植被温度条件指数在土壤墒情遥感监测中的应用

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。     

利用静止气象卫星资料遥感监测植被、积雪和土壤墒情的研究

借鉴极轨气象卫星遥感监测植被雪被和土壤墒情的研究成果，通过静止气象卫星探测通道特性分析和各通道探测值与地面植被生物量、雪被和土壤墒情状况的相关分析，找到了可以较好反映地面植被、雪被和土壤墒情状况的监测指标。实地考察验证以及与极轨气象卫星遥感监测结果的对比分析表明，静止气象卫星资料可以用于遥感监测植被、雪被和土壤墒情的宏观状况。     

黄淮平原不同土壤类型不同作物的土壤墒情指标研究

利用多年多点高密度、大样本,不同土壤类型、不同作物和不同发育阶段10~50 cm土壤测墒资料及多年冬小麦、夏玉米生理观测资料,用建立回归方程、最优分割法、点图法、保证率法、平均值法等多种统计方法集成,并考虑土壤水分对作物生理的影响,得出6种土壤类型冬小麦和夏玉米2种作物4个主要发育阶段的重旱、轻旱、适宜、偏湿4个土壤墒情等级指标。把确定的指标,输入到卫星遥感墒情监测系统的指标模板中,可提供更接近实际、宏观的遥感土壤墒情分布情况和作物受旱面积。     

遥感技术在土壤墒情监测中的应用

文章利用2005年3月28~30日和4月26~30日极轨气象卫星NOAA—16白天和夜间两个时次的遥感监测数据,计算出可以反映地表热特性的土壤热惯量,制作出全区各盟市的土壤墒情遥感监测产品图。并对图像进行拼接和增强等技术处理,然后对2005年春季内蒙古土壤墒情的分布状况进行分析。     

利用气象卫星监测土壤墒情方法的改进

在利用气象卫星监测土壤墒情已有研究成果的基础上，进一步分析和探讨原有墒情监测指数存在的问题和主要干扰因子，并找到了各主要干扰因子的量化表达式（或代表量）。然后分别用太阳辐射总量，地面吸热能力和大气状况因子的表达式，对干旱指数及表观热惯量进行了订正处理，形成了考虑多因子的土壤墒情监测指数，增加了遥感监测结果的时空可比性，改进了土壤墒情的监测效果。     

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。     

土壤墒情的监测方法

文章按地面实测、遥感监测和实测与遥感结合三类方法，分别简要地介绍了土壤墒情监测常用的方法。对1997年春播前全区土壤墒情进行了监测分析，统计分析了各盟市各类墒面积百分比，并绘制了全区土壤墒情分布状况图。     

青海高寒草地区曲麻莱县遥感干旱指数的适用性研究

利用2001—2016年MODIS产品数据和地面站点数据,在垂直干旱指数、归一化植被水分指数和植被状况指数与土壤水分数据相关分析基础上,筛选相关性较高的遥感干旱指数和适用时段,再结合典型干旱案例,确定青海南部典型高寒草地区曲麻莱县最优遥感干旱指数和适用时段,构建牧草生育期土壤水分估算模型,并再现2015年夏旱事件。结果表明:植被状况指数比较适合曲麻莱县夏旱监测,依据百分位法划分的土壤干旱分布区域与牧草长势较差的分布区域基本一致,旱情空间演变趋势与实际情况相符。该模型及基于百分位法的旱情评价方法能较好地满足日常干旱监测业务需求。     

基于MODIS数据的增强型土壤表层水分含量指数模型构造与应用

土壤水分含量对光谱变化的影响和植被冠层的光谱反射率是干旱最重要和最直接的指标.根据水的吸收率光谱变化特征和绿色植物有效光谱响应特征曲线,在前期提出的地表含水量指数(SWCI)的基础上,增加MO-DIS通道1的红光光谱,以增强植被对光谱吸收的变化反应,可应用于大范围且快速的浅层土壤墒情遥感监测.通过与土壤表层水分含量指数(SWCI)对比分析发现,在对浅层(0～30 cm)土壤水分进行监测时,ESWCI比SWCI更为敏感,这将有助于在实时干旱动态监测中更好地提高监测精度.     

