基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅰ)--资料分析与处理部分

在收集处理了了1981～1994年连续504旬的由NOAA AVHRR第1、2通道的反射率计算得的NDVI时间系列数据,以及1980～1994年全国102个固定农气观测站的旬土壤湿度资料(-20cm)和相应测站的田间持水量资料基础上,分析了全国NDVI及植被状态指数VCI的时空变化特征,发现NDVI值随季节(旬)分别表现为“双峰型”和“单峰型”的变化,在第17～27旬之间达到极大值,并与作物生长有关,VCI的变化与NDVI的变化呈相反趋势;对资料因站点的分布和密度以及时序位相等差异可能影响资料代表性的探讨认为：因旱情发展有一个过程,故NDVI、SHI的时空特性应该不会影响其分析结果的代表性。综合分析了资料的时空代表性,为干旱遥感监测模型的建立作准备。     

甘肃省河东地区干旱遥感监测指数的对比和应用

干旱是影响甘肃省河东地区农业生产的主要气象灾害之一。如何在众多的干旱遥感监测指数中选择适宜的指数是干旱遥感监测工作面临的主要问题。利用研究区30个农业气象站观测的不同深度土壤相对湿度和对应的MODIS数据,分析了7种典型干旱遥感监测指数(AVI、NDWI、VCI、PDI、MPDI、VSWI和MEI)的构建原理和模拟结果,并选择适宜的干旱遥感监测指数对2006年甘肃省河东地区干旱情况的时空分布做了动态监测。结果表明:7种干旱遥感监测指数均能反映研究区土壤湿度的时空变化特征;各干旱遥感监测指数对土壤水分监测的最佳深度为20 cm,其次为10 cm。从相关系数来看,PDI、MPDI指数对春季,VSWI、NDWI指数对夏季的土壤相对湿度有较好的监测结果;MEI指数对秋季土壤相对湿度模拟效果较差,其余指数对秋季模拟效果均较好;根据各指数与20 cm处土壤相对湿度的相关系数,结合各指数的构成原理,春季选择PDI和MEI,夏季选择VSWI和NDWI,秋季选择PDI和MPDI,分别对2006年甘肃省河东地区干旱情况进行监测。通过考虑各等级出现的频率,同时兼顾土壤相对湿度,评定各指数干旱等级。监测结果显示,庆阳市北部连续出现春旱、春末夏初旱、伏旱和秋旱,陇中北部和庆阳市北部旱情严重。     

2010年春季西南地区干旱遥感监测及其影响评估

利用国产环境减灾星多光谱、热红外数据以及美国中分辨率MODIS数据建立了2010 年春季我国西南地区的干旱及其影响的遥感监测与评估方法。主要包括：1) 旱情遥感监测,利用环境减灾星多光谱数据和热红外数据构建旱情遥感综合指数监测西南地区的旱情;2) 地表可用水资源遥感监测,主要利用2010 年3 月中旬及去年同期的多光谱数据,对位于云南、贵州、广西境内的三个典型水体的水面面积进行了动态监测,以评估地表水面面积及水位的变化;3) 干旱对农作物的影响,主要通过农作物生长过程曲线分析各省(市) 区的作物受旱情的影响过程,并利用耕地面积与遥感监测作物种植成数、分类成数,以及耕地受旱比例计算作物受旱面积,通过田间实验对不同生育期冬小麦受到水分胁迫条件下的减产结果,确定不同旱情等级对应的粮食减产比例,计算各省(市) 的冬小麦减产数量。结果表明旱情最严重区域在广西西北部、贵州西南部和云南的中部与东北部,冬小麦、油菜、甘蔗等作物生长过程受到明显抑制,受旱面积分别达到9.13×10⁵ hm²、5.43×10⁵ hm²与9.00×10⁵ hm²,冬小麦产量损失达到8.3×10⁵ t,约占2009 年四省市冬小麦总产量的13.7%、全国冬小麦总产量的0.8%和全国粮食总产量的0.16%,对我国粮食总产量影响不大,但云南和贵州的冬小麦减产分别达到48%和31%,对区域粮食供应影响较大。     

