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安徽省MODIS干旱监测技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
为了更有效地监测安徽省农业干旱,以安徽省半湿润区、过渡区为研究对象,利用MODIS资料,在对比分析了基于植被供水指数和温度植被干旱指数两种干旱监测方法基础上,结合已业务应用的农业干旱指标累积湿润指数,开展安徽省分时段的晴空遥感干旱监测研究,建立并确定了部分时段半湿润区、过渡区的MODIS植被供水指数和温度植被干旱等级标准,同时结合当地台站监测土壤墒情对干旱监测进行检验。结果表明,作物生长季节VSWI、TVDI与累积湿润指数存在相关性,两种方法建立指标和模型可以用来分时段进行区域干旱监测,得出了初夏旱TVDI更适合于研究区域的干旱监测。 相似文献
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贵州喀斯特山区的NDVI-Ts特征及其干旱监测应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
温度植被干旱指数(TVDI)同时考虑了陆面温度和植被指数对遥感干旱监测的影响,综合了两者的长处,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。陆面温度的反演以普朗克辐射函数为基础,运用地表比辐射率使之转换为灰体辐射。提取植被指数对应的最高陆面温度和最低陆面温度构成NDVI-Ts空间,进而得到TVDI。文章应用对地观测卫星(EOS)的MODIS遥感资料,分析并揭示了贵州复杂山区独特的NDVI-Ts空间的形态特征,并用于检验贵州2006年7月25日和2007年8月19日土壤表层干旱情况,同时与当地气象站土壤湿度观测数据进行定量验证,表明TVDI与土壤湿度显著相关。由于EOS/MODIS遥感资料的高时间分辨率、高光谱分辨率和适中的空间分辨率特性,使得该方法适宜于大区域复杂地形的干旱检测与预警。 相似文献
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本文利用2006～2010年7、8月的MODIS卫星遥感资料、土壤湿度观测资料和Ci综合气象干旱指数,讨论了NDVI-Ts特征空间干、湿边的拟合方法,建立了7～8月各旬的TVDI指数计算模型.根据31个农业气象站点的土壤相对湿度观测资料,获得了5种干旱等级的观测样本,并通过样本类内离散度、类间离散度,以及与土壤相对湿度和Ci指数相关性的比较,对比分析了TVDI和VSWI两种干旱遥感监测方法对四川盛夏伏旱的监测能力,结果表明:对于四川盛夏伏旱的遥感监测来说,用TVDI指数监测比用VSWI指数监测更合适,效果更好,TVDI指数监测到的干旱区比较可靠. 相似文献
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土壤水分含量对光谱变化的影响和植被冠层的光谱反射率是干旱最重要和最直接的指标.根据水的吸收率光谱变化特征和绿色植物有效光谱响应特征曲线,在前期提出的地表含水量指数(SWCI)的基础上,增加MO-DIS通道1的红光光谱,以增强植被对光谱吸收的变化反应,可应用于大范围且快速的浅层土壤墒情遥感监测.通过与土壤表层水分含量指数(SWCI)对比分析发现,在对浅层(0～30 cm)土壤水分进行监测时,ESWCI比SWCI更为敏感,这将有助于在实时干旱动态监测中更好地提高监测精度. 相似文献
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利用多源遥感数据和稻谷产量资料,采用降水条件指数(PCI)、植被状态指数(VCI)、土壤湿度条件指数(SMCI)、温度条件指数(TCI)以及优化植被干旱指数(OVDI)5种干旱指数,对2012、2013年长江中下游五省的干旱状况进行监测。在此基础上,以标准化降水指数(SPI)和作物减产率为参考指标,对上述5种干旱指数在该区域的适用性进行比较分析。结果表明:PCI、SMCI更适用于长江中下游五省的干旱监测,而TCI、VCI不适合单独用于该地区的干旱监测。在2012、2013年,长江中下游五省发生了不同程度的干旱,其中2013年的干旱更严重(波及范围更广、发生频次更高)。2012年的干旱主要集中在1—2月和6—8月两个时段,旱区集中在北部地区,大致呈东北—西南向的条带状分布;而2013年的干旱主要集中在1—2月和6—10月两个时段,旱区覆盖了整个研究区域,且各省旱情不同步。 相似文献
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基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究 总被引：21，自引：3，他引：21
应用1995-2000年NOAA卫星资料，结合广西贵港市的数字化土地利用信息，通过时序分析方法找出典型作物代表区，并计算各典型代表区的平均、最大、最小VSWI（Vegetation Supply Water Index；植被供水指数）特征值，归纳分析水田和旱地的干旱指标，继而根据典型代表区的平均VSWI值划分旱情等级，生成农田旱情遥感图像，评估干旱情况。试验表明，该方法可用于湿润、半湿润地区的农田干旱遥感监测。 相似文献
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利用MODIS遥感产品计算内蒙古地区2000—2019年植被生长季的干旱严重指数(DSI),并结合气象干旱综合指数(MCI)、植被状态指数(VCI)等干旱指数和典型干旱过程,对DSI在内蒙古地区的适用性进行分析。研究表明,DSI与MCI、VCI的平均相关系数为0.509和0.839,分别通过0.05和0.01的显著性检验,具有较好的一致性。与MCI相比,DSI具有更高的空间分辨率,能反映不同植被类型抗旱能力的差异和区域植被改善后抗旱能力的增强。与VCI相比,DSI受高植被覆盖区归一化植被指数(NDVI)饱和现象的影响更小,并在干旱缓解期的灵敏性更高。DSI在内蒙古地区的适用性较好,可在干旱监测研究与业务中进行尝试和使用。 相似文献
