基于被动微波遥感的中国干旱动态监测

目前用于中国干旱监测的遥感方法大多是可见光和热红外指数法,受云雨、植被和地形的影响较大,不能满足中国南方地区干旱监测的需求。该研究基于被动微波辐射传输方程,首先构建了基于AMSR-E（advanced microwave scanning radiometer-EOS）数据的地表温度反演模型,R2=0.79,RMSE（root mean square error）为2.54℃,实现了中国地表温度的被动微波遥感监测。然后,拟合了不同下垫面归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与微波极化差异指数（microwave polarization difference index,MPDI）的关系。在此基础上改进了植被供水指数（vegetation supply water index,VSWI）,构建了基于AMSR-E数据的被动微波遥感气象干旱指数,并以中国2009年的旱情为例进行实例验证。研究表明,该干旱指数与AMSR-E L3土壤湿度数据有着显著的负相关关系（R2=0.75）,且能基本表征2009年中国实际的气象干旱状况。     

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。     

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.     

河北省土壤温度与干湿状况的时空变化特征

土壤温度和干湿状况是表征土壤特性的重要参数,在土壤系统分类中作为诊断土壤某些亚纲、土类及亚类划分的参考依据。基于河北省142个气象观测站1951—2010年的日值气象数据,利用GIS空间分析技术,对河北省近60年的土壤温度和干湿状况的时空变化规律进行了分析。结果表明:(1)1951—2010年的平均土温和平均干燥度指数呈现上升趋势,且1981—2010年的上升速率均高于1951—1980年。(2)河北省主要有冷性和温性两种土壤温度状况,与1951—1980年相比,1981—2010年的温性土壤向北有所移动,移动的距离和面积大约为14.26 km和5 665 km2。(3)河北省的土壤干湿状况分布具有明显的地域差异,地表干湿状况可分为湿润、半湿润和半干旱三个等级;东部和北部区域气候湿润状况优于西部和南部,也间接表明了土壤的干湿分布状况。该研究结果为土壤系统分类定量化的诊断特性取代传统土壤分类中的地带性概念提供参考。     

利用植被指数-地表温度特征空间反演干旱区土壤干湿状况

土壤干湿状况是监测土地退化的重要指标之一,是植物物生长发育的关键因素;准确地估计土壤湿度在时空上的分布状况对理解生态系统有着重要的意义,且对干旱区农业生产及生态重建也具有重要价值。研究分析了两种植被指数(NDVI,MSAVI)构建的特征空间参数的特征;同时,在考察点尺度上,分析了旱情指数TVDI与土壤含水量的关系;并揭示了研究区TVDI的空间分布规律;结果表明:Ts/MSAVI空间和Ts/NDVI空间干边的拟合系数均大于0.90,湿边拟合的效果稍差,而Ts/MSAVI构成的特征空间其拟合的干湿边更易相交,与地表温度结合,更能表示地表湿度的变化情况;TVDIM与TVDIN同土壤含水量表现为极显著负相关,且TVDIM与土壤含水量的相关性大于TVDIN与土壤含水量的相关性;Ts/MSAVI特征空间和Ts/NDVI特征空间反演的旱情指数TVDI,在空间分布上是较为相似的。     

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。     

基于温度植被干旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估

利用2006年7～8月的NOAA/AVHRR数据,依据温度植被干旱指数(TVDI)对2006年四川伏旱进行监测与评估。采用了干旱监测合成滤云新技术,分析了Ts—NDVI特征空间属性和TVDI指数干旱监测能力,提出了四川伏旱TVDI计算模型、分级标准、和影响评估方法,结果表明：1)按最大地表温度原则得到的旬合成数据比按最大植被指数原则得到的旬合成数据具有更强的旱情监测能力;2)在Ts—NDVI特征空间中当NDVI较小时干湿边几乎同为水平直线,两者相差约45℃;3)TVDI指数因其大小不同而对旱情的监测能力也不一样,较小时说明没有干旱发生,较大时则一定有干旱发生,中间段对干旱的监测具有不确定性;4)2006年四川伏旱遥感监测与气候监测结果基本一致,农作物受旱面积与饮水困难人口数估算误差在10%以内。     