农业干旱遥感监测模型综述

以农业干旱发生时所引起的若干地表特征变化为依坦,分别从土壤水分、植被水分、冠层温度和作物形态4方面,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种模型的优缺点,以及各自的适用范围。其中土壤水分变化类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测;冠层温度变化类指数不仅适宜于农业旱情预警,更适宜于农业旱情监测;作物形态及绿度变化和植被水分变化类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估。     

干旱指标在陕西省应用的敏感性分析

利用陕西省1961—2005年各气象站旬气象资料、33个农气旬报站土壤相对湿度及2001年6月13日NOAA-16极轨气象卫星资料,分析了降水距平百分率、Z指数、Palmer干旱指数、土壤相对湿度对干旱的发生、发展、变化的敏感性,描述干旱发生的范围、程度的差异,并将反映出的旱情与同时段用遥感监测得到的旱情进行比较。结果表明:降水距平百分率、Z指数对旱情的变化具有很高的敏感性,各干旱指标都能反应出区域内干旱的发生,但各指标反映出的干旱程度和范围不同;与同时段遥感监测得到的旱情相比,遥感监测的旱情更加细致,并与地表状况有关。干旱是一个累积过程,同时与影响对象有密切关系,使用干旱指标分析旱情时需要根据受旱对象选用不同的干旱指标,综合考虑前期的水分状况与旱情发生、发展有关的因素。     

以遥感为基础的干旱监测方法研究进展

总结了目前广泛应用的气象监测模型和基于遥感数据的干旱监测模型,将目前的遥感监测方法分为植被状态监测方法、微波土壤水分监测方法、热红外遥感监测方法和基于能量平衡的遥感监测方法进行综述,深入分析了基于遥感数据的监测方法的特点、适用条件和存在的问题。通过综述基于多源数据的干旱综合监测模型,对未来干旱监测方法的发展方向进行研究和探讨,指出集成多源数据的干旱综合监测模型是解决复杂的干旱监测问题的新方法。     

基于蒸散发的干旱监测及时效性分析

在改进的SEBS模型的基础上,基于作物缺水指数方法(CWSI),利用研究区域2014年风云二号、风云三号气象卫星数据及同期全省107个气象台站、农业气象观测站及土壤水分站数据,进行山西省干旱监测及时效性分析。结果显示:(1)CWSI受地形和植被的影响,植被茂盛的地区出现旱情低估的现象,而在城镇密集区则出现旱情高估的现象。(2)CWSI的干旱监测结果的精度达到80%以上,可以满足业务工作的精度需求。(3)CWSI与土壤湿度和降水都显示了一致的时间和空间分布规律,说明了CWSI用于干旱监测具有较高的时效性,可见,气象站实测的点数据与遥感数据的完美结合,有效的提高了监测结果在时间和空间上的精度,弥补了常规模型的不足。     

基于CiteSpace国内干旱遥感监测的知识图谱分析

利用CiteSpace软件对1995~2017年中国知网的“SCI来源期刊”、“EI来源期刊”、“核心期刊”以及“CSSCI来源期刊”数据库中有关干旱遥感监测研究的642篇文献进行可视化分析得到知识图谱。结果表明：国内经历了传统基于站点的干旱监测、小范围的干旱遥感监测试验到大范围干旱遥感监测及应用三个阶段；干旱遥感监测主要从“干旱监测”、“遥感监测”、“温度植被干旱指数”、“土壤湿度”、“地表温度”以及“归一化植被指数”等方向展开；王鹏新、张树誉、张强等是主要的发文作者；中国科学院、中国气象局、中国农业大学等是主要的发文机构。基于多源信息的干旱综合监测模型、大范围干旱监测评估、预警以及决策支持系统、干旱遥感监测技术在社会服务方面的应用以及加强国内学者与机构之间的交流合作是未来国内干旱监测研究几个重要方面。     