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为了更好地解释归一化植被指数（NDVI）和地表温度（ST）的各种存在关系及其相互转换过程,以及监测和评价陆表变化,尤其是根据描述地表植被覆盖和土壤水分含量的参数,解释NDVI达到饱和以后的情况,以便更有效地应用,该文从归一化植被指数和地表温度之间机理出发,分析了植被指数与地表温度之间关系的研究以及NDVI-ST特征空间的干旱监测模型应用情况。结果表明,在高植被覆盖度情况下NDVI-ST特征空间拟合随意性增大,影响干旱的监测精度;同时多种因素对下垫面温度及植被指数影响的不确定性也影响干旱及植被的监测精度。今后的研究当中要针对不同时相、不同分辨率数据,分析不同植被覆盖类型和水分状况条件下NDVI-ST空间的变化规律,进一步研究修正NDVI-ST空间特征及干湿边（冷热边）的变化特征及在干旱监测中的应用,特别是高植被覆盖度下的修正应用,使ST-NDVI特征空间方法在干旱监测中发挥更好的作用。 相似文献
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利用MODIS产品数据MOD11A2和MOD13A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(DST)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),构建宁夏区域2005年4、7、10月逢8、18、28日TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间,根据TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间建立了温度植被干旱指数(TVDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温差植被干旱指数(DTVDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI),并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标,反演了宁夏区域2005年4、7、10月的土壤水分.利用实测10 cm土壤水分进行相关分析,结果表明DTEDI在宁夏土壤水分反演中表现较好,DTVDI表现略好. 相似文献
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使用MODIS陆地产品LST和NDVI监测中国中、西部干旱 总被引：1，自引：1，他引：1
利用中分辨率成像光谱仪AQUA-MODIS卫星资料反演的地表温度LST和归一化差值植被指数NDVI,在中国中、西部地区应用植被温度混合状态指数VTCI方法,遥感监测干旱的空间分布状况。同时结合该地区有代表性的气象站逐月降水资料与VTCI指数进行相关分析,来验证此方法的适用性。结果表明,VTCI指数不仅与当月的降水量,也与其前期2至6个月的累积降水量有较好的线性相关性,显示VTCI方法不仅是较为有效的近实时大范围干旱监测方法,对于干旱的缓慢发展过程也有一定指示作用。 相似文献
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MODIS资料遥感监测土壤水分与干旱研究进展 总被引：5，自引：0，他引：5
干旱是威胁我国及世界农业发展的自然灾害之一,遥感技术已经成为监测土壤水分与旱情的重要手段。本文总结分析了近年来利用MOD IS资料监测土壤水分和干旱的优势,回顾总结了目前利用MOD IS资料监测土壤水分和干旱的方法,着重从光谱法、温度植被干旱指数(TVD I)空间法、植被水分监测法、水分亏缺指数法等几方面进行了重点介绍,并对未来的发展趋势进行了展望。 相似文献
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基于TVDI的西藏地区旱情遥感监测 总被引：2，自引：0，他引：2
西藏大部分地区属干旱或重干旱区,干旱发生较为频繁,是影响农牧业生产最严重的灾害之一。文章利用拉萨接收站的中分辨率成像光谱仪(MODIS)资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST),构建ST-IND-VI特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,找出适合该地区的旱情判别模式,以2005～2008年6～7月同时段西藏地区卫星资料、气象旱情监测结果以及土壤相对湿度观测数据为例,进行旱情对比分析。结果表明,利用温度植被旱情指数(TVDI)法对西藏地区进行夏季干旱动态监测是可行的。 相似文献
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利用MODIS资料监测和预警干旱新方法 总被引：11，自引：2，他引：11
为了提高遥感监测土壤水分和干旱的技术水平,在对常用遥感监测土壤水分和干旱方法进行评价的基础上,根据土壤热力学理论,提出了利用EOS/MODIS资料遥感监测农业干旱的新方法———能量指数模式。实际监测应用结果表明,能量指数模式更适合农作物土壤水分和干旱的监测,监测效果明显优于已经业务化的其它模式。农作物生长季节干旱的预警应当在土壤水分遥感监测的基础上,考虑未来预警期内的预报降水量和最高气温,并且把这个预报降水量和最高气温定量转化为土壤水分订正值,按照当地的标准划分成干旱预警等级。 相似文献
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为了更好地解释归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST)的各种存在关系及其相互转换过程,以及监测和评价陆表变化,尤其是根据描述地表植被覆盖和土壤水分含量的参数,解释NDVI达到饱和以后的情况,以便更有效地应用,该文从归一化植被指数和地表温度之间机理出发,分析了植被指数与地表温度之间关系的研究以及NDVI-ST特征空间的干旱监测模型应用情况。结果表明,在高植被覆盖度情况下NDVI-ST特征空间拟合随意性增大,影响干旱的监测精度;同时多种因素对下垫面温度及植被指数影响的不确定性也影响干旱及植被的监测精度。今后的研究当中要针对不同时相、不同分辨率数据,分析不同植被覆盖类型和水分状况条件下NDVI-ST空间的变化规律,进一步研究修正NDVI-ST空间特征及干湿边(冷热边)的变化特征及在干旱监测中的应用,特别是高植被覆盖度下的修正应用,使ST-NDVI特征空间方法在干旱监测中发挥更好的作用。 相似文献