干旱遥感监测模型在中国冬小麦区的应用

温度植被干旱指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）由于其物理意义明确,且数据易于获取,因此成为近些年在遥感旱情监测中应用较多的两个模型。为更好地完成遥感监测任务,提高精度,以全国冬小麦主产区为研究区域,利用EOS/MODIS数据,构建两个干旱指数模型,对2009年冬小麦作物主要生长时期进行干旱监测应用,并将其与不同深度土壤湿度进行相关分析、线性拟合比较及应用验证,认为两指数与10 cm深度土壤湿度相关性较好,TVDI大部表现为极显著相关,VSWI的相关性表现差于TVDI。基于土壤湿度的遥感旱情监测,TVDI比VSWI更能体现区域旱情变化趋势,其优势更明显。     

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。     

卫星遥感信息在贵州干旱监测中的应用

应用ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ资料探讨了监测贵州干旱的３种方法,即植被指数法,第４通道遥感下垫面亮温法和植被供水指数法。结果表明,植被供水指数与地面干旱指标数相关性最好,其空间分布与地面旱情分布基本一致。     

河北省土壤干湿状况遥感监测指数比较

选用河北省2010年5月Terra/MODIS地表反射率产品MOD09A1计算得到了增强植被指数（EVI）,结合同期MOD11 A2地表温度LST数据,计算得到河北省TVDI（温度植被干旱指数）和VSWI（植被供水指数）,比较分析TVDI和VSWI监测河北省土壤干湿状况的适宜性.两种指数与同期8d平均降水量数据的定性分析表明TVDI与降水量数据间具有明显的相反趋势,VSWI与降水量数据间趋势关系不明显;定量的相关分析表明,TVDI与降水量数据间表现出较显著的负相关性（P＜0.05）,而VSWI与降水量数据间的相关不显著.可见,在所选取研究时段内,TVDI指数较VSWI指数监测河北省土壤湿度更为适宜.     

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.     

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MODIS数据的福建省干旱遥感动态监测分析

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素之一,利用MODIS数据和气象资料,结合福建省的地形、气候和植被覆盖条件,分别反演出2004年和2006年的归一化植被指数（NDVI）,借助分裂窗法成功反演了两个时相的地表实际温度（Ts）,并建立了基于植被供水指数算法（VSWI）的干旱监测模型。结果表明,对于植被覆盖率高的福建省,利用VSWI进行遥感干旱监测是可行的,MODIS数据可很好地满足大范围的实时动态监测。福建省地表干旱存在着较明显的南北区域差异,东南沿海比中西部严重,从两个时相的对比来看,干旱有加重的发展趋势,而经济发展和城市化进程是引起干旱程度加剧的重要因素。     

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。     

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。     

云贵高原区干旱遥感监测中各干旱指数的应用对比

为从年和月尺度上监测云贵地区2000—2014年的干湿变化情况以及蒸散发在干旱中的作用,该文利用MODIS MOD16遥感观测和GLDAS数据模拟逐月实际蒸散发(ETa)与潜在蒸散发(ETp)数据,结合气象站观测降水数据计算3种干旱指数(标准化降水指数SPI,侦测干旱指数RDIst及蒸散发胁迫指数ESI),通过Mann-Kendall趋势检验方法分析了云贵地区近15 a的干湿变化特征,并以2009—2010年西南干旱为例来分析干旱期间蒸散发的作用。结果表明:1)2000—2014年云南中部存在明显的干旱化现象;2)云贵地区2009—2010年干旱期间,ETa和ETp在干旱发展前期的作用较小,但在干旱的演变过程中,逐渐对干旱有加剧作用,其中ETa比ETp对干旱的影响时间更长;3)干旱指数SPI和RDIst受控于降水量的变化,一致反映云贵地区2009—2010年严重干旱的准确发生时间为2009-09—2010-02,而基于ETa和ETp的干旱指数ESI则显示云贵地区干旱发生在2009-11—2010-06,更符合实际干旱演变情况,说明同时考虑ETa和ETp的干旱指数比考虑单一蒸散发因素的干旱指数在监测干旱方面更有效。该研究为提高气象干旱监测可靠性提供了参考。     

