基于温度植被干旱指数的黑龙江省20年干旱时空特征研究

为了探讨2000—2019年黑龙江省的干旱时空变化特征,通过利用MODIS的归一化植被指数和地表温度产品计算温度植被干旱指数(TVDI),对20 a的5—9月农业干旱进行了监测。结果表明：(1)从时间上来看,2000—2006年干旱较严重、2007—2013年干旱减弱、2014—2019年干旱震荡减弱,其中2006年、2009年和2015年极端干旱情况最重,年平均干旱有显著减弱趋势而极端干旱未通过显著性检验分析。年内5月是全省干旱最严重时期,6月和9月干旱次之,7月和8月干旱较弱。(2)从空间上来看,根据干旱频率高低强度大小将全省划分为重风险区、中风险区和低风险区,年干旱特征为讷河市、甘南县、齐齐哈尔市、龙江县、林甸县、泰来县、大庆市、肇源县和杜尔伯特县属重风险区,西部地区和宝清县、富锦市、友谊县、集贤县、勃利县和宁安市属中风险区,北部、中部和东北部地区属低风险区。(3)逐月干旱空间特征表现为西部地区、宁安市、勃利县、鸡东县、友谊县、宝清县和集贤县等地区5月干旱发生频率高、强度大,西部部分地区6月持续高频率高强度干旱,大庆市周边及泰来县、龙江县、甘南县、齐齐哈尔市、讷河市等地区9月干旱...     

基于植被温度条件指数的克里雅河流域干旱监测研究

干旱是干旱半干旱地区由气候变化和人类生产活动而引起的环境问题之一。区域环境干旱化趋势的研究对该区域生态环境、水资源管理及农业生产有着重要意义。在植被温度条件指数（VTCI）的基础上对克里雅河流域进行干旱监测。结果表明：2005-2010年研究区整体上向干旱化方向发展,由北向南干旱趋势依次增强。其中,南部山区2005年VTCI值为0.696 4,到2010年VTCI值为0.486 4,其变化相差-0.210 0,旱化趋势较为严重;研究区中部的VTCI相差值分别为0.071 3和0.042 6,表现为有轻微干旱程度减弱趋势,变化不明显;北部地区即克里雅河下游地区的VTCI值从2005年的0.121 0减少到2010年的0.075 4,VTCI相差-0.045 6,呈轻微旱化趋势。     

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。     

基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测

为实现江苏省淮北地区农业旱情监测,利用Savitzky—Golay(S-G)滤波方法,对2011—2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land Surface temperature,LST)8 d产品进行重构,去除原8 d数据的噪声,填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据,计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);分析TVDI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型。最后,利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明:1)S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量,并能对缺失数据进行填补;2)TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演,所建模型在试验区具有一定的普适性,反演精度较高(R2=0.575,RMSE=2.59%);3)TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用,能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。     

基于温度植被旱情指数的徐州市郊干旱遥感监测

利用Landsat TM/ETM+数据,以徐州市郊为研究区,获取归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和地表温度(Ts)信息,分别构建NDVI-Ts和SAVI-Ts特征空间,依据这两个特征空间计算出研究区2001年4月3日和2007年5月14日的温度植被旱情指数TVDI(NDVI)和TVDI(SAVI),并分别与地表温度(Ts)和降水量进行了相关评价.结果表明,TVDI可用于实现大范围的干旱监测,SAVI能够修正NDVI对土壤背景的敏感,基于SAVI的反演结果明显优于基于NDVI的反演结果,能够有效地运用于干旱监测.     

