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1.
利用MODIS合成产品数据集MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST)来构建Ts-NDVI特征空间。依据特征空间设计的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,对2000~2011年夏季"一江两河"地区旱情进行监测分析,并利用研究区气象站地面温度数据进行相关度分析。结果表明:2000~2011年夏季"一江两河"地区重旱区主要分布在南部和沿江河谷一带,北部干旱程度较轻,大部分地区TVDI≥0.6,处于干旱区域;近12年TVDI值变化趋势为下降,年际变化显著;TVDI空间分布特征与降水空间分布非常一致,与传统气候干旱监测结果总体上表现一致;实测地表温度与TVDI两者具有较好的线性正相关性。由此可见,温度植被干旱指数(TVDI)作为高原地区大范围干旱监测反演模型具有一定的科学性和参考性。 相似文献
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基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度（Ts／Ft）特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40cm土壤湿度的平均相对误差达7．6％。 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MODIS产品数据MOD11A2和MOD13A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(DST)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),构建宁夏区域2005年4、7、10月逢8、18、28日TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间,根据TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间建立了温度植被干旱指数(TVDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温差植被干旱指数(DTVDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI),并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标,反演了宁夏区域2005年4、7、10月的土壤水分.利用实测10 cm土壤水分进行相关分析,结果表明DTEDI在宁夏土壤水分反演中表现较好,DTVDI表现略好. 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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基于风云三号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云三号气象卫星（FY3B）微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型（LPRM）反演了中国东北地区的土壤湿度（FY3BLPRM）。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV（Essential Climate Variable）土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品（FY3Boffical）进行了对比分析。结果表明:（1）本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。（2）在大兴安岭和东北三省东部等地表相对湿润的地区,FY3BLPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3Boffical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3Boffical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3BLPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云三号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。 相似文献
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GLOPEM和MOD17A3NPP产品广泛用于分析全球和区域碳循环与碳扰动、土地利用变化、气候变化和自然资源管理等研究工作中,但这两种NPP产品存在明显不同。为了了解这两种产品的差异,以陕西省为例,对2000年的GLOPEM与MOD17A3的NPP进行比较分析。结果表明;（1）陕西省GLOPEMNPP和MOD17A3NPP空间分布趋势一致．均呈现自北向南逐渐增大的趋势;（2）GLOPEMNPP普遍高于MOD17A3NPP,GLOPEMNPP是MOD17A3NPP的1．95倍;（3）两种产品的高值区出现的区域不同;（4）GLOPEMNPP的值域比MOD17A3NPP大,频率分布都呈现双峰型;（5）仅草甸植被的两种NPP比较接近,其他植被类型GLOPEMNPP是MODl7A3NPP的1．5～2．81倍。本研究结果为了解陕西省NPP状况丰富了数据信息和理解视角。 相似文献