农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展

在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。     

典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系

面对多种多样的农业旱情遥感监测指数,如何进行选取是目前遥感指数应用所面临的主要难题。该文以MODIS产品为遥感数据源,比较分析了13种典型的农业干旱遥感监测指数,建立了农业干旱遥感监测指数的分类体系,阐述了不同指数类型的适用范围。结果表明,多种遥感干旱指数对农业干旱的描述并非完全一致。不同指数利用不同的地表特征变化来描述农业干旱程度,是造成这种不一致的主要原因。据此,研究将典型农业干旱遥感监测指数分为4大类:土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类。其中第1类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,这类指数中修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化,并适宜于时序变化监测。第2类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,这类指数中推荐选择基于LAI-LST特征空间的温度植被干旱指数TVDI;第3、4类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估,该文为农业干旱遥感监测指数的选取提供参考。     

利用高光谱遥感技术监测小麦土壤重金属污染

为了探讨基于小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属含量的潜力,该研究以江苏省宜兴市徐舍镇为研究区域,于2019－2020年采集农田土壤样品和小麦叶片光谱,经7种不同的光谱变换预处理后,以遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的偏最小二乘回归算法（partial least squares regression,PLSR）对预处理后的光谱建立土壤重金属镉（Cd）和砷（As）含量的估测模型,并对模型结果进行精度评价。研究结果表明：1）光谱预处理技术能够突出光谱中的一些隐藏信息,对小麦叶片光谱进行微分变换、多元散射校正、标准正态变换等数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息。2）GA-PLSR相较于一般的PLSR方法提高了模型精度,将GA用于光谱波段选择可以优化模型精度和提高稳定性。3）土壤Cd含量的最佳估测模型为标准正态变换预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.87、均方根误差为0.04 mg/kg、相对分析误差为2.72;土壤As含量的最佳估测模型为多元散射校正预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.91、均方根误差为0.32 mg/kg,相对分析误差为3.25。因此,能够利用小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属Cd和As含量,该研究为将来实现定量、动态、无损遥感监测大面积农田土壤重金属污染状况提供参考依据。     

基于遥感温度植被干旱指数的宁夏2000-2010年旱情变化特征

为了探讨近10 a来宁夏的旱情变化特征及演变趋势,利用MODIS的地表昼夜温度数据计算昼夜温差,结合归一化植被指数产品计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI),对2000-2010年的逐月干旱进行了监测,并分析其与气象干旱和农业受旱灾情况的关系。研究结果表明,从空间上来看,宁夏干旱发生频率和强度最高的是中部干旱带,次之是南部丘陵山区,而较少发生干旱的是北部引黄灌区,其中南部六盘山和北部贺兰山林区也很少受干旱影响;在2000-2010年间有3次明显的极端干旱过程,分别是2000、2005和2009年;从旱情变化趋势来看,近10 a来宁夏平均干旱强度在减弱,但极端干旱事件有增强的趋势,且春、夏季显著增强,而秋、冬季显著减弱;宁夏TVDI的变化主要取决于降水量,年平均TVDI、年最大TVDI与降水量、标准化降水指数和标准化降水蒸散指数均呈负相关关系,除年平均TVDI与降水量(P=0.08)和标准化降水指数(P=0.06)的相关性未通过显著性检验外,其他均通过了P0.05的显著性检验,但TVDI与气温关系不大,这与当地的土地利用格局及植被类型有关;农业受旱灾面积与年平均TVDI有关,二者相关关系为0.69(P0.05),而与年内单次极端干旱强度关系不大;从不同季节来看,夏季干旱最容易导致宁夏农业减产,次之是春季和秋季干旱,而冬季干旱几乎对农业生产没有影响。该研究可为地方政府制定抗旱救灾和农业生产政策提供一定参考。     

基于遥感技术的绿地耗水估算与蒸散发反演

为研究北京市五环范围内的绿地耗水总量和空间分布情况,该文应用高分辨率遥感影像、长时间序列气象数据、植被耗水规律研究成果等资料,进行绿地提取、耗水估算和蒸散发反演。主要步骤包括:预处理遥感影像,分析典型地物的光谱特征,层次分类提取绿地分布,估算不同气象条件、植被覆盖条件下的耗水量,以遥感技术为基础反演日蒸散发量。遥感技术提取的北京市五环内绿地面积为197.3km2,估算年耗水量为1.61亿m3。特枯年、枯水年、平水年和丰水年的净灌溉水量分别为1.09、0.75、0.59和0.35亿m3。应用地表能量平衡模型反演典型日蒸散发结果表明,城市水体、高植被覆盖率区和低植被覆盖率区的ET均值分别为11.1、5.7和4.0mm/d。五环内城区夏季典型日蒸散总量为126.6万m3,二环内、二三环间、三四环间、四五环间的绿地日ET总量分别为:10.3、14.2、20.4和81.7万m3,该研究可为城市绿地灌溉系统设计提供耗水总量和空间分布的信息。