FY-3A/MERSI与MODIS的温度植被干旱指数反演及对比分析

为了探讨近年来被广泛使用的MODIS数据以及我国的FY-3A/MERSI数据对同一地区同一时刻的旱情所得的温度植被指数的差异以及可比性,选择我国四川省旱灾频发的攀西地区为研究区,分别反演MODIS-TVDI和MERSI-TVDI,并探讨两者监测结果的特点以及可比性。结果发现:（1）MERSI数据的干湿边线性拟合系数要高于MODIS数据。（2）MODIS-TVDI与MERSI-TVDI的差值变化范围在-0.12到0.23,差值均值为0.11,MODIS数据的监测结果比MERSI数据的监测结果略大。（3）MODIS-TVDI与MERSI-TVDI在各类地物的反演结果上都具有较高的一致性,其中林地R²最高为0.944。（4）MODIS-TVDI、MERSI-TVDI与当前月份降雨量存在显著负相关,其线性相关系数分别为-0.83,-0.91,两者干旱监测结果是可信的。     

利用改进温度植被干旱指数反演农田表层土壤水分的研究

土壤水分作为土壤的重要组成部分,是气候、农业和生态系统的关键组成要素。快速、大面积和实时地监测土壤含水量,对旱情预报、农田灌溉和作物估产有着十分重要的作用。本文主要结合Landsat 8光学影像数据对地表土壤含水量进行反演,在温度植被干旱指数（TVDI）的地表温度－植被指数特征空间基础上引入分形覆盖度,构建地表温度－分形覆盖度特征空间,从而计算得到改进温度植被干旱指数（ITVDI）,采用研究区实测土壤含水量数据对计算的结果进行对比分析。为了分析TVDI和ITVDI与土壤体积含水量的关系,分别制作TVDI、ITVDI与土壤体积含水量的散点图并分析相关性。研究结果表明:在小麦拔节期内,研究区域大部分地区处于干旱状态,轻旱地区主要分布在研究区西部、北部以及中部的高植被覆盖地区;重旱地区主要分布在城市中心及部分裸露地面和小麦种植地区。TVDI和ITVDI与地表土壤含水量线性相关显著,两者均可表征研究区干旱的实际情况。但ITVDI引入分形植被覆盖度参数,在一定程度上避免干旱指数受到地表覆盖类型的限制,使得ITVDI与实测土壤含水量的相关性和反演精度都高于TVDI。因此,ITVDI能够更好地反映研究区域土壤含水量的状况,更适合高植被覆盖度地区土壤含水量反演。     

条件植被温度指数在云南干旱监测中的应用

对干旱进行监测,有助于各级政府及时了解旱情,采取积极有效的防旱、抗旱措施,促进水利设施建设与合理布局,确保农业生产发展与粮食安全。该文采用MODIS多时相归一化植被指数与地表温度遥感影像产品,分析研究区归一化植被指数—地表温度特征空间,应用条件植被温度指数对云南省2009年9月－2010年3月干旱的时间、空间特性进行监测。监测结果表明云南省旱情随时间有所波动,但整体旱情呈发展趋势;监测期内云南省旱情分布较广,受灾面积超过70%,仅西北角小片地区受干旱影响较小,特旱区主要分布于云南省中部、东部和南部地区。应用相关研究成果对干旱监测结果进行验证,结果表明监测结果可信,能够为防灾减灾相关部门提供有力的信息支持。     

基于遥感温度植被干旱指数的小蠹虫害预警

针对小蠹虫对森林的危害隐蔽强,症状滞后性明显,在其早期发生时进行遥感识别非常困难。该文基于干旱和虫害存在一定的时滞相关性的假设,提出基于温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)预报小蠹危害的方法。以遭受大面积连续干旱和小蠹危害的云南省中部的石林县为案例区,利用Landsat数据,建立归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)-地表温度(land surface temperature,Ts)特征空间,估算逐像元TVDI。基于地面小班调查的虫害等级数据(健康、轻度、中度和重度4个等级),比较不同虫害等级斑块TVDI差异。同时,以持续干旱2011年轻度受害区为例,结合受害前后云南松林NDVI差值(difference of NDVI before and after the forest attacked by bark beetles,d NDVI)表征实际受害程度的方法,建立TVDI与d NDVI的关系,对2012年进行预测。结果表明,2010-2015年,受害区整体呈下降趋势,TVDI由西向东逐渐变大。健康云南松林TVDI显著高于虫害云南松林(P0.05),且虫害越严重,TVDI越小;2011年,TVDI与d NDVI呈显著负相关(P0.05),可以用线性模型进行拟合,拟合决定系数R2为0.322。采用模型对2012年实际发生情况进行预测,得到预测与实测d NDVI均方根误差RMSE为0.237。在整体干旱的环境下,相对湿润的地方小蠹虫害更严重。因此,可以根据TVDI空间分布特征,找出TVDI相对较小的区域,作为虫害可能发生的重点关注区域,该研究对及时发布虫情监测信息有建设性的意义。     

