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1.
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
2.
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
3.
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
4.
基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤水分反演 总被引：6，自引：1，他引：5
针对目前西北地区广泛存在的农业干旱问题,选取了新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择云量较少的两幅TM影像,建立地表温度-植被指数特征空间。首先利用线性方程拟合了特征空间的上下边界,比较利用归一化植被指数(NDVI)建立的地表温度-植被指数特征空间Ts/NDVI和利用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)构建的地表温度-植被指数特征空间Ts/MSAVI形状的差异,并计算得到两种温度植被干旱指数(Temperature vegetation dryness index-TVDI,分别为TVDIN和MTVDI)。对TVDI与同期野外不同深度的实测土壤重量含水量数据进行回归分析,建立TVDI估测土壤水分的经验模型并对模型进行验证。研究结果表明,TVDIN和MTVDI均能够反演表层土壤水分,其中MTVDI与土壤水分相关性比TVDIN与土壤水分相关性要高,MTVDI能够更好地反映区域土壤水分状况,是一种更有效的土壤水分监测方法,对农业干旱监测具有一定的科学依据。 相似文献
5.
北京山区植被覆盖动态变化遥感监测研究 总被引：8，自引：1，他引：7
植被覆盖变化遥感监测是区域生态监测的一个重要部分,可为区域生态建设和可持续发展提供科学依据.利用北京市1979年7月14日和2005年7月25日的Landsat MSS和TM影像,采用基于归一化植被指数(ND-VI)的像元二分模型,计算了这2个时期的植被覆盖度,并对北京山区1979-2005年间植被覆盖的变化情况进行了遥感监测和定量分析.结果表明,北京山区的植被覆盖度由1979年的70.05%下降为2005年的66.14%;植被退化的总面积为3672.90km2;植被覆盖度在80%～100%的退化面积最大,为617.45km2. 相似文献
6.
基于单一影像局部回归模型修复的Landsat 7 ETM SLC-OFF图像质量评价 总被引：1，自引：0，他引：1
以时段相近的Landsat 5 TM影像为参照,通过定性评价(目视)和定量评价(均方根误差、平均差异)方法,分别对单一影像自适应局部回归和单一影像固定窗口局部回归模型修复后的Landsat 7 ETM SLC-OFF数据的图像质量进行评价.结果表明,无论是以Landsat 5 TM影像还是Landsat 7 ETM SLC-OFF影像作为填充影像,得到的修复图像的B1、B2、B3波段均存有一定的条纹,使其应用受到一定限制;但B4、B5、B7波段则没有条纹,这3个波段基本可以应用.对比发现RGF模型方法修复后的影像效果优于FGF模型方法的效果;从填充图像类型看,以Landsat 7 ETM SLC-OFF为填充图像修复的影像比以Landsat 5 TM为填充图像修复的影像效果更好. 相似文献
7.
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
8.
半干旱区土壤湿度遥感监测方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
针对西北半干旱地区缺水问题,探讨了一种适合半干旱地区简便、易行的土壤湿度提取方法。该研究借鉴植被供水指数法(VSWI)和温度植被干旱指数法(TVDI)的研究思想,同时考虑到半干旱地区植被覆盖度较低,采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替NDVI,以降低土壤背景对植被指数的影响,从而对两种方法进行修正。利用改进前后的指数提取土壤湿度,对比分析表明,用修正后的指数研究该区的土壤湿度效果更好。 相似文献
9.
城市扩张对东莞市陆表温度的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1995年12月30日、2003年1月10日两期Landsat TM/ETM遥感影像反演东莞市陆表温度(LST),分析东莞市陆表温度的总体情况及时空特征,并通过引入温度植被指数(Temperature-Vegetation Index,TVX)空间方法,研究城市化对陆表温度的影响.结果表明:城市化进程是导致东莞市陆表温度上升的重要原因,这种作用在TVX空间中主要体现在聚类点由高植被覆盖-低温度向低植被覆盖-高温度区域的运动过程. 相似文献
10.
官厅水库小流域植被净初级生产力估算 总被引：1，自引：0，他引：1
《湿地科学》2021,(3)
植被是小流域的物质基础,植被净初级生产力的稳定性关系到小流域的健康和可持续发展。以官厅水库小流域为研究区,采用改进型CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用2005年、2010年和2015年以及邻近年份的每年3～11月的Landsat TM/ETM+/OLI影像数据,估算官厅水库小流域植被净初级生产力,考虑到植物的物候特征,在模型计算过程中,引入归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列特征,提取地物信息,从而提高了改进型CASA模型中植被最大光能利用率使用范围的准确度。研究结果显示,2005年、2010年和2015年官厅水库小流域植被净初级生产力的总量分别为6.33×10~8g碳、6.73×10~8g碳和7.37×10~8g碳。 相似文献
11.
