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《国土资源遥感》2017,(3)
草原露天煤矿的土壤湿度遥感监测可以反映露天开采活动对生态环境的扰动程度。选择国产环境卫星(HJ-1B)多光谱及热红外光谱数据,探讨HJ-1B数据在中国北部呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区地表温度及湿度的反演模型及适宜性,对比分析JMS,Qin和Artis算法在研究区温度反演中的精度及适用性;进一步利用归一化植被指数和地表温度(NDVI-LST)的特征空间反演温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);通过野外实测土壤湿度数据对NDVI–LST特征空间中的干边模型进行修正。结果表明:基于Qin算法反演的温度数据精度最高;干边纠正系数为0.3时,TVDI与实测土壤含水量相关性最高,"湿边"呈现剖物线特征,"干边"呈现线性规律。反演结果能够很好地反映露天煤矿区内不同地物的地表干旱状况及空间异质性,可为草原露天煤矿区的长周期陆面演变监测提供基础数据。 相似文献
2.
风云三号温度植被指数反演土壤湿度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究利用我国自主产权极轨卫星风云三号(FY-3)的MERSI数据反演区域土壤水分的效果,该文利用MERSI数据分别提取归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度并构建NDVI-Ts特征空间;依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2012年乌昌地区4—9月的土壤湿度。从反演结果看乌昌地区2012年4—5月土壤湿度较低,造成农区农作物不同程度的缺水,这与实际旱情监测相一致。研究结果表明:基于MERSI数据的TVDI指数能够较好地反映区域土壤湿度的变化情况,为今后应用风云三号数据进行干旱监测提供参考。 相似文献
3.
利用遥感数据反演土壤湿度对农作物干旱、生态系统保护及能量循环有重要的指导作用。文中以天山新疆
段为研究区,利用ＭＯＤＩＳ地表温度（Ｔｓ）数据和归一化植被指数（ＮＤＶＩ）数据构建Ｔｓ－ＮＤＶＩ特征空间,并建立温度
植被干旱指数（ＴＶＤＩ）模型,探究天山新疆段土壤湿度的时空分布格局,进一步分析土地利用类型和高程对ＴＶＤＩ的
影响。结果表明,构建的Ｔｓ－ＮＤＶＩ特征空间,其散点符合三角形关系,ＴＶＤＩ与土壤相对湿度数据呈负相关关系,该
地区,除了水体外,永久性冰川雪地土壤湿度最高,沙地最低;高程越高ＴＶＤＩ越小,土壤湿度越高。总体而言,ＴＶＤＩ
应用在天山新疆段可以较好地反映该区域的土壤湿度状况,研究结果可为天山新疆段土壤湿度动态监测和水资源
提供理论依据和实践参考。 相似文献
4.
土壤湿度信息遥感研究 总被引：3，自引：0，他引：3
土壤湿度是农业生产与应用过程中非常重要的因素,决定农作物的水分供应状况.本文利用MODIS产品数据获取的归一化植被指数(NDVI)和陆面地表温度(Ts)构建Ts-NDVI特征空间,根据温度植被干旱指数(TVDI)的研究原理与方法,对研究区2010年5～8月份土壤湿度分布情况进行遥感监测.结合气象数据与土壤墒情资料对局部... 相似文献
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MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,Ts)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P 0. 05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区;时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31. 95%,2016年为27. 65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14. 45%,而全省84. 48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著;全省97. 62%地区变异系数较小,位于0～0. 8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23. 74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P 0. 1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区;其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。 相似文献
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土壤湿度是表征土壤水分状况和土地水文过程的一项重要指标,与农作物及植被的生长密切相关,而传统的土壤湿度监测可以较为准确地测量出土壤湿度,但是不能反映较大范围内的土壤含水情况,耗时长且耗费的人力物力较多.随着遥感技术的发展,其被广泛应用于植被分类、土地利用规划、地球资源普查、环境污染监测等领域.其中,土壤湿度也可以通过遥感卫星影像丰富的波段信息反演获取,实现对土壤湿度的大范围的动态监测.本文旨在利用遥感卫星影像Landsat-8的OLI成像仪和TIRS传感器波段数据,反演地表温度,计算ND-VI,构建TVDI模型,对黑河流域内的土壤湿度进行反演研究. 相似文献
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针对遥感反演土壤湿度空间相关的误差协方差难以估计的问题，提出了一种遥感反演数据误差空间协方差估算方法——3类数据集成分析误差协方差（triple collocation covariance，TC_Cov），将土壤湿度场的每个单元（像元）看作一个空间随机变量，用两个随机变量表示的土壤湿度值的时间序列作为样本进行空间协方差估计，由任何两个随机变量的协方差形成多个随机变量（随机场）的协方差矩阵。利用先进散射计（ad-vanced scatterometer，ASCAT）和热带降雨测量卫星（tropical rainfall measuring mission，TRMM）的遥感土壤湿度数据以及ERA-Interim土壤湿度再分析数据作为TC_Cov方法的输入数据，分别估算了ERA-Interim、AS-CAT和TRMM在澳大利亚Murrumbidgee流域的土壤湿度误差协方差矩阵，验证了估算方法的合理性和可行性。 相似文献
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胡君 《测绘与空间地理信息》2023,(2):85-88
土壤水分是土壤监测中的一项重要指标,监测土壤水分对区域生态环境保护与可持续发展具有重要意义。本文基于Landsat-8遥感影像数据,构建地表温度与植被指数的Ts/NDVI特征空间,对特征空间的干、湿边方程采用线性、指数、对数、多项式和幂函数拟合,通过决定系数R2对拟合结果进行评估,在选取最适合江苏省的干湿边拟合方程后,计算TVDI对江苏省的土壤水分进行反演。反演结果表明,全省土壤水分空间分布较为均匀,在降水较少的冬季,淮北及江淮局部地区易显露旱象。 相似文献
10.