TVDI指数在运城市干旱监测中的应用研究

利用EOS/MODIS资料,通过温度植被指数法,在运城开展了遥感干旱监测研究。研究发现,监测结果比实测墒情更加细致,与实测墒情趋势基本吻合,能在很大程度上弥补由于测站少而造成的土壤墒情监测的不足。     

利用地面遥感仪器对土壤水分的监测试验

在陇东黄土高原对西峰农业气象试验站内的裸地、生长茂盛的小麦、玉米地、草地4类地物进行了CE312热红外辐射计及CE313可见光、近红外辐射计的同步观测和土壤水分的实测,试验观测数据的初步分析结果表明:热红外辐射计各通道的亮温变化与土壤水分的变化呈非线性相关,由于影响各地物亮温的因素较为复杂,主要表现为对裸地的监测效果较好,在有植被覆盖的情况下关系不明显。此外通过比较各地物亮温与植被指数发现二者有较好相关性。实践证明,利用地面遥感监测土壤水分从理论上是可行的,可进一步通过亮温和植被指数来建立试验区的土壤水分监测模型。     

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。     

从MODIS资料提取土壤湿度信息的主成分分析方法

沿袭了遥感地物分类中K-L变换思想, 以归一化处理后的遥感数据, 结合地面土壤湿度观测数据, 应用主成分分析方法, 采用MODIS不同红外波段数据, 通过相关关系计算, 在监测结果中融合MODIS具有250 m分辨率的第2波段数据, 建立了青海省多维特征空间土壤湿度监测模型。模型的建立克服了热惯量法监测干旱需多时相遥感数据的缺陷, 经初步检验, 此模型可以在一定精度范围之内监测表层土壤湿度, 具有业务应用潜力。     

利用“3S”技术进行北京地区土壤水分监测应用技术研究

该文主要对适合于北京地区的土壤水分卫星遥感监测方法，利用GIS及GPS工具，提高对土壤水分卫星遥感监测结果的分析能力进行了探讨。在分析研究北京地区土壤水分卫星遥感监测模式及适宜使用的下垫面状况和时段的基础上，提出了一批具有一定物理意义和应用价值的遥感模式。利用GIS和GPS技术实现包括遥感信息在内的多种数据的复合，以影像的方式，将地表地理状况与土壤水分卫星遥感监测结果结合起来，实现了RS、GIS及GPS的融合，提高了土壤水分卫星遥感监测的精度。     

西藏高原土壤水分遥感监测方法研究

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。      

海南岛橡胶长势监测系统建设

以FY-3气象卫星数据为主,结合其它高分辨率遥感数据和地面数据源,基于橡胶专题信息提取、橡胶长序列植被指数集、长势监测评估建模技术方法,建设海南岛橡胶长势监测系统.建成的系统可为海南省天然橡胶种植区域橡胶长势变化的遥感动态监测提供数据、软件和技术支撑,为FY-3号气象卫星资料尽快应用到海南天然橡胶的气象服务中打下基础,也将大大提升气象服务保障国家战略物资天然橡胶生产安全的科技能力.     

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。      

利用MODIS资料监测和预警干旱新方法

为了提高遥感监测土壤水分和干旱的技术水平,在对常用遥感监测土壤水分和干旱方法进行评价的基础上,根据土壤热力学理论,提出了利用EOS/MODIS资料遥感监测农业干旱的新方法———能量指数模式。实际监测应用结果表明,能量指数模式更适合农作物土壤水分和干旱的监测,监测效果明显优于已经业务化的其它模式。农作物生长季节干旱的预警应当在土壤水分遥感监测的基础上,考虑未来预警期内的预报降水量和最高气温,并且把这个预报降水量和最高气温定量转化为土壤水分订正值,按照当地的标准划分成干旱预警等级。     

基于MODIS数据的作物苗期干旱监测方法

针对苗期低植被覆盖情况,在原有的归一化植被指数基础上,增加了土壤调节植被指数,将其与条件温度指数结合,通过与地面实测土壤相对湿度进行相关分析,分别建立作物苗期的干旱监测模型,并与热惯量方法和供水植被指数方法进行对比分析,初步得出辽宁省范围内作物苗期进行大范围干旱遥感监测的最适宜模型为土壤调节植被指数一温度模型.