藏北高原土壤湿度MODIS遥感监测研究

利用Terra与Aqua两颗卫星的MODIS地表温度和植被指数数据,分别构建LST-NDVI与LST-EVI共四种不同组合的Ts-VI特征空间,并依据该特征空间提取温度植被干旱指数(TVDI)作为反映土壤干湿状况的指标,探讨一种合适的遥感监测藏北高原土壤湿度的方案,并基于同步的实地土壤表层含水量采样数据进行验证评价。研究表明,四种数据组合方案提取的TVDI分布图均能较好反映藏北土壤湿度,且Terra MODIS LST-EVI构建的特征空间提取TVDI指标效果最佳。在此基础上获得的藏北高原土壤湿度分级图表明,从东南到西北土壤湿度逐渐降低,并呈现明显的空间分异规律。     

基于地表温度和植被指数特征空间的农业干旱遥感监测方法研究综述

遥感技术以其便捷、反映迅速、大范围监测等优点在农业旱情监测中得到广泛使用。通过遥感资料反演的地表温度（Ts）和植被指数（NDVI）不仅可以表征绿色植被的生理和生长状况,还能揭示植被土壤水分信息,反映作物受旱状况,但两者单独使用时存在缺陷。而基于地表温度和植被指数特征空间的干旱监测方法有利于统一定量标准来判别植被干旱情况,同时还解决了植物在受水分胁迫时短期内仍能保持原有绿色的时间滞后的问题,提高了旱情监测的准确度和实用性。该文以地表温度和植被指数特征空间干旱监测方法为基础,较为详细地阐述了各个方法的基本原理和适用范围,并结合实例归纳总结了与之相关的四种方法的优、缺点,进一步探讨了今后研究的重点。     

基于MODIS的河南省遥感干旱监测研究

基于遥感的大面积干旱监测发挥着重要作用,但多种不同的遥感干旱指数在不同区域的空间适应性研究相对较少。利用MODIS数据分别计算归一化植被指数、距平植被指数、植被状态指数和温度状态指数等,并结合传统气象干旱指数分析近10a来河南省的干旱情况。结果表明,2000—2009年有6a发生了不同程度的干旱,其中豫北和豫西地区的干旱程度严重,遥感干旱监测的结果与气象干旱指数基本一致;分析了河南省不同区域和时段内基于遥感的干旱指数与气象干旱指数的相关性,总结出4种基于遥感的干旱指数在时空格局中的适用性,为干旱监测提供技术支持。     

基于MODIS数据的山东省2014-2016年干旱监测分析

针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,以山东省为研究区,基于温度植被干旱指数方法（TVDI）,利用S-G加权滤波对MODIS地表温度产品MOD11A2和植被指数产品MOD13A2数据进行了重建,根据重建后的数据计算2014—2016年山东省的温度植被干旱指数,在比较NDVI-LST与EVI-LST构建的温度植被指数干旱模型（TVDI）的基础上,利用效果更好的EVI-LST构建的TVDI模型反演山东省2014—2016年的干旱情况,最后利用气象站观测数据对TVDI结果进行了相关性分析。研究表明,山东省在2014—2015年全年平均干旱面积占比分别为37.62%,41.7%,2016年基本无旱情发生。气象站观测的降水、温度与TVDI的相关性均在0.32以上,且均通过显著性检验,说明植被覆盖信息和陆地表面温度信息相结合反演的TVDI空间和时间分布能够较好地反映表层土壤水分变化趋势,其作为旱情评价指标是合理的。     