4种干旱监测方法在云南省的对比应用

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。     

农业干旱监测研究进展与展望

本文全面分析了农业干旱的概念内涵及其与其他干旱类型之间的关系,进而从基于站点监测和基于遥感监测两个方面,系统梳理了国内外农业干旱监测的近今进展,对比了不同干旱监测指标的适用范围和局限性;同时,通过文献统计和重要文献引用揭示了国内外农业干旱监测研究的发展历程和最新进展,即农业干旱监测指标从传统的单一气象监测指标逐渐向气象与遥感相结合的综合监测指标转变。最后,在分析农业干旱监测现有挑战和困境的基础上,将农业干旱监测未来发展趋向归纳为5点展望,即进一步明晰农业干旱发生机理和受旱过程、识别农业干旱影响因素及其相互作用关系、构建多时空尺度农业干旱监测模型、耦合农业干旱定性表征与定量评估模型以及提高农业干旱监测模型中遥感数据的应用水平。     

基于MODIS与AMSR-E数据的中国6大牧区草原积雪遥感监测研究

内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃和四川的草原区这6大牧区是中国重要的畜牧业生产基地,也是雪灾频发的区域,及时、准确地获取6大牧区雪情时空特征对于防灾减灾,指导畜牧业生产有着重要的现实意义。光学遥感与微波遥感各具优缺点,综合运用MODIS和AMSR-E数据构建草原积雪遥感监测模型,以日为监测单元,以旬为多日合成时段,对中国6大牧区在2008年10月上旬至2009年3月下旬间的草原积雪覆盖范围进行监测,并对监测结果进行检验,以此说明MODIS与AMSR-E数据在雪灾监测方面协同监测的可行性,为其他雪盖遥感监测研究提供参考。     

基于多源数据的西藏东南部历史干旱监测与分析

干旱作为频发的全球性自然灾害之一，造成了严重的社会、经济和生态环境问题。以西藏主要耕作区为研究区，2001—2015年MODIS、TRMM和SRTM DEM数据为数据源，利用植被状态指数（VCI）、温度条件指数（TCI）和降水状态指数（PCI）〖WTBZ〗等模型参量，采用空间主成分分析方法构建区域干旱综合监测模型，对模型精度和可靠性进行检核验证，并以所建模型对研究区2001—2015年逐月干旱进行识别，采用地理时空分析方法对研究区干旱变化特征及趋势进行研究。结果表明，干旱综合监测指数（DCMI）能够较好地反映区域土壤相对湿度与标准化降水蒸散指数（SPEI）的变化，干旱综合监测模型具有较好的适用性；研究区全年干旱频率在空间分布上呈现出西高东低的特征，大部分地区干旱频率小于20%，约12.41%的区域干旱频率超过20%；从不同等级干旱发生频率来看，日喀则市为轻旱、中旱易发区，重旱易发区则集中于日喀则市和昌都市的中部及东部地区；区域月际干旱频率空间格局差异较大，全年干旱易发生于1、8、11月等月份，局部地区干旱易发月份存在差异；区域年内旱情变化趋势差异性较大，10月~次年9月，旱情加剧区域呈现出随月份变化由耕作区东部向西部逐渐转移的趋势。     

