基于ETM+与MODIS数据融合的伊洛河流域地表蒸散估算

MODIS数据时间分辨率较高,在对地能量和水分变化监测应用中具有不可比拟的优势。但其空间分辨率较低,混合象元效应显著,尤其在地表土地利用类型复杂和空间异质性较大时,会带来较大的误差。而ETM+数据具备较高的空间分辨率,但其单一的热红外波段导致反演的地表温度精度不高,且时间分辨率低,因而限制了在地表蒸散监测中的应用。本文探讨了将TM/ETM+与MODIS数据相融合估算区域地表蒸散的一种多尺度遥感方法,利用TM/ETM+计算得到的植被指数,基于空间增强方法将MODIS反演的地表温度尺度提高到30 m,并结合SEBS模型对伊洛河流域的地表蒸散进行了估算。验证与分析的结果表明,估算精度得到提高,研究区当日蒸散量在0～5.32 mm/d之间,空间分布具有明显的地域性差异,区域分布不均衡。     

基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤水分反演

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。     

归一化水汽指数与地表温度的关系

城市热岛的遥感研究,传统上主要利用归一化植被指数作为指标来评估地表温度-植被之间的关系。本研究探讨了以归一化水汽指数作为评估其与地表温度关系的适应性,比较了归一化水汽指数和归一化植被指数在表达城市热岛效应方面的效力。利用"单窗算法"和3个不同时段的TM/ETM+数据获取了珠江三角洲核心区域的地表温度分布图,分析了两种指数与地表温度之间的关系。对局部区域逐像元和对区域总体分析的结果表明:不同时段的地表温度与归一化水汽指数之间均存在较强的线性关系,而地表温度与归一化植被指数之间的线性关系相对较弱。说明在城市化的环境下,与传统上常用归一化植被指数作为指标来定量分析地表温度相比,归一化水汽指数提供了一种互补的、甚至更加有效的衡量指标。     

TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性

基于地表温度/植被指数(T_s/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T_s/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.     

小花间流域旱情监测模型分析

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。     

以改进SEBS模型估算苏木吉林南湖的水面蒸发

基于TM/ETM+数据,利用地表能量平衡原理,结合改进了温度算法和地表宽波反照率算法的SEBS模型,对巴丹吉林沙漠东南部苏木吉林南湖2000-2013年的湖面蒸发进行了反演.利用安装在湖面的E601型蒸发皿实测数据对反演结果进行验证,通过相关性分析发现,利用阿拉善右旗气象数据结合SEBS模型计算的湖面蒸发值与蒸发皿实测值相关性较好,R²>0.95,两者的均方根误差RMSE为0.313 mm,平均绝对百分比误差MAPE为8.17%.给出了折算方程,折算系数为0.621,并算得2000-2013年苏木吉林南湖湖面年平均蒸发量为1 287.544 mm.苏木吉林南湖湖面蒸发与气温相关性最好,日照时数次之,与风速的相关性最弱.     

基于Landsat TM/ETM+遥感数据的福州热环境研究

以福建省福州市为研究区,使用1994年5月12日Landsat TM、2002年3月7日Landsat ETM+和2009年3月10日Landsat TM数据,采用普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演算,反演得出福州地面温度的分布情况,并根据研究结果对福州市热环境空间分布格局及动态演变过程进行监测分析.研究结果表明...     

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.     

一种基于TVDI模型的煤田温度异常区面积提取方法研究

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。     

一种基于TVDI模型的煤田温度异常区面积提取方法研究北大核心CSCD

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R~2=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 km~2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW_2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。     

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。     

NDVI、NDMI与地表温度关系的对比研究

通过研究归一化植被指数(NDVI)、归一化水汽指数(NDMI)与地表温度(LST)的相关关系,对比NDVI和NDMI定量分析LST的适宜程度。以Landsat 8遥感影像为数据源,以郑汴都市区为例,反演LST,计算NDVI和NDMI。从整体、分区、像元等不同层面分析NDVI和NDMI与LST的相关关系,并利用GEO-Da软件,分析150 m、300 m、450 m三种不同采样间隔数据的NDVI、NDMI与LST的空间相关性。主要结论为：①NDVI与LST的线性拟合度较差,而NDMI与LST具有很强的线性关系,剖面分析显示NDMI与LST呈显著负相关关系。②缓冲区分析结果表明,随着距城市中心距离的增加,用地类型增多,LST和NDMI之间的相关性逐渐增强。③在Moran's I空间相关性分析中,不同采样间隔下两指数与LST的负相关关系均比较明显,但由于水体在2个指数中数值的差异,使NDMI与LST表现出更强的空间负相关性,而NDVI与LST空间相关性则相对较弱。因此,总的来说NDMI是热环境研究的有效指标,与NDVI相比,NDMI与LST的负相关关系更强、更稳定,也更适宜于对LST的定量分析。     

基于MODIS数据的吉林省中部地表温度反演及空间分布研究

利用MODIS数据,采用劈窗算法,定量反演吉林省中部陆地表面温度;利用TM数据,通过目视解译获得研究区的土地利用状况,并结合地势图,研究吉林省中部农业区的地表温度空间分布特征以及地表温度与土地利用类型之间的关系。结果表明,研究区陆地表面温度南高北低,西高东低,符合该区域气候特征;由于地表土地类型热力性质的不同,不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的裸岩要比最低的湖泊高出26.6K;地表温度与海拔呈负相关关系,即随着海拔的升高,地表温度呈下降趋势,下降率为23.6°C/km;在植被覆盖区,地表温度与NDVI之间存在负相关性,且城市地表温度对植被覆盖度的敏感性要高于农田和林地;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系。     

温度植被干旱指数(TVDI)与多因子关系研究

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。     

基于MODIS数据新疆土壤干旱特征分析

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。     

喀斯特城市植被覆盖度时空变化对地表温度的影响

随着桂林喀斯特城市的快速扩展、地表植被覆盖度的变化,城市热岛现象越来越明显。以桂林1989-2006年5景TM/ETM遥感图像为数据源,利用遥感归一化植被指数反演植被覆盖度Pv,利用Qin单窗算法反演地表温度ts,分析Pv空间和时间变化对ts的影响。结果表明,在空间上ts随Pv的提高而降低,呈明显负相关关系。在时间上Pv<0.2面积比例逐年增加,1989年7.8%、1991年15.2%、2000年20.7%、2005年21.1%、2006年22.7%;而Pv≥0.7面积比例逐年减少,1989年49.2%、1991年27.4%、2000年27%、2005年16.5%、2006年11.1%。其导致地表温度高于茂密林地表面温度的比率z>20%的高温像元比例逐年上升;而z≤10%的低温像元比例逐年下降,1989年28.9%、1991年25.4%、2000年23.7%、2005年22.2%、2006年20.4%。植被覆盖的喀斯特山峰呈现显著的凉岛现象,从而调节喀斯特城市气候环境。     

基于TVDI的黄土高原地表干燥度与土地利用的关系研究

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。