基于光谱混合分析的干旱荒漠区植被遥感信息提取研究——以古尔班通古特沙漠西缘为例 总被引：3，自引：1，他引：2
干旱荒漠区植被的盖度和空间分布特征是评判该区生态环境状况及荒漠化程度的重要指标。以Landsat TM影像为数据源,利用归一化植被指数（NDVI）和线性光谱混合分析模型（LSMM）两种方法对研究区——古尔班通古特沙漠西缘进行分析。在运用LSMM过程中,通过多种方法选择出最佳端元,并利用实测数据对混合像元分解结果进行验证。结果表明:①NDVI提取植被的方法受到很多限制,不适合在干旱荒漠区应用;②基于最小法非受限光谱混合分解结果较为理想,植被、盐碱地、裸沙和黑色砂粒等4种端元地物被选取出来;③LSMM提取的植被分量与实测植被盖度显著相关,线性相关系数为0.858,表明干旱荒漠区的植被盖度可以通过遥感影像提取的植被分量间接得到。 相似文献
12.
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
13.
一种基于遥感数据快速提取居民地信息的新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于Landsat TM/ETM+遥感影像的谱间关系,利用居民地与背景地物光谱值在波段3、波段4、波段5的差异,提出了一种新的建筑指数(New Built-up Index,NBI),并利用该指数提取居民地信息.选用常州市为研究区,以2007年Landsat TM影像为数据源,居民地提取精度达90%;进一步在多丘陵地区桐庐县进行验证,融入植被指数,居民地提取精度达91%. 相似文献
14.
绿洲植被覆盖度遥感信息提取——以敦煌绿洲为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以敦煌绿洲为研究区,利用Landsat TM遥感数据,通过归一化植被指数(NDVI)和混合像元分解两种方法,提取了敦煌绿洲的植被覆盖度信息。在基于NDVI提取植被覆盖度时,选取了基于NDVI的像元二分模型; 在混合像元分解过程中,对遥感影像进行波段反射率归一化处理和最小噪声变换(MNF),确定了3个类型端元:植被、不透水表面/土壤、水体/阴影; 最后利用高分辨率遥感影像验证对比了两种提取方法的精度。结果表明:混合像元分解更能准确地提取敦煌地区植被覆盖度信息,其线性相关系数为0.8915,均方根误差为0.0882,而且提取结果更符合实际情况,可以为敦煌植被状况监测及生态环境保护提供科学建议。 相似文献
15.
《云南地理环境研究》2016,(1)
面对多种多样的干旱监测方法,如何进行选取是目前遥感干旱应用所面临的主要难题。基于MODIS数据和云南省96个气象站2010年2月与2012年2月的气象资料,利用条件植被指数(VCI)、温度植被指数(TVDI)、云参数法以及标准降水指数(SPI)方法监测云南省干旱,并将4种方法监测结果与云南省干旱监测系统监测结果进行对比分析其在云南省的适用状况。结果表明:在该区,VCI监测干旱程度偏轻且干旱程度空间分布连续性差。云参数方法监测结果与实际干旱分布存在差异。由于没有考虑到前期降水等因素,SPI对该区干旱监测还有待进一步的探索。4种方法中,TVDI法既考虑了温度因素又考虑了地表植被状态,监测结果与实际干旱状况吻合度最好。 相似文献
16.
农业干旱对农业生产影响最为严重,基于站点观测数据的干旱指数不能准确监测区域尺度的农业干旱特征。因此,利用2003—2015年MODIS地表温度(LST)、植被指数(NDVI)和TRMM降水(3B43)数据以及1960—2015年黄土高原地区及周边92个气象站点的月均温和月降水量数据,构建了综合遥感干旱监测模型规模干旱条件指数(Scale Drought Condition Index,SDCI),对黄土高原地区农用地生长季(4～10月)旱情的时空分布特征进行研究,结果表明:黄土高原地区农用地生长季多年平均干旱状态为中度干旱,干旱程度在空间上表现为西北部较严重,东南部较轻。2003—2015年黄土高原地区旱情年际变化总体呈波动减轻趋势,2003—2007年旱情越来越严重,2007—2014年旱情波动减轻,2014—2015年旱情有所加重。黄土高原地区旱情年内变化表现4～8月持续减轻,8～10月持续加重,干旱程度具体表现为4月、5月、6月和10月呈中度干旱,7月、8月和9月呈轻度干旱。研究表明利用多源遥感数据构建的具有适当权重的SDCI可以有效监测黄土高原地区作物生长季的干旱状况。 相似文献
17.
基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型.研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳.对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数. 相似文献
18.
植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R2=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。 相似文献
19.
基于谱间特征和归一化指数分析的城市建筑用地信息提取 总被引：36，自引：0，他引：36
以福州市ETM+影像为例,研究了城市建筑用地信息快速准确提取的原理和方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析以及对同名异义和异名同义现象的甄别,选取了归一化差异建筑指数(NDBI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)来代表城市建成区的三种最主要的土地利用类型--建筑用地、水体和植被。在此基础上进一步对这三个新的指数波段进行谱间特征分析,最后利用基于规则的逻辑判别运算将城市建筑用地信息提取出来。研究表明这一方法可以使繁杂的多波段谱间分析得以简化, 是一种快速准确、未经人工干预的建筑用地信息提取方法。本文还探讨了在城市建成区的研究中采用SAVI指数替代NDVI指数的优点。 相似文献
20.
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