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1.
京津唐地区由于降水量不均,常出现丰枯交替或连枯、连丰现象,近几十年来呈现涝年减少、旱年增多趋势。该文利用MODIS数据,采用温度植被干旱法,结合京津唐地区的地形植被覆盖条件,利用2010年6-7月共5d的归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),借助分裂窗法反演地表温度(Ts),构建NDVI-Ts和EVI-Ts特征空间,结合研究区域实际情况确定干、湿边方程,建立了基于温度植被干旱法(TVDI)的干旱监测模型,对京津唐地区的干旱情况进行分析,比较了TVDIN和TVDIE的敏感性。结果表明:利用TVDI法对京津唐地区进行遥感干旱监测是可行的,并且TVDIE比TVDIN监测效果更好,MODIS数据可很好地满足大范围实时动态监测要求。 相似文献
2.
TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性 总被引：8，自引：0，他引：8
基于地表温度/植被指数(Ts/VI)特征空间建立的温度植被干旱指数(TVDI)受诸多因素的影响,其中一个重要的影响因素是植被指数,该指数在高、低植被覆盖时的敏感性不同,从而导致TVDI对旱情监测的准确度不同.针对这一问题,以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择2011年4月、8月两景TM影像,利用归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别建立Ts/VI特征空间,线性拟合特征空间的上、下边界,计算得到两种温度植被干旱指数(TVDI-NDVI、TVDI-RVI).用TVDI与同期野外实测的土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:(1)植被指数、地表温度、土壤水分之间有显著互动关系,以不同植被指数计算得到的两种TVDI与表层土壤水分相关性较好,均能够反映区域土壤干旱状况;(2)由于植被指数对植被探测的敏感性,在4月低植被覆盖时,TVDI-NDVI与表层土壤水分的相关性较高,为0.4299,8月高植被覆盖时,TVDI-RVI与表层土壤水分的相关性较高,达到0.5791;(3)在低植被覆盖区域,NDVI较RVI敏感,而在高植被覆盖区域,RVI敏感性较高.RVI适用于高植被覆盖时反演土壤湿度,NDVI则更适用于中、低植被覆盖时. 相似文献
3.
温度植被干旱指数(TVDI)与多因子关系研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)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)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、灌溉与否等因子作用不显著,在进行大尺度干旱监测时基本可以忽略。如将TVDI与影响较为明显的因子组合建立新的指标或许是一个更好的监测方法。 相似文献
4.
小花间流域旱情监测模型分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2002年5月份的小花间流域的MOD IS数据提取归一化差值植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),选取合适的NDVI提取窗口尺度,构建LST-NDVI特征空间,采取适宜的干边和湿边的斜率确定方法,计算温度植被干旱指数(TVDI),对小花间流域进行旱情监测,平均相对湿度进行定性验证。结果表明:采用多尺度的像元提取窗口,依据像元直方图确定干边和湿边,建立温度植被干旱指数(TVDI)进行小花间流域旱情监测能够较好反映当地旱情。基于旱情监测模型的生产需要,探讨旱情与地表温度以及归一化植被指数之间的关系,认为地表温度能够反映当地2002年5月份旱情,而归一化植被指数的作用较小。 相似文献
5.
土壤干湿状况的监测对于区域生态资源环境具有重要意义．本研究选取福州地区为研究区,利用HJ-1BCCD／IRS遥感影像建立基于不同植被指数（NDVI和EV1）的地表温度一植被指数特征空间,分析和比较了2种特征空间差异,并计算得到2种地表温度一植被干旱指数TVDL将TVDI与同期野外采集的实测土壤湿度数据进行线性回归分析,结果表明这2种植被指数计算得到的TVDI在研究区进行表层土壤湿度监测具有一定的可行性,且TC/EW的监测精度更高,其能很好地反映区域表层土壤湿度状况,是一种有效的表层土壤湿度监测方法． 相似文献
6.
基于MODIS数据新疆土壤干旱特征分析 总被引：4，自引：1，他引：3
干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着新疆的农业生产。利用中分辨率成像光谱仪MODIS影像MOD11A2数据和MOD13A2数据,数字高程模型(DEM)对Ts进行了纠正,提取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)构建NDVI-Ts特征空间,并依据特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为监测土壤湿度指标,反演了新疆2013年5、6、7三个月每16 d的土壤湿度。较好地反映地表图层土壤湿度,分析了新疆土壤湿度的时空分布特征,新疆北部地区土壤湿度高于南部,西部的土壤湿度高于东部,且土壤湿度由西北向东南逐步减小,依次表现为湿润>正常>轻旱>中旱>重旱>极旱;由5月到7月土壤湿度不断增大,这与新疆降水量分布和实地土壤含水率十分吻合,监测结果可信,能够为决策部门防旱抗旱提供有力的信息支持。 相似文献
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选用Landsat 8资料构建了地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数(TVDI)。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明:(1)利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R~2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。(2)TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。(3)利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km~2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW_2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
8.
