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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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NDVI-Ts特征空间方法结合了卫星遥感地表反射率和热红外特性,能较好地反映一定时空尺度的地表干旱状况,该文基于Terra-MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)产品,构建NDVI-Ts三角形特征空间,采用植被温度状态指数结合MODIS地表分类产品IGBP对黑龙江省2007年夏季干旱进行监测和分析。结果显示:此次夏季干旱的空间分布广,持续时间长,干旱程度重,西部松嫩平原和东部三江平原等地主要农作物产区普遍发生干旱,且旱情严重。结合同期地面气象观测的月降水量数据对监测结果进行验证和评估表明:植被温度状态指数是一项近实时的干旱监测指标,不仅与当地最近的降水事件有关,而且与前期一段时间内的总体降水事件相关,可以较真实地反映当地干旱发生、发展的动态过程。 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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用遥感植被供水指数监测贵州干旱 总被引：13，自引：0，他引：13
应用ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ通道１,２,４数据建立了植被供水系数（ＶＳＷＩ）监测贵州干旱遥感模型,确定了ＶＳＷＩ遥感图上干旱指标和干旱面积,并与地面干旱指数确定的旱情作了比较,建立了植被供水指数和地面干旱指数之间的回归方程。 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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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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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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山东省干湿转换期土壤水分MODIS遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
由于2012年春夏过渡时期山东省降水时空分布不均,前期全省大部分地区出现旱情,后期降水偏多。为及时掌握干旱分布及变化情况,利用MODIS地表温度数据(MOD11A2)和植被指数数据(MOD13A2),结合土壤水分自动站的实测数据,采用温度植被干旱指数法,构建了LST-NDVI、LSTEVI特征空间,反演了2012年6~7月山东省干湿转换期的土壤水分,分析了干旱空间分布及变化特征。结果表明:LST-NDVI特征空间反演精度为82.95%,LST-EVI特征空间反演精度为84.33%,精度提高了1.66%。前期山东省中南部、西部出现旱情并以轻旱为主,后期由于降水旱情明显缓解,干旱面积减少了65 427 km2。基于MODIS数据利用温度植被指数法在本区域进行干旱监测是可行的。 相似文献
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利用卫星遥感对干旱进行实时监测和预警 总被引：3，自引：0，他引：3
利用EOS／MODIS卫星资料反演对地表覆盖的植被信息归一化植被指数（NDVI）和地表温度（TS）信息，通过建立温度植被旱情指数，对研究区域进行旱情实时监测，并应用GIS对旱情变化动态进行监测和预警，初步建立了干旱遥感监测与预警实时系统，能够快速反应各地区旱情发生发展情况，在业务和服务中有较好的应用价值。 相似文献
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Shiqi Yang Dejun Zhang Liang Sun Yongqian Wang Yanghua Gao 《Acta Meteorologica Sinica》2020,34(2):264-279
Temperature vegetation dryness index (TVDI) in a triangular or trapezoidal feature space can be calculated from the land surface temperature (LST) and normalized difference vegetation index (NDVI), and has been widely applied to regional drought monitoring. However, thermal infrared sensors cannot penetrate clouds to detect surface information of sub-cloud pixels. In cloudy areas, LST data include a large number of cloudy pixels, seriously degrading the spatial and temporal continuity of drought monitoring. In this paper, the Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction model (RSDAST) is combined with the LST reconstructed (RLST) by the RSDAST and applied to drought monitoring in a cloudy area. The drought monitoring capability of the reconstructed temperature vegetation drought index (RTVDI) under cloudy conditions is evaluated by comparing the correlation between land surface observations for soil moisture and the TVDI before and after surface temperature reconstruction. Results show that the effective duration and area of the RTVDI in the study area were larger than those of the original TVDI (OTVDI) in 2011. In addition, RLST/NDVI scatter plots cover a wide range of values, with the fitted dry-wet boundaries more