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相似文献
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1.
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   

2.
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   

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.
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   

5.
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  
杨秀海  卓嘎  罗布 《中国沙漠》2014,34(2):527-534
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   

6.
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   

7.
温度植被干旱指数(TVDI)在复杂山区干旱监测的应用研究   总被引:11,自引:1,他引:11  
对地观测卫星(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器因具有高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点,非常适合大范围、长时期、动态的干旱监测。本文选取云南省红河州地区为研究对象,利用MODIS植被指数和陆地表面温度产0品建立高原多山地区NDVI- T_s空间,并由此建立了复杂山区的温度植被干旱指数(TVDI)。利用该方法检测2006年3、4两个月的云南省红河地区的地表干旱情况,同时结合当地气象局信息和野外同步观测的表层土壤温度、湿度数据对该指标进行定量验证,结果表明,TVDI与土壤湿度显著相关,该方法可以用来对大区域干旱进行检测,能很好的用于山区的干旱预警与监测。  相似文献   

8.
 利用中国北方13省2000-2008年的Terra-MODIS归一化植被指数([WTBX]NDVI)和地表温度(LST)[WTBZ]数据,以及相同时间段农业气象观测站点的0~10 cm表层土壤水分资料,建立基于条件温度植被指数的表层土壤水分遥感估算模型,计算出2000-2008年北方13省各月份表层土壤水分,主要结论有:(1)空间分布上,表层土壤水分最高的是分区一和分区四,平均值均达到了0.2以上,表层土壤水分最低的是新疆沙漠地区,低于0.05,土壤水分空间分布基本呈"南高北低,东高西低"的趋势;(2)受降雨量和农作物需水的影响,年内月份之间,7、8 两月表层土壤水分最高,4、5、9、10月表层土壤水分最低;(3)年际变化上,2000-2001、2001-2002、2005-2006年北方大部分区域表层土壤水分增加,增加区域面积分别占总面积的79.2%、59.3%和71.4%,而2002-2003、2004-2005年大部分区域表层土壤水分减少,减少区域面积分别占总面积的53.9%和64.1%;(4)降水是影响土壤水分时空分布的一个重要因素。误差分析结果表明,基于条件温度植被指数的土壤水分遥感反演达到了较好的效果,能够较准确地反映北方地区干旱的分布及变化状况。  相似文献   

9.
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.
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   

11.
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:5,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   

12.
陈斌  张学霞  华开  徐珂 《干旱区地理》2013,36(5):930-937
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   

13.
干旱地区植被指数(VI)的适宜性研究   总被引:28,自引:10,他引:18  
以位于典型干旱区的甘肃河西地区石羊河下游的民勤绿洲为例,对NDVI、SAVI、MSAVI和GEMI等4种VI(植被指数)受土壤背景光谱影响的程度和探测低盖度植被的能力进行了对比研究。通过分析VI提取植被信息时植被土壤噪音比的变化发现,植被覆盖较低条件下VI提取植被信息总体受土壤背景光谱影响程度较低,相比而言,GEMI提取植被信息中受土壤背景影响最小,其他3种VI的区别不太明显。通过分析不同VI随植被覆盖度增加的反映速率变化及不同覆盖条件下不同VI的取值范围的变化发现,NDVI探测低盖度植被的能力最强,GEMI次之。GEMI可能是干旱地区植被探测较适宜的植被指数。  相似文献   

14.
基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
干旱是全球范围内影响最为广泛的自然灾害之一,其所导致的土壤沙漠化、荒漠化和盐碱化给生态环境造成不可逆的危害。通过对MODIS数据进行投影转换、去云等预处理的基础上,利用地形校正对TVDI模型进行改进,构建了改进型的温度植被干旱指数(mTVDI)用于新疆干旱区旱情监测。利用土壤实测数据对mTVDI及传统的TVDI模型进行对比验证。研究结果表明:(1) 利用EVI与校正后的LST构建的mTVDIE对干旱区旱情的敏感度最高,与实测土壤水分数据的相关性R2为0.74。(2) 从空间上看,新疆2015年旱情分布以塔里木盆地和准噶尔盆地为两个干旱中心,旱情状况由严重逐步向周围山区递减至湿润状态。从时间上看,新疆6月、7月和8月旱情最为严重。(3) 研究利用TRMM降水数据对基于mTVDIE反演的新疆旱情时空分布特征进行对比分析,结果表明二者所表现出的旱情时空分布较为一致,不同时间段内的降水量与mTVDIE之间具有一定的相关性,且均通过了P<0.01显著性检验。综上,基于TVDI所提出的mTVDIE 能够有效开展新疆干旱区旱情监测,且精度较高,从而为今后定量化开展大区域尺度旱情监测研究提供参考。  相似文献   

15.
闫峰  王艳姣  吴波 《地理科学》2014,34(8):987-993
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   

16.
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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