基于MODIS的温度植被干旱指数在四川盆地盛夏干旱监测中的适用性研究

基于卫星资料的温度植被干旱指数(TVDI)已被广泛应用于干旱监测,地表温度依赖于海拔高度,在地形复杂的四川省,如何将该指数更好的应用到业务干旱监测中,需进一步研究。本文利用MODIS数据,分析四川盆地2014年7月12～27日平均地表温度、植被指数、TVDI和100站土壤湿度的空间分布,并对比了它们之间的异同。研究结果表明,TVDI的空间分布主要由地表温度的空间分布决定,TVDI不仅可用于监测四川盆地较大范围的干旱状况,也可用于监测局地的干旱状况。当前自动站土壤湿度观测值与TVDI之间在有限点上不存在显著的线性相关,如何对TVDI进行干旱分级仍需深入研究。      

贵州喀斯特山区的NDVI-Ts特征及其干旱监测应用研究

温度植被干旱指数(TVDI)同时考虑了陆面温度和植被指数对遥感干旱监测的影响,综合了两者的长处,有效地减小了植被覆盖度的影响,提高了遥感干旱监测的准确性。陆面温度的反演以普朗克辐射函数为基础,运用地表比辐射率使之转换为灰体辐射。提取植被指数对应的最高陆面温度和最低陆面温度构成NDVI-Ts空间,进而得到TVDI。文章应用对地观测卫星(EOS)的MODIS遥感资料,分析并揭示了贵州复杂山区独特的NDVI-Ts空间的形态特征,并用于检验贵州2006年7月25日和2007年8月19日土壤表层干旱情况,同时与当地气象站土壤湿度观测数据进行定量验证,表明TVDI与土壤湿度显著相关。由于EOS/MODIS遥感资料的高时间分辨率、高光谱分辨率和适中的空间分辨率特性,使得该方法适宜于大区域复杂地形的干旱检测与预警。     

FY-3 VIRR 数据在陕西省干旱监测中的应用

干旱是影响陕西省社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用具有两个热红外通道的风云三号气象卫星扫描辐射计一级数据,先使用分裂窗算法反演得到地表温度,再利用归一化植被指数(NDVI)和地表温度计算温度植被干旱指数(TVDI),从而来监测陕西省的土壤干旱程度。结果表明,反演得到的TVDI能较好地反映陕西省干旱分布状况,延安、关中、陕南等区域的TVDI反演结果与实际旱情更为接近。     

安徽省MODIS干旱监测技术研究

为了更有效地监测安徽省农业干旱,以安徽省半湿润区、过渡区为研究对象,利用MODIS资料,在对比分析了基于植被供水指数和温度植被干旱指数两种干旱监测方法基础上,结合已业务应用的农业干旱指标累积湿润指数,开展安徽省分时段的晴空遥感干旱监测研究,建立并确定了部分时段半湿润区、过渡区的MODIS植被供水指数和温度植被干旱等级标准,同时结合当地台站监测土壤墒情对干旱监测进行检验。结果表明,作物生长季节VSWI、TVDI与累积湿润指数存在相关性,两种方法建立指标和模型可以用来分时段进行区域干旱监测,得出了初夏旱TVDI更适合于研究区域的干旱监测。     

基于TVDI的西藏“一江两河”地区干旱监测研究

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。     

FY-3 VIRR数据在陕西省干旱监测中的应用

干旱是影响陕西省社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用具有两个热红外通道的风云三号气象卫星扫描辐射计一级数据,先使用分裂窗算法反演得到地表温度,再利用归一化植被指数（NDVI）和地表温度计算温度植被干旱指数（TVDI）,从而来监测陕西省的土壤干旱程度。结果表明,反演得到的TVDI能较好地反映陕西省干旱分布状况,延安、关中、陕南等区域的TVDI反演结果与实际旱情更为接近。
 

     

基于遥感数据的宁夏地区土壤水分反演方法比较

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.     

NDVI〖CDF*2〗ST特征空间及干湿边变化特征

为了更好地解释归一化植被指数（NDVI）和地表温度（ST）的各种存在关系及其相互转换过程,以及监测和评价陆表变化,尤其是根据描述地表植被覆盖和土壤水分含量的参数,解释NDVI达到饱和以后的情况,以便更有效地应用,该文从归一化植被指数和地表温度之间机理出发,分析了植被指数与地表温度之间关系的研究以及NDVI-ST特征空间的干旱监测模型应用情况。结果表明,在高植被覆盖度情况下NDVI-ST特征空间拟合随意性增大,影响干旱的监测精度;同时多种因素对下垫面温度及植被指数影响的不确定性也影响干旱及植被的监测精度。今后的研究当中要针对不同时相、不同分辨率数据,分析不同植被覆盖类型和水分状况条件下NDVI-ST空间的变化规律,进一步研究修正NDVI-ST空间特征及干湿边（冷热边）的变化特征及在干旱监测中的应用,特别是高植被覆盖度下的修正应用,使ST-NDVI特征空间方法在干旱监测中发挥更好的作用。     