representative of real soil moisture conditions. Under continuously cloudy conditions, the OTVDI inverted from the original LST (OLST) loses its drought monitoring capability, whereas RTVDI can completely and accurately reconstruct surface moisture conditions across the entire study area. The correlation between TVDI and soil moisture is stronger for RTVDI (R = −0.45) than that for OTVDI (R = −0.33). In terms of the spatial and temporal distributions, the R value for correlation between RTVDI and soil moisture was higher than that for OTVDI. Hence, in continuously cloudy areas, RTVDI not only expands drought monitoring capability in time and space, but also improves the accuracy of surface soil moisture monitoring and enhances the applicability and reliability of thermal infrared data under extreme conditions. 相似文献
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植被温度条件指数在土壤墒情遥感监测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
利用多年极轨气象卫星遥感资料,在计算出植被条件指数和温度条件指数的基础上,计算了遥感监测土壤墒情的植被温度条件指数(TV)。通过实测土壤湿度和TV的散点图,可以得到土壤墒情遥感模型的干旱等级指标,可用于干旱等级定性监测;通过建立土壤湿度和TV的回归方程,可进行土壤墒情定量监测。该方法兼有植被条件指数和温度条件指数的优点,且计算简单,对地面气象要素依赖性小,实时性好,在作物生长旺盛期,其定量反演0~30 cm土壤墒情精度平均可达80%以上,可以替代作物缺水指数法。 相似文献
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基于2000—2014年4—10月西藏气象站遥感干旱指数 (条件植被指数,VCI) 和气象干旱指数 (标准降水指数,SPI) 之间的相关性,评估植被对气象干旱的响应特征,通过分析气候环境要素对响应特征的影响并归纳相应规则,获取西藏地区植被对气象干旱有明显响应的区域分布。结果显示:VCI与12周时间尺度的SPI具有较强相关性,说明西藏地区植被生长对降水的响应大约滞后12周;植被对气象干旱响应不敏感的原因主要包括气候极度干燥或极度湿润、土地覆盖类型为森林、年平均归一化植被指数 (NDVI) 值过小、多年NDVI变化标准差过小、有降水之外的其他水源补给等;基于对区域气候环境要素特征的分析,可以得出西藏中部偏南地区植被对气象干旱有明显响应,主要包括拉萨地区、山南地区北部、日喀则地区东部、那曲地区中部和西南部、阿里地区的东南部。 相似文献
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以辽宁地表温度为研究对象,采用普适性单通道算法,利用FY-3A/MERSI数据,并结合MODIS 1000 m分辨率数据,反演了2009年和2010年4-9月间10个时次晴空或局部晴空时的地表温度。结果表明：计算验证了模型的反演精度与同期NASA所发布MODIS地表温度产品的精度相当,其结果与相应的56个气象站点的实际观测数据相一致。多源遥感数据的综合应用,可获得较合理的地表温度反演结果;不同土地覆盖类型间地表温度的高低在相同时间内存在显著差异;研究期内,林地、水田、旱地和建设用地的NDVI与地表温度具有负相关性。综合利用遥感、地理信息系统技术,可以表征地表温度与土地利用类型以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)之间的关系。 相似文献
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LST在农业气候热量区划中的应用方法研究 总被引：6，自引：2，他引：6
根据广西的自然地理特点和现有卫星遥感资料，对国内外10多种反演LST(1and surfacete mperature，陆面温度)的分裂窗算法及其相关的参数估算方法进行了适用性分析。在此基础上找出了适用于计算广西白天LST的算法，并应用该算法计算了晴空条件下的LST，获得了逐日各个时次的LST实况分布。通过模板分析，找到了求算多年LST气候平均图的途径。针对云剔除问题，通过对公共晴空区的统计分析，建立了不同图像间的数值补偿关系，从而有效地消除了云的影响，最终处理生成了广西多年和不同季节的平均LST空间分布图像。分析结果表明：在10km以上的宏观尺度上，广西平均LST的空间分布与平均气温的空间分布规律基本一致，而在1km尺度上，LST的空间特征更为精细、客观，更有利于反映与作物生长关系更为密切的下垫面热量资源的气候分布，是农业气候区划中更为有效的热量区划因子。 相似文献
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以南京市ETM＋影像为数据源,经嵌套于ERDAS IMAGINE9.1中的ATCOR2大气校正后,提取了南京城区地表温度（land surface temperature,LST）、归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和减化比值植被指数（reduced simple ratio,RSR）,基于实测值和同时相AS-TER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行对比分析。结果表明,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;当RSR小于3.2时,地表温度随植被覆盖增加而锐减,当RSR大于3.2时,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应＂饱和＂现象;对比比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）应用结果发现,近红外和红光比值的线性拉伸是导致NDVI和RSR表征城市热环境效应存在差异的主因,还与短波红外对水分敏感和能真实反映植被冠层结构有关。中国6大城市热环境案例研究均表明,RSR能直接解释对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异的现象,而不进行土地利用分类,NDVI则无法揭示此现象。 相似文献