基于TVDI的福州地区土壤干湿状况遥感监测

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．     

地表土壤湿度光学遥感反演方法研究进展

地表土壤湿度是全球气候变化研究中的一个不可或缺的参数,发挥着重要的作用。利用遥感技术监测土壤湿度在过去的40年中发展迅速,在电磁波谱的很多波段(如可见光、近红外、热红外、微波)都可以进行地表土壤湿度的反演和估算,涌现出大量的估算方法和技术,在地表土壤湿度监测领域产生了革命性的变化。相对于传统监测和微波遥感监测方法,光学遥感具有时效快、成本低、良好的时空分辨率、动态对比性强,方法简单、数据获取和处理容易等优点。因此,对近40年来利用光学遥感反演地表土壤湿度的发展历程和方法进行了系统地分类分析和总结,包括:地表土壤湿度反演原理和方法、发展过程、研究现状、优势和不足以及将来的研究改进方向等,以期为研究地表土壤湿度的学者和相关人员提供参考。     

基于MODIS和TRMM数据的黄土高原农业干旱监测

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，本文利用2003—2010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—2010年黄土高原地区旱情年际变化呈缓慢加重趋势，2003—2007年旱情持续加重，2007—2009旱情缓慢减轻，2009—2010年旱情又加重。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月呈严重干旱，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。     

K-T变换在监测小麦地表参数中的应用

利用K-T变换提取TM和MODIS遥感影像的绿度、湿度分量,在不同的分辨率尺度下监测小麦覆盖地表参数:土壤湿度(Ms)、等效水厚度(EWT)和叶面积指数(LAI),并与NDVI(归一化植被指数)、NDWI(归一化水分指数)和EVI(增强植被指数)监测结果比较.湿度分量监测Ms效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为6.08%、7.37%(RMSE),相关系数R2分别为0.49、0.31,基于绿度和湿度分量建立土壤湿度多元线性回归反演模型,利用TM影像反演土壤湿度RMSE为4.91%,反演土壤湿度和实测土壤湿度R2达0.63;绿度分量监测EWT效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.37 kg/m2、0.43 kg/m2,R2分别为0.51、0.28;绿度分量反演LAI精度更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.66、0.83,R2分别为0.64、0.35.     

定量遥感尺度转换方法研究进展

首先对遥感科学和气象学、水文学、生态学、地理学和的尺度概念及其转换方法进行了区分。其次对遥感数据空间尺度转换方法的国内外研究进展情况进行了系统梳理,重点比对了目前空间尺度转换常用6种转换方法：统计转换法、分类转换法、数据融合转换方法、分形分析法、基于局域动态模型的转换方法和基于物理意义尺度转换方法及其各自所属方法的优点和缺点。再次以遥感时间尺度转换应用最为广泛的地表蒸散发和农业旱情监测等2个领域为例,对遥感时间尺度转换方法进行了总结。最后预测了今后定量遥感尺度转换研究可能的研究重点,以期为今后更好地开展尺度效应和尺度转换研究工作提供参考。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

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。     

土壤墒情遥感反演与旱情诊断

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。     

塔里木河下游生态响应遥感监测研究

以生态应急输水为背景,分析总结了应急输水重大工程实施以来,塔里木河下游生态响应监测诊断研究成果,并利用遥感、GIS等空间信息技术,以2000年7月、2002年7月、2004年7月为研究时段,分别选取三个时相的CEBERS-1CCD遥感影像作为研究数据,对塔里木河下游生态响应进行遥感监测分析。首先,对三个时相的CBERS-1CCD数据进行几何校正、配准、拼接和切割等处理;然后以研究区NDVI数据值域分布为基础,并结合研究区8个样区的实地调查结果,研究建立NDVI分级标准体系;其次,按照建立的NDVI等级标准体系,分别提取研究区三个时相不同等级的NDVI值,并提取相应的土地面积;最后,计算求得研究区三个时相不同等级NDVI所对应土地面积的转化矩阵,并结合研究区生态应急输水背景,通过分析NDVI等级转化情况,揭示研究区生态变化趋势和规律。研究结果显示:2000-2004年期间,研究区植被状况好、较好、一般的土地面积分别增加906.39 km2、593.67 km2、384.13 km2,植被状况较差、差的土地面积分别增加了192.54 km2、348.03 km2。结果表明:遥感技术可以为塔里木河应急输水对塔里木河...