基于中国蒙、陕、晋、三省区的神东矿区2000-2015年成像光谱仪数据,双抛物线型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和地表辐射温度（land surface temperature,Ts）（记为NDVI-Ts）特征空间的温度植被干旱指数法计量地表土壤湿度,采用梯度结构相似度法定量分析研究区土壤湿度的时空分布特征。结果表明:神东矿区土壤湿度变化具有明显时空分布异质性,空间上,矿区土壤湿度表现出从西北部向东南部逐渐增加的规律,干旱区域由2000年的96.03%下降到2015年的59.59%;矿区60.05%的区域的土壤湿度发生了突变,其中49.87%区域地表植被覆盖得到明显改善,土壤湿度得到明显提高;35.18%的区域的土壤湿度发生了变化,其中28.13%区域地表植被覆盖有所改善,土壤湿度有所增加;仅有4.77%的区域的土壤湿度没有发生改变。进一步分析表明,地表土壤湿度的时空分布特征受区域地貌类型和下垫面覆盖影响较大。 相似文献
11.
选定温度植被干旱指数法建立阜新地区干旱监测模型。通过参数的确定,得到温度植被干旱指数,再通过阜新地区的气象站点地面实测土壤含水量数据,建立温度植被干旱指数-土壤含水量（ TVDI-SWC ）经验模型。通过回归分析以及2007年预测分析的实验数据表明, TVDI-SWC模型适用于阜新地区早春的干旱监测,可以使用该方法来实现对阜新地区的整体旱情状况快速,准确的评估。 相似文献
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利用光学遥感反演盐度,可以充分利用遥感数据的空间代表性,以及目前高分率遥感数据的高时空精度。本文利用MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer)300 m数据,以干旱区的博斯腾湖(博湖)为例,探讨了光学遥感数据反演低盐湖泊水体盐度的可行性。结果显示:在开都河入流影响的博湖西南角,存在光学遥感反演盐度利用的黄色物质(CDOM)与盐度的反比关系,但相关性不高,而且在博湖区域不同时间、不同区域CDOM与盐度的关系都不同。博湖盐度低于3 g·L-1,而遥感数据计算盐度的精度约为1.1 psu,因而用光学遥感数据计算博湖盐度的误差太大。博湖本身CDOM与盐度关系的时空异质性以及相关性不高,目前光学遥感反演精度有限,因此,在博湖用光学遥感数据反演整个湖区的盐度有困难。用光学数据反演水体盐度要求盐度足够高,盐度和CDOM存在梯度,并满足CDOM扩散守恒,因此用光学遥感反演低盐湖泊水体盐度较为困难。 相似文献
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基于GEE的鄱阳湖湿地植被长期变化特征及其对水文情势的响应北大核心CSCD 总被引：1，自引：0，他引：1
针对鄱阳湖湿地植被长期变化的科学问题,本文基于谷歌地球引擎(GEE)遥感大数据平台和CART分类回归树算法提取鄱阳湖2000—2017年涨水期、丰水期、退水期和枯水期的年时序植被分布范围,阐明其时空变化特征;在此基础上,结合水位数据分析湿地植被与水文情势变化之间的响应关系。结果表明,(1)2000—2017年,枯水期、涨水期、丰水期和退水期鄱阳湖湿地植被平均面积分别为846.35、679.03、172.35、508.63 km^(2)。(2)2000—2017年,不同水位期鄱阳湖湿地植被总面积均呈增加趋势,并有向湖心演变的趋势。(3)鄱阳湖植被面积受水位影响显著,水位与植被面积呈负相关,降水异常(如极端降水或严重干旱)是导致植被面积明显偏离平均面积的主导因素。本文结论有助于鄱阳湖湿地生态系统的健康诊断,对鄱阳湖湿地保护和修复政策的制定具有科学参考意义。 相似文献
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研究增强型植被指数基于Landsat-8数据反演土壤水分的可行性及适用性,分析研究区土壤水分总体分布,提高该地区应对干旱灾害的能力。基于温度植被干旱指数方法,以淮河流域上游地区作为研究区,基于2017年2月的Landsat-8影像,分别计算了地表温度、归一化植被指数、增强型植被指数,基于TVDI构建了两种土壤水分反演模型。研究比较了:1) EVI在TM数据中的应用特点;2)研究区土壤含水率的空间分布特征;3)两种模型反演结果的差异。结果表明:1)基于TM数据计算的EVI总体明显低于NDVI,但不同时间段的结果并不总是低于NDVI;2)基于EVI的模型结果精度低于基于NDVI模型结果。3)两种模型结果与植被覆盖度、地表温度的关系均为负相关,其中,基于EVI的模型结果与地表温度的负相关程度极高,即基于EVI的模型结果受植被影响较小,受温度影响程度高。 相似文献
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Zhenbo Liu Xuezheng Shi Eric Warner Yunjian Ge Dongsheng Yu Shaoxiang Ni Hongjie Wang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008
Locust plagues have been the source of some of the most severe natural disasters in human history. Soil moisture content is among the most important of the numerous factors influencing plague onset and severity. This paper describes a study initiated in three pilot locust plague monitoring regions, i.e., Huangzao, Yangguanzhuang, and Tengnan in Huanghua county, Hebei province, China, to examine the impact of soil moisture status on oriental migratory locust [Locusta migratoria manilensis (L.) Meyen] plague breakout as related to the life cycle, oviposition in autumn, survival in winter, and incubation in summer. Thirty-nine temperature vegetation dryness index (TVDI) data sets, which represent soil moisture content, were extracted from MODIS remote sensing images for two representative time periods: a severe locust plague breakout year (2001–2002) and a slight plague year (2003–2004). TVDI values demonstrated distinctive soil moisture status differences between the 2 years concerned. Soil moisture conditions in the severe plague year were shown to be lower than those in slight plague year. In all three pilot regions, average TVDI value