利用卫星遥感对干旱进行实时监测和预警

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。     

NDVI-ST特征空间及干湿边变化特征

为了更好地解释归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST)的各种存在关系及其相互转换过程,以及监测和评价陆表变化,尤其是根据描述地表植被覆盖和土壤水分含量的参数,解释NDVI达到饱和以后的情况,以便更有效地应用,该文从归一化植被指数和地表温度之间机理出发,分析了植被指数与地表温度之间关系的研究以及NDVI-ST特征空间的干旱监测模型应用情况。结果表明,在高植被覆盖度情况下NDVI-ST特征空间拟合随意性增大,影响干旱的监测精度;同时多种因素对下垫面温度及植被指数影响的不确定性也影响干旱及植被的监测精度。今后的研究当中要针对不同时相、不同分辨率数据,分析不同植被覆盖类型和水分状况条件下NDVI-ST空间的变化规律,进一步研究修正NDVI-ST空间特征及干湿边(冷热边)的变化特征及在干旱监测中的应用,特别是高植被覆盖度下的修正应用,使ST-NDVI特征空间方法在干旱监测中发挥更好的作用。     

Assessing Drought Conditions in Cloudy Regions Using Reconstructed Land Surface Temperature

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.     

减化比值植被指数在城市热环境研究中的应用

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。     

基于TVDI的西藏地区旱情遥感监测

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。     

The impact of climatic and non-climatic factors on land surface temperature in southwestern Romania

Land surface temperature is one of the most important parameters related to global warming. It depends mainly on soil type, discontinuous vegetation cover, or lack of precipitation. The main purpose of this paper is to investigate the relationship between high LST, synoptic conditions and air masses trajectories, vegetation cover, and soil type in one of the driest region in Romania. In order to calculate the land surface temperature and normalized difference vegetation index, five satellite images of LANDSAT missions 5 and 7, covering a period of 26 years (1986–2011), were selected, all of them collected in the month of June. The areas with low vegetation density were derived from normalized difference vegetation index, while soil types have been extracted from Corine Land Cover database. HYSPLIT application was employed to identify the air masses origin based on their backward trajectories for each of the five study cases. Pearson, logarithmic, and quadratic correlations were used to detect the relationships between land surface temperature and observed ground temperatures, as well as between land surface temperature and normalized difference vegetation index. The most important findings are: strong correlation between land surface temperature derived from satellite images and maximum ground temperature recorded in a weather station located in the area, as well as between areas with land surface temperature equal to or higher than 40.0 °C and those with lack of vegetation; the sandy soils are the most prone to high land surface temperature and lack of vegetation, followed by the chernozems and brown soils; extremely severe drought events may occur in the region.     

山东省干湿转换期土壤水分MODIS遥感监测

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。     

基于MODIS的广东省植被指数序列构建与应用

植被指数是衡量植被长势的重要指标,植被指数序列有助于准确地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,以及进行干旱和植被生长监测.利用2004-2006年的MODIS数据,选择RVI、NDVI和EVI三种植被指数,采用最大值合成法进行广东省植被指数序列构建.按照不同植被覆盖对三种植被指数的年际变化规律进行分析,并通过NDVI进行植被覆盖度计算以及植被覆盖等级分类来分析植被的空间分布.结果表明,建立的植被指数序列能真实地反映植被生长规律,植被覆盖度和广东地区的植被实际分布状况一致.说明建立植被指数序列是动态监测广东省植被长势的及植被环境的变化的有效方法.     

利用ASTER数据分析南京城市地表温度分布

城市环境日益受到人们重视, 南京是长江下游人口密集的城市, 研究南京市地表温度分布对了解南京城市气候, 改善生活环境, 为城市发展规划提供有效的气象服务具有一定科学意义。该文利用2002年8月21日10:30 (北京时) ASTER热红外数据, 在ENVI软件的支持下, 通过劈窗算法反演南京城市地表温度, 进一步生成城市地表温度分布等温线图。用同时相ETM+数据进行验证, 二者十分吻合, 说明ASTER反演结果可靠。结果表明:南京市存在明显的热岛效应, 城市地表温度分布差异大; 不同下垫面的地表温度差异明显, 城区地表温度总体高于郊区, 植被覆盖密集区地表温度低于植被稀疏地, 具有较大水域面积和较密植被的城中各大公园形成多个冷岛, 长江水体温度最低; 随着城市的扩大, 新城区热岛效应更加明显。水体和密集植被能显著改善城市环境。     

基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究

应用1995-2000年NOAA卫星资料，结合广西贵港市的数字化土地利用信息，通过时序分析方法找出典型作物代表区，并计算各典型代表区的平均、最大、最小VSWI（Vegetation Supply Water Index；植被供水指数）特征值，归纳分析水田和旱地的干旱指标，继而根据典型代表区的平均VSWI值划分旱情等级，生成农田旱情遥感图像，评估干旱情况。试验表明，该方法可用于湿润、半湿润地区的农田干旱遥感监测。