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风云三号卫星（FY-3）NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用国际通用的年际差值比较模型、植被状况指数模型（VCI）以及基于NDVI的作物生长过程评估了中国风云三号B星（FY-3B）和D星（FY-3D）NDVI旬、月合成业务产品与同期MODIS MOD13A1和MOD13A3 NDVI数据对作物长势的监测情况。年际比较模型结果表明,FY-3 NDVI的监测动态范围比MODIS NDVI的窄约0.1—0.15,两者差值在-0.02—0.02,均方根误差在0.08—0.09,在长势分级评估时可忽略,但动态范围偏窄提示有必要在分级评估时使用窄一些的阈值范围。植被状况指数模型结果表明,FY-3B NDVI和MODIS NDVI的监测结果高度一致,因此FY-3B NDVI和MODIS NDVI一样可准确反映作物生长的年际差异。作物生长过程动态监测结果表明,FY-3和MODIS月合成NDVI的年际比较结果总体一致,但在作物快速生长阶段... 相似文献
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本文利用1981～2016年的CRUNCEP资料（0.5°×0.5°）作为大气驱动数据,驱动CLM4.5（Community Land Model version 4.5）模式模拟了青藏高原地区1981～2016 年的土壤湿度时空变化。将模拟数据与台站观测资料、再分析资料（ERA-Interim和GLDAS-CLM）和微波遥感FY-3B/MWRI土壤湿度资料对比验证,表明了CLM4.5模拟资料可以合理再现青藏高原地区土壤湿度的空间分布和长期变化趋势。而且基于多种卫星遥感资料建立的较高分辨率（0.1°×0.1°）的青藏高原地表数据更加细致地刻画了土壤湿度的空间变化。对比结果表明:CLM4.5模拟土壤湿度与各个台站观测的时空变化一致,各层土壤湿度的模拟和观测均显著相关,且对浅层的模拟优于深层,但模拟结果比台站观测系统性偏大。模拟与再分析资料和微波遥感资料土壤湿度的空间分布具有一致性,均表现为从青藏高原的西北部向东南部逐渐增加的分布特点,三江源湿地和高原东南部为土壤湿度的高值区,柴达木盆地和新疆塔里木盆地的沙漠地区为低值区,土壤湿度由浅层向深层增加。土壤湿度的长期变化趋势基本表现为“变干—变湿”相间的带状分布,不同层次的土壤湿度变化趋势基本一致。模拟资料也合理地再现了夏季土壤湿度逐月的变化:高原西南地区的土壤湿度明显大范围增加,北部的柴达木盆地的干旱范围也明显的向北收缩,高原南部外围土壤湿度也明显增加,CLM4.5模拟土壤湿度比再分析资料和微波遥感资料更加细致地描述了夏季逐月土壤湿度空间分布及其变化特征。 相似文献
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该文基于2001—2007年地表温度遥感反演产品 (MOD11A2),以基准气候站对其周围不同大小窗口内地表温度距平序列的解释方差作为度量,评估了我国142个基准气候站的环境代表性,并将代表性与土地覆盖和高程状况进行相关研究。结果显示:以解释方差大于0.75作为区分是否具有代表性的阈值,约41%的站点代表性较好,代表区域范围可超过51×51 km2,多分布于北方地区;约21%的站点代表性较差,代表区域范围不足7×7 km2,多分布于南方地区;其他代表区域范围居中的站点在南、北方均有分布;站点周围的土地覆盖多样性和地形起伏度与站点代表性存在负相关,且相关性随窗口的增大而加强。文中还评估了基准气候站对所属气候区的代表性,发现在气候特征复杂的西南地区和新疆部分地区,站点对气候区的代表性较差。 相似文献
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Spatio-temporal prediction of daily temperatures using time-series of MODIS LST images 总被引：5，自引：2，他引：3
Tomislav Hengl Gerard B. M. Heuvelink Melita Perčec Tadić Edzer J. Pebesma 《Theoretical and Applied Climatology》2012,107(1-2):265-277
A computational framework to generate daily temperature maps using time-series of publicly available MODIS MOD11A2 product Land Surface Temperature (LST) images (1 km resolution; 8-day composites) is illustrated using temperature measurements from the national network of meteorological stations (159) in Croatia. The input data set contains 57,282 ground measurements of daily temperature for the year 2008. Temperature was modeled as a function of latitude, longitude, distance from the sea, elevation, time, insolation, and the MODIS LST images. The original rasters were first converted to principal components to reduce noise and filter missing pixels in the LST images. The residual were next analyzed for spatio-temporal auto-correlation; sum-metric separable variograms were fitted to account for zonal and geometric space-time anisotropy. The final predictions were generated for time-slices of a 3D space-time cube, constructed in the R environment for statistical computing. The results show that the space-time regression model can explain a significant part of the variation in station-data (84%). MODIS LST 8-day (cloud-free) images are unbiased estimator of the daily temperature, but with relatively low precision (±4.1°C); however their added value is that they systematically improve detection of local changes in land surface temperature due to local meteorological conditions and/or active heat sources (urban areas, land cover classes). The results of 10–fold cross-validation show that use of spatio-temporal regression-kriging and incorporation of time-series of remote sensing images leads to significantly more accurate maps of temperature than if plain spatial techniques were used. The average (global) accuracy of mapping temperature was ±2.4°C. The regression-kriging explained 91% of variability in daily temperatures, compared to 44% for ordinary kriging. Further software advancement—interactive space-time variogram exploration and automated retrieval, resampling and filtering of MODIS images—are anticipated. 相似文献
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利用MODIS卫星资料反演中国地区晴空地表短波反照率及其特征分析 总被引：16，自引：0，他引：16
利用MODIS地表双向反照率产品(MOD43B1),结合地表海拔高度和地表覆盖类型资料,计算并分析了中国地区晴空反照率的时空分布,以及地表反照率与地形和地表覆盖的关系.首先,利用改则自动气象站的地基观测对MODIS地表反照率进行了对比验证.验证结果表明卫星观测可以较好地反映反照率随时间的变化,MODIS地表反照率与地表实测反照率符合较好.年平均地表反照率与海拔高度有很好的相关,反照率的高值出现在高海拔山区.冬春季节,我国高海拔山区因积雪覆盖成为反照率的高值区;夏秋季节,地表反照率主要受地表土壤湿度和植被盖度的影响,沙地和沙漠地带反照率最高.最后,计算了中国典型地表类型的反照率随时间的变化,结果表明大部分地表类型的反照率具有较大的时间变化,地表反照率在春秋季节较大,夏季反照率较小. 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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尝试以单星多角度卫星观测数据同时反演晴空陆地的气溶胶光学厚度和地表反射率,并选取2009年5月的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)1B资料进行了反演试验.结果表明:单星多角度法反演得到的气溶胶光学厚度结果与MODIS气溶胶产品(MOD04)平均值的相关系数为0.7914;反演的地表反射率结果与MODIS地表反射率产品(MOD09)也具有较好的一致性.对直接利用单星多角度观测数据反演获得一段时间内平均的气溶胶光学厚度进行了有益的尝试. 相似文献
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土壤水分是植物生长、发育的必要条件,是研究农牧业干旱程度的重要指标,监测土壤水分对农业、旱情、气候等具有重要意义。本研究分析了西藏高原实测土壤湿度与同期MODIS植被供水指数和波段7反射率之间的关系。结果表明,MODIS第7波段单窗算法是较为有效和简便的西藏高原土壤水分监测方法,对高原中部植被生长季基于MODIS波段7的二次多项式监测模型较好,而对整个高原非生长季三次多项式监测模型效果较好,MODIS第7波段同样可以用于高原农田土壤湿度的遥感监测。 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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为探究风云3卫星数据在重庆地区干旱监测中的适用性,以温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)为监测指标,利用Aqua/MODIS数据为对比数据,对重庆地区2015年夏季(7～9月)旱情进行监测分析。结果显示,重庆夏季主要受轻旱和中旱的影响,旱情较严重的区域主要集中在西部地区。从7月开始,受旱情影响的范围在逐渐加大,旱情程度也在不断加深。结合高程数据(Digital Elevation Model,DEM)和MODIS土地覆盖类型产品数据,将重庆地区划分为低海拔混交林、中海拔混交林、低海拔小起伏山地作物、低海拔中起伏山地作物四类讨论不同地貌类型受旱情的影响。作物类受旱情影响的面积百分比较混交林类大,低海拔相较于中海拔地区受干旱影响的面积百分比更大。为验证基于TVDI的干旱监测结果的准确性,利用重庆市170个地面站点实测的土壤墒情数据为验证数据,通过相关性分析可知,FY3A/VIRR数据与Aqua/MODIS数据不论是在整体相关性还是按不同地表类型分类后与土壤墒情数据间的相关性都较好,且相关系数在0.1水平(双侧)显著相关,说明利用TVDI能较好的反映出重庆地区土壤中的水分含量情况。但两类数据的相关性又存在一定的差异,整体上,Aqua/MODIS数据与土壤墒情之间的相关性要高于FY3A/VIRR数据;分类后,FY3A/VIRR数据与土壤墒情之间的相关性要高于Aqua/MODIS数据。 相似文献