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。     

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。     

基于TVDI和Landsat-8的喀斯特峡谷区干旱监测

[目的]探索适用于喀斯特地表干旱遥感监测的技术方法,为石漠化治理监测以及抗旱减灾工作提供技术参考。[方法]运用大气校正法反演地表温度(Ts)和归一化植被指数(NDVI),构建花江峡谷区2013年、2014年和2015年旱季的温度—植被干旱指数(TVDI),并结合地面实测数据对TVDI作为旱情指标进行了验证。[结果](1)反演的TVDI与同时期实测的0—10cm土壤体积含水量数据呈显著的负相关关系(p0.05)。(2)3个时期的干旱等级以轻旱为主;轻旱、干旱和重旱累计面积占全区比重大,呈现2014年旱情重于2015年和2013年的特点。(3)3个时期的旱情在空间分布上,湿润和正常等级在地形上主要分布在海拔900～1 100m地带,15°～35°的斜坡和缓陡坡,以及阴坡和半阳坡;在石漠化等级上,主要分布在无石漠化区、轻度石漠化区和潜在石漠化区;在土地利用类型中主要分布在有林地、旱地、灌木林地和其他林地。轻旱、干旱和重旱在地形上主要分布在海拔500～900m,6°～25°的缓坡和斜坡,以及阳坡和半阳坡;在石漠化等级上,轻旱和干旱主要分布在轻度石漠化区、潜在石漠化区、中度石漠化区和强度石漠化区,重旱主要分布在非喀斯特区;在土地利用类型上,轻旱、干旱和重旱主要分布在旱地、园地和其他林地。[结论]TVDI可作为研究区的干旱监测指标,基于TVDI和Landsat-8数据的干旱监测方法在喀斯特峡谷区具有一定适用性。     

基于4种植被指数TVDI模型的三江平原土壤湿度反演

利用遥感手段监测土壤湿度有利于分析大尺度区域的土壤干湿状况。比对分析不同植被指数计算的温度植被干旱指数（TVDI）的精度能够提高TVDI反演土壤湿度的实际应用价值。以三江平原为研究区,基于2013年5—9月的四期MODIS影像,利用归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、修正土壤调节植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）分别计算TVDI,并以地面实测土壤湿度数据及降水数据进行精度验证。结果表明:（1）4种植被指数计算的TVDI与土壤湿度数据均具有一定的负相关关系,即TVDI值越高,土壤湿度值越低;（2）不同植被指数计算的TVDI在5月、6月、9月与土壤湿度回归分析的R²数值相近,均适合用来反演这3个时间段的土壤湿度,在7月份,相较于NDVI和RVI计算的TVDI结果（R²均在0.15左右）,基于EVI和MSAVI计算的TVDI （R²均在0.35左右）更适合反演该时期的土壤湿度;（3）5—9月期间,干旱现象主要发生在三江平原的中部及西南部,干旱程度主要为轻旱,东部及东北部在不同时期基本保持在正常或轻微湿润状态。     

藏北地区土壤水分遥感反演模型的研究

土壤水分是反映地表土壤特性的重要表征参量,也是遥感反演领域的一个热点问题。利用MODIS卫星数据第7波段对水分变化较敏感的特点,构建了一种简单实用的土壤水分反演回归模型。结果表明,利用该模型计算的预测值与实地观测值间的相关性比较好,达到了显著水平(P0.001),可以作为研究区土壤含水量遥感反演回归模型。由于该方法具有简单实用的特点,为高原土壤水分遥感监测提供了可行的方法。     