基于MODIS数据的青藏高原旱情监测研究 总被引：5，自引：0，他引：5
本文利用温度植被旱情指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）分别对2009、2010年3—10月青藏高原土壤湿度状况进行监测分析,同时利用气象台站实测地面降水资料进行了验证。利用MODIS资料提取的归一化植被指数（NDVI）和地表温度（TS）,构建NDVI-TS特征空间,依据该特征空间计算出的反映青藏高原土壤湿度的TVDI与同期累积降水相关性显著;VSWI计算过程简单,但所反映的土壤湿度与同期累积降水的相关性较差。因此,对青藏高原这种范围广、下垫面多变复杂区域而言,TVDI能够更好地反映土壤湿度状况,对干旱监测具有一定的科学意义。 相似文献
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选用Landsat 8 资料构建了地表温度（Ts）与归一化植被指数（NDVI）的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数（TVDI）。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明：（1）利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。（2）TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1 线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。（3）利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
10.
利用MODIS数据进行旱情动态监测研究 总被引：14，自引：0，他引：14
MODIS-EVI植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系已得到明显改善,可以更有效地反映地表植被的生长状态。利用MODIS合成数据MYD11A2和MYD13A2获取的增强型植被指数(EVI)和陆地表面温度(Ts)构建EVI-Ts特征空间,并以该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,分析广西2006年秋旱分布。结果表明:以地表温度和MODIS-EVI为基础的温度植被干旱指数能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,2006年9月中旬—11月中旬广西受旱区域不断扩大,旱情持续加重。 相似文献
11.
以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。 相似文献
12.
基于TVDI的黄土高原地表干燥度与土地利用的关系研究 总被引：6，自引：1，他引：5
基于地表温度和植被指数的经验关系构建地表干燥度指数。该指数对Ts/NDVI特征空间的生态特征的解释,对土壤和作物的水分含量具有一定的指示意义。通过对地表干燥度进行分级,分析陕北黄土高原区地表含水状况的空间差异,进而结合该地区的主要土地利用类型,探讨各类型的干燥度情况,并对不同地表干燥度条件下各土地利用类型对地表水分的保持能力差异进行分析,结果表明,在该区相对湿润环境中,林地以及疏林地的水分保持能力优于农地和草地,但在干旱的环境下,草地则好于林地及疏林地。建议根据不同土地利用类型的保水能力,在湿润区域增加林地的面积比例,在偏湿润区域增加疏林地的面积,在干旱区域增加草地的比例,减少农地开垦。 相似文献
13.
土壤墒情遥感反演与旱情诊断 总被引：1，自引：1，他引：0
土壤墒情与植被生长状况和地表温度之间存在密切联系?贑OST模型算法和单窗算法,开展了TM/ETM+多光谱数据的地表反射率、地表温度(LST)和土壤调整植被指数反演(MSAVI),分析了地表温度和植被指数的线性关系,提出了土壤墒情几何特征指数和旱情诊断函数,结合土壤含水量实测数据,建立了横山县土壤墒情遥感反演模型。实证结果表明,基于TM/ETM+数据反演的长度指数可进行旱情诊断;对土壤含水量的反演模型进行T检验,差异不显著,而基于地面温度的土壤墒情反演模型优于土壤调整植被指数反演模型。 相似文献
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采用2011年5月28日MODIS多时间尺度数据产品和土壤相对含水量RSM数据,对河北省多时间尺度Ts-EVI特征空间旱情遥感监测的差异性进行了研究,结果表明：① 多时间尺度Ts-EVI特征空间的TVDI与土壤表层RSM具有较高的相关性,1 d尺度Ts和1 d、8 d尺度EVI构建的RSM-TVDI决定系数较高,8 d尺度的Ts和8 d、16 d尺度EVI的RSM-TVDI决定系数较低。② 多时间尺度Ts-EVI特征空间的旱情监测结果在空间分布上具有较好的一致性,但其面积存在一定的差异;旱情监测应用中Ts-EVI特征空间构建应首选1 d时间尺度的Ts和EVI,其次是1 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI,再次为8 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI。 相似文献