中的适用性,本试验构建基于HJ卫星数据的NDVI-Ts特征空间,提取TVDI并结合实测数据将遥感指数转化为土壤相对湿度。结果显示:特征空间构建时,考虑NDVI0.2区间可提高干、湿边的拟合精度;TVDI与各层土壤含水量均有一定的相关性,其中与10~20 cm土层土壤含水量的相关系数达-0.649~-0.854(P0.01)。结合同期降水数据,可认为基于HJ卫星数据的TVDI法对苏北地区旱情具有较好的监测效果。     

基于MODIS数据的河套灌区遥感干旱监测

基于MODIS数据,以河套灌区为研究对象,计算灌区2000—2018年作物主要生育期内(5—8月)4种遥感干旱指数、温度植被干旱指数(TVDI)、植被供水指数(VSWI)、植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI),并分析了4种干旱指数与0～20cm土壤相对含水量、降水量、灌区引水量相关性以及4种干旱指数之间的相互关系。结果表明:经过相关分析,TVDI与土壤相对含水量的相关性优于其他3种遥感干旱指数;在灌溉水量较多的灌区,遥感干旱指数与降雨量相关性较小而与灌区引水量呈现一定的相关关系。本研究发现TVDI在河套灌区有着良好的适用性。此外,在干旱监测中综合利用多种干旱指数进行分析对提高监测精度,科学合理地预报旱情具有重要意义。     

利用MODIS数据监测大面积土壤水分与农作物旱情研究

[目的]更好地利用MODIS数据监测大面积土壤水分与农作物旱情。[方法]在叙述MODIS传感器优点的基础上,介绍了几种MODIS数据监测土壤水分与农作物旱情的方法,讨论了土壤水分遥感监测中存在的问题和发展趋势。[结果]热惯量法适用于裸露的土壤或作物前期生长的地区土壤水分监测,温度植被干旱指数法(TVDI)适用于植被覆盖度比较大地区的土壤水分监测,光谱法使用MODIS数据进行大面积、多时相土壤湿度监测是可行的,该方法从叶片光合作用和冠层温度两个方面研究了作物对水分胁迫的响应。[结论]必须加强土壤水文模型和遥感模型、遥感反演方法和数字土壤工程的研究。     

基于遥感监测的农业旱灾监测研究

干旱是一种周期性发生的自然现象，在其发生过程中有关的参数如地表植被覆盖度、温度和土壤表层含水量等均可以通过遥感信息反演，这些参数客观地反映了土壤水分状况的综合特征。本文利用遥感监测数据，结合基础的地理信息数据，使用改进的垂直干旱指数（MPDI）对我国河南省冬小麦区的旱情进行了有效监测，论述了改进的垂直干旱指数监测干旱的原理与方法，结果表明此方法能有效地实时监测地表的干旱情况。     

基于MODIS的四川省干旱遥感监测不同方法的比较

针对四川省干旱的特点,以中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据为基础,选择温度植被干旱指数法(TVDI)、植被供水指数法(VSWI)、温差植被干旱指数法(DTVDI)三种算法进行比较。首先对数据进行预处理,获取指数信息和地表温度信息,然后利用获取的信息进行分析与计算,最后将这三种方法的干旱指标与实测土壤含水量进行线性相关分析,得到最适合四川省的干旱遥感监测算法。结果表明,TVDI的效果最好,DTVDI和VSWI次之。     

FY-3A卫星数据在辽宁西部地区旱情监测的应用研究

农业旱灾是人类面临的最主要的自然灾害之一。利用我国自主研发的FY-3A卫星的MERSI数据计算归一化植被指数(NDVI),将MERSI数据与MODIS数据结合,利用单通道普适算法计算陆地表面温度(LST),将归一化植被指数(NDVI)与陆地表面温度(LST)结合构建NDVI-Ts特征空间,依据该空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2009年辽宁西部地区的土壤湿度状况。利用气象站点采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI与实测土壤湿度数据显著相关,能很好地反映表层土壤湿度。并结合往年作物产量数据进行灾害评估,计算出的作物产量与干旱胁迫下的实际产量的误差在10%以内。表明该方法对辽西地区的作物产量评估具有较好的参考价值。     

贵州温度植被干旱的指数(TVDI)特征及其遥感干旱的监测应用

基于遥感技术的温度植被干旱指数(TVDI)综合了遥感陆面温度或遥感植被指数两类土壤水分检测方法的长处,有效地减小了植被覆盖度的影响,提高了遥感干旱监测的准确性.应用TVDI法和贵州2006年7月和8月,2007年8月的EOS/MODIS遥感资料,分析并揭示了山区复杂独特的NDVI-Ts空间结构特征,反演了贵州表层土壤干旱情况,并与同期当地气象站土壤湿度观测数据进行定量验证,证明TVDI与土壤湿度显著相关.该方法适宜于较大区域、复杂地形的干旱检测与预警.     

Comparison between TVDI and CWSI for drought monitoring in the Guanzhong Plain,China

Temperature vegetation dryness index(TVDI) and crop water stress index(CWSI) are two commonly used remote sensing-based agricultural drought indicators. This study explored the applicability of monthly moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) normalized difference vegetation index(NDVI) and land surface temperature(LST) data for agricultural drought monitoring in the Guanzhong Plain,China in 2003. The data were processed using TVDI,calculated by parameterizing the relationship between the MODIS NDVI and LST data. We compared the effectiveness of TVDI against CWSI,derived from the MOD16 products,for drought monitoring. In addition,the surface soil moisture and monthly precipitation were collected and used for verification of the results. Results from the study showed that:(1) drought conditions measured by TVDI and CWSI had a number of similarities,which indicated that both CWSI and TVDI can be used for drought monitoring,although they had some discrepancies in the spatiotemporal characteristics of drought intensity of this region; and(2) both standardized precipitation index(SPI) and SM contents at the depth of 10 and 20 cm had better correlations to CWSI than to TVDI,indicating that there were more statistically significant relationships between CWSI and SPI/SM,and that CWSI is a more reliable indicator for assessing and monitoring droughts in this region.     