基于NDVI分区的全国草地生态系统覆盖区土壤水分遥感反演

为了建立土壤水分遥感反演模型,反演2016年全国草地生态系统土壤水分并分析其时空变化特征,通过结合表观热惯量(ATI)和温度植被干旱指数(TVDI)的混合模型反演2016年全国草地生态系统的土壤水分,并在实测数据与反演结果精度验证的基础上确定归一化植被指数(NDVI)阈值。结果表明:(1)NDVI≤0.2的像元区域,采用ATI模型反演精度较高; NDVI≥0.78的像元上,基于增强型植被指数(EVI)的TVDI反演精度较高; 0.2相似文献   

西峰黄土高原土壤含水量干旱指数

某时段的干旱不但与同期降水有关,还与前期降水有密切的关系,土壤水分是表达干旱的重要因子,可以综合反映干旱的变化,为此,利用1989～2004年西峰农业气象试验站的土壤水分、降水资料,分析了降水量随时间的变化,0～100cm土壤水分的垂直分布特征和时间变化规律,对春季、伏期、秋季、初春、春末初夏旱土壤含水量与降水量进行了对比分析,并制定了这几个时段的针对土壤含水量的土壤干旱指标。     

土壤光学遥感研究进展

土壤是一个时空连续的变异体,传统土壤参数测定与监测方法难以揭示土壤的时空间异质性规律;土壤光学遥感可以实现土壤主要参数的快速、宏观测定。本文综合评述了土壤不同理化参数(有机质、土壤水分、矿物组成、土壤质地、土壤结皮)在光学波段的光谱特征与遥感反演,光学遥感在土壤分类与制图方面的应用;分析了土壤线的各种影响因素(外部因素及相关土壤理化参数),以及土壤线对植被指数定量监测植被状况的重要性;归纳了土壤光学遥感存在问题与发展趋势。     

基于遥感信息预测土壤水分研究

土壤水分是水文学、气象学、土壤学、生态学以及农业科学等研究领域中的一个重要的参数。总结了当前国内外基于遥感信息监测土壤水分的原理和方法,特别是对数据同化法进行了着重阐述。通过对各类方法的比较,认为数据同化法是监测土壤水分最有前景的方法之一。     

那曲东部土壤水分MODIS遥感反演研究

利用那曲东部2014年8月至2015年7月土壤水分观测资料与同期MODIS数据建立了研究区土壤水分遥感监测模型。表观热惯量法(ATI)反演土壤水分结果不理想,基于MODIS 8天合成数据以及晴空数据拟合结果的决定系数分别为0.4503和0.3753,晴空条件下ATI方法监测效果较差。基于单窗方法建立的四种模型中,三次多项式模型拟合效果较好,决定系数为0.5475,分析认为排除冬季数据后建模效果更好。结论:基于单窗方法的三次多项式模型能较好的反演研究区土壤水分,不足之处为对天气要求较高,若无晴空遥感数据,将影响土壤水分监测工作的开展。     

土壤水分遥感监测的研究进展

土壤水分是土壤的重要组成部分,在地—气界面间物质、能量交换中起着重要的作用,是农作物生长发育的基本条件和农作物产量预报的重要参数。遥感技术具有大面积同步观测,时效性、经济性强的特点,为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了到目前为止出现的几种主要的土壤水分遥感监测方法,如热惯量法、作物缺水指数法、归一化植被指数法、植被指数距平法、植被供水指数法、植被状态指数法、温度状态指数法、温度植被干旱指数法、高光谱法、微波遥感法,并分析了各种方法的原理和特点,最后展望了土壤水分遥感监测方法的发展趋势。     

豫西旱地麦田夏闲期耕作保墒技术研究

在总结豫西传统耕作保墒经验的基础上，通过多年的田间定位试验，改晚耕为早耕，改浅耕为深耕，改多耕为少耕，改晚施肥为早施肥，研究提出了豫西旱地麦田夏闲期一次早深耕、早施肥耕作法，经大面积生产性示范，其蓄水保墒、增产效果明显。