in the severe plague year was 0.07 higher than that in slight plague year, and monthly TVDI values in locust oviposition period (September and October) and incubation period (March, April and May) were higher than their corresponding monthly figures in slight plague year. No remarkable TVDI differences were found in other months during the locust life cycle between the 2 years. TVDI values for September and October (2001), March, April and May (2002) were 0.11, 0.08, 0.16, 0.11 and 0.16 higher than their corresponding monthly figures in 2003–2004 period, respectively. 相似文献
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介绍了衡邵干旱走廊地理国情监测中监测数据的来源、MODIS产品处理与分析、地表温度（LTS）、植被指数（NDVI）的获取、数据处理方法、TVDI产品处理、TVDI制备中地表温度产品、植被指数产品订正及TVDI分级产品制备。同时介绍了TVDI模型构建及预测方法并构建了适宜的TVDI与温度、相对湿度之间的线性回归TVDI预测模型，并对干旱风险的风险概率、灾害损失进行了预警。 相似文献
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Ikechukwu Nnamdi Maduako Raphael Ike Ndukwu Caleb Ifeanyichukwu Onyedika Igbokwe 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(4):631-642
Soil moisture estimation from satellite earth observation has emerged effectively advantageous due to the high temporal resolution, spatial resolution, coverage, and processing convenience it affords. In this paper, we present a study carried out to estimate soil moisture level at every location within Enugu State Nigeria from satellite earth observation. Comparative analysis of multiple indices for soil moisture estimation was carried out with a view to evaluating the robustness, correlation, appropriateness and accuracy of the indices in estimating the spatial distribution of soil moisture level in Enugu State. Results were correlated and validated with In-Situ soil moisture observations from multi-sample points. To achieve this, the Topographic Wetness Index (TWI), based on digital elevation data, the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and an improved TVDI (iTVDI) incorporating air temperature and a Digital Elevation Model (DEM) were calculated from ASTER global DEM and Landsat images. Possible dependencies of the indices on land cover type, topography, and precipitation were explored. In-Situ soil moisture data were used to validate the derived indices. The results showed that there was a positive significant relationship between iTVDI versus TVDI (R = 0.53, P value < 0.05), while in iTVDI versus TWI (R = 0.00, P value > 0.05) and TVDI versus TWI (R = ?0.01, P value > 0.05) no significant relationship existed. There was a strong relationship between iTVDI and topography, land cover type, and precipitation than other indices (TVDI, TWI). In situ measured soil moisture values showed negative significant relationship with TVDI (R = ?0.52, P value < 0.05) and iTVDI (R = ?0.63, P value < 0.05) but not with TWI (R = ?0.10, P value > 0.05). The iTVDI outperformed the other two index; having a stronger relationship with topography, precipitation, land cover classes and soil moisture. It concludes that although iTVDI outperformed other indices (TVDI, TWI) in soil moisture estimation, the decision of which index to apply is dependent on available data, the intent of usage and spatial scale. 相似文献
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环境遥感信息分析法在干旱区找水中的应用——以内蒙锡林浩特地区为例 总被引：10，自引：0，他引：10
从研究干旱区域地下水与植被关系入手,通过植被遥感信息分析,推断出浅层地下水的富水区;根据干旱区地表水主要受地下水补给这一规律,应用多时相遥感资料通过对区内巴彦布拉格湖水水域面积的动态分析,指出呼吉尔湖水接受深层地下水补给。上述解译成果为本区找水提供了方向,已得到后续物探、钻探工程证实。 相似文献