基于温度植被干旱指数法(TVDI)的朝阳县干旱监测

利用Landsat 8数据,将归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)结合建立二维特征空间,依据二维特征空间分布图拟合干、湿边方程,进而计算温度植被干旱指数(TVDI),并对旱情分布进行分析和评价。利用土壤含水率实测值与反演的地表温度建立模型,并通过模型反演出土壤含水率与实测值进行精度检验。结果表明,随着归一化植被指数的增加,最大地表温度(Tsmax)随之减小,最小地表温度(Tsmin)基本上随之增大,Tsmin和Tsmax的趋势线交汇于一点组合成近似的三角形形状;2016年5—8月,朝阳县全县范围内基本都存在不同程度的旱情,其中6月份旱情最为严重;TVDI与不同深度的土壤含水率的相关性显著,可以较好的实现对旱情的监测。     

基于温度植被干旱指数的华东地区AMSR-E土壤水分数据的空间降尺度研究

土壤水分一直是土壤学领域中较为活跃的研究内容,是陆面过程与水循环的重要影响因素。以AMSR-E为代表的被动微波遥感技术的发展为土壤水分的研究提供了方便,但是其粗糙的空间分辨率限制了其在中小尺度内的应用。因此,本研究利用MODIS温度产品MOD11A2和归一化植被指数产品MOD13A3构建了月时间尺度下的温度植被干旱指数(TVDI);其次,利用温度植被干旱指数TVDI和土壤水分之间的线性负相关关系,对AMSR-E三级土壤水分反演产品进行空间降尺度研究,获取2003年连续月时间尺度下空间分辨率为1 km的土壤水分反演结果,并利用地面实测土壤水分数据对反演结果进行验证。地面实测土壤水分值与降尺度反演结果显著相关,每月的线性相关决定系数均在0.8以上,表明降尺度后的土壤水分反演结果具有较高的精度,能够用来表示土壤水分的分布特征。     

基于landsat8的贵州省2015年农业干旱监测研究

在全球气候变暖背景下,干旱普遍发生,而农业干旱对国民经济发展的影响尤为明显,同时农业干旱还威胁着国家的粮食安全和生态安全。基于贵州省2015年不同季节的landsat8 OIL遥感数据,利用影像数据所获取的植被覆盖指数和地表温度数据,拟合植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的特征空间,设计得到贵州省2015年春、夏、秋、冬四个不同季节的不同的土壤湿度,将TVDI作为监测农业干旱状况的指标,得到贵州省2015年的农业干旱时空分布图。结果表明,土壤含水率的高低与植被覆盖和地表温度有关,且TVDI更适宜中等植被覆盖的土壤湿度反演。贵州省2015年全年旱情较缓,各地区均不存在春旱或伏旱,只有冬季绝大部分地区土壤含水率较低,更有力地促进了农业干旱的发生。因此,对农业干旱的监测研究为贵州省农业干旱的监测管理提供有力依据,为今后减少农业干旱的影响和进一步促进农业社会经济可持续发展具有重要的现实意义。     

基于温度植被干旱指数的曲靖市干旱监测研究

本研究利用MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)产品数据,构建Ts-NDVI特征空间,计 算温度植被干旱指数(TVDI),分析评价云南曲靖市 2010—2012 年的干旱时空分布状况。结果表明, 2010 年曲靖市遭遇了非常严重的干旱灾害,受灾面积高达研究区总面积的 80%以上,基于 TVDI 指数的 旱情动态监测方法适合云南省曲靖干旱监测。本研究建立的温度植被干旱指数模型提高了干旱监测的 实用性,在曲靖市干旱监测上具有很好的适应性,可以广泛应用到该地区干旱监测研究中,为曲靖的农 业防灾减灾能力和可持续发展提供科学保障。     

基于遥感的农业干旱监测模型研究

依据干旱监测的原理,从土壤水分、植被指数、表面温度、要素综合等角度出发,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种方法的优缺点,以及各自的适用范围;重点分析了条件植被温度指数、温度-植被干旱指数,指出它们应看作是对归一化温度指数的简化处理,兼具实用性和一定的监测精度,在业务应用中有一定的推广价值,并预测了未来遥感干旱监测的发展方向和目标。     

干热河谷植被覆盖对雨季地表径流和土壤水分的影响（摘要）

[目的]研究干热河谷植被覆盖对雨季地表径流和土壤水分变化的影响。[方法]对云南省元谋县的金沙江段干热河谷植被覆盖坡面及裸地进行雨季地表径流和土壤含水量的连续观测,并对观测数据进行统计学分析。[结果]植被覆盖能够显著减少地表径流量,对照小区（裸地）地表径流量是植被覆盖小区的22倍;植被覆盖下0～180cm土壤含水量比裸地增加37.6%;植被覆盖提高了土壤深层含水量的稳定性,并保持土壤物理性质稳定;不同深度土壤不仅水分含量差异显著,而且土壤水分含量变化也明显不同。[结论]坡面植被覆盖能够明显改变土壤水文,维持土壤水分含量在较高水平,特别是20cm以下的土层。