基于植被状态指数的县域冬小麦干旱时空变化特征分析

[目的]分析县域冬小麦干旱的时空异质性,为抗旱减灾提供辅助决策支持。[方法]基于GF1,Landsat, Sentinel-2等中高分辨率遥感数据,选取植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)作为干旱监测指标,计算2011—2021年禹州市冬小麦VCI,逐年分析禹州市冬小麦干旱分布情况,并通过变异系数、线性趋势法、重心迁移和标准差椭圆等方法,对禹州市冬小麦干旱的稳定性、变化趋势、时空变化等特征进行了多维度分析。[结果](1)空间上,2011—2021年禹州市冬小麦干旱主要分布在北部和西部的山岗丘陵区,干旱面积和干旱强度由平原区向山岗区逐渐延展扩大;变异系数与变化百分率均值分别为0.62,13.12%,冬小麦干旱稳定性与变化趋势空间分布一致性高;重心迁移轨迹总距离和标准差椭圆扁率从无旱到重旱逐渐变小,标准差椭圆面积逐渐变大,表明干旱空间分布由集中趋于分散;(2)时间上,禹州市冬小麦每年都有轻旱发生,中旱和重旱平均2～4年发生一次,2012—2014年连续3年旱情较重,中旱和重旱总占比均超过35%,其次为2016年和2018年。[结论]近11年来禹州市...     

基于FY-3 VIRR的温度植被干旱指数在陕西省的应用及其IDL实现

以FY-3可见光红外扫描辐射计（VIRR）L1数据为信息源,对FY-3 VIRR L1数据在陕西省云检测、地表温度、温度植被干旱指数（TVDI）等反演方法进行本地化研究,同时使用IDL程序语言研制了FY-3 VIRR L1数据预处理、云检测、地表温度反演、TVDI指数法反演土壤干旱程度等应用程序,以实现利用温度植被干旱指数（TVDI）对陕西省土壤干旱程度的监测,并对检测结果进行数据反演。反演结果表明,利用FY-3 VIRR L1数据生成的TVDI与20cm土壤相对湿度具有良好的负相关性,相关系数在-0.535左右;TVDI能较好地反映陕西省土壤干旱状况,在延安、关中、陕南的TVDI反演结果与实际旱情一致性较好,但在植被覆盖较差的榆林部分地区,反演结果与实际旱情差异较大。     

基于MODIS数据的湖南省旱情监测研究

干旱的发生不仅影响到当地的农业生产,还极大的破坏了当地的生态环境。采用MODIS数据以条件植被温度指数(VTCI)作为旱情指标,对湖南省2005年7月下旬的旱情分布进行了监测。综合考虑了归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)的优劣性之后,以EVI代替NDVI构建了EVI-Ts特征空间,其中采用分裂窗算法对陆地表面温度进行了反演,最终得到了与实际旱情大致相符的旱情分布图。研究表明:此种方法适用于湖南省的旱情监测,同时它也是一种便捷、高效的大面积与近实时监测方法。     

利用SPOT数据进行干旱监测的应用研究

植被状态与环境干湿程度密切相关,而归一化植被指数(NDVI)是植被状态的最直接表现.利用NOAA/AVHRR对植被生长环境的干旱监测研究已较成熟,并积累了一些如距平植被指数等快速、便捷的干旱监测方法.利用比利时佛莱芒技术研究所提供的1998-2006年SPOT VGT数据,采用距平植被指数干旱监测方法,对宁夏回族自治区2000年春末夏初遭遇的特大干旱进行监测,并用1998-2005年平均分布于全区的各气象监测点观测数据进行验证.结果表明,利用SPOT VGT数据能够较准确地监测出干旱发生的范围和相应的干旱程度,基于SPOT VGT数据的距平植被指数干旱监测模型可以作为一种快速、便捷的干旱监测方法,在实践部门进行推广应用.