不同卫星遥感干旱指数在黑龙江的对比应用

采用MODIS的1 km×1 km分辨率数据,以我国黑龙江为研究区,对基于植被指数的植被状态指数 (I_VC)、基于地表温度的温度状态指数 (I_TC) 和基于植被指数-地表温度特征空间的植被温度状态指数 (I_VTC) 与10 cm,20 cm土壤相对湿度、降水量的关系、3种指数监测结果及其相互关系进行了对比分析。结果表明:I_VTC相对于I_TC,I_VC更适于反映土壤湿度的变化,对浅层土壤湿度更加敏感;I_VTC相对于I_TC,I_VC对降水更敏感,与监测时段的降水和前期总体降水都密切相关;在生长季早期,I_VTC和I_TC用于干旱监测的适用性明显优于I_VC;不同区域间,I_VTC的可比性较好,I_VC和I_TC则较差;I_VTC所反映的地表温度信息对干旱的直接指示作用最强,所反映的植被信息对干旱的直接指示作用较弱。     

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。     

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。     

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。     

我国温度植被旱情指数TVDI的应用现状及问题简述

植被指数和地表温度是2类常见的遥感干旱监测方法,它们分别利用植被受旱时植被指数降低和植被冠层温度升高这2种重要的生理表现来监测干旱。但植被指数对干旱指示具有一定滞后性,地表温度监测干旱时易受土地背景等影响。基于特征空间的温度植被旱情指数(TVDI)综合了植被指数和地表温度监测干旱的特点,物理意义明确,克服部分单独使用植被指数或地表温度的缺点,是目前干旱研究和业务应用中使用最广的遥感干旱指数之一。本文介绍了TVDI的原理、计算方法、应用中的改进及TVDI干旱监测方法,旨在为TVDI的研究及应用提供一些参考。     

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。     

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。     

植被状态指数监测西北干旱的适用性分析

利用1982—2003年22年逐月GIMMS 8 km分辨率的NDVI数据和西北地区138个气象台站同期月降水数据,分析了植被状态指数(VCI)对西北地区历史干旱的监测能力。根据西北气候和植被类型的特点,选取雨养农业区、灌溉农业区和青藏高原高寒草原区为典型研究区域,研究了VCI对不同地区气象干旱的监测能力,并对VCI监测干旱的适应性进行分析。结果表明:VCI可以较好地反映西北大部分历史干旱的空间分布及其演变特征。对于不同的气候区域,VCI监测干旱的效果存在一定的差别。对于西北东部的雨养农业区,VCI能够较好地反映降水的盈亏对植被影响,是监测这一地区干旱的有效指标;在西北区西部的灌溉农业区,VCI基本不能反映这一地区降水的多寡,不能作为这些地区气象干旱监测的指标;VCI也不能反映青藏高原高寒草原区降水的亏缺,不能作为监测这些地区气象干旱的指标;在极涡干旱的戈壁、沙漠地区VCI会出现虚假的高值。     

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.     

美国20世纪干旱指数评述

由于没有对干旱现象的充分定义,干旱监测和分析长期受到影响。在过去2个世纪,干旱指数由基于降水短缺的简单方法逐渐发展到针对具体问题的更复杂的模式。19世纪后期和20世纪初干旱指数研究集中于以下几个方面:某一时段的正常降水百分率,降水小于某一阈值的连续天数,以降水和温度为变量的公式,和以持续降水短缺作为因子的各种模式。1965年Palm er以Thornthwaite蒸散量作为需水量,提出了基于水平衡的干旱指数,它是干旱研究史上的里程碑,至今仍在广泛应用。1960年代以来干旱指数的研究进展主要包括:地表供水指数,它结合了积雪、水库蓄水、流量和高海拔降水,因而弥补了Palm er指数的不足;用于火灾监控的Keetch-Byram干旱指数;标准降水指数(SPI)和采用全球卫星植被观测的植被条件指数。这些模式随着新资料的出现而不断发展。20世纪末研发出干旱监测工具(DM),它结合Palm er指数和其它几个(后Palm er)指数得出全美国干旱条件的统一评估。本文对干旱指数作了历史性回顾,有助于对Palm er指数复杂性和干旱测量本质的理解。     

使用MODIS陆地产品LST和NDVI监测中国中、西部干旱

利用中分辨率成像光谱仪AQUA-MODIS卫星资料反演的地表温度LST和归一化差值植被指数NDVI,在中国中、西部地区应用植被温度混合状态指数VTCI方法,遥感监测干旱的空间分布状况。同时结合该地区有代表性的气象站逐月降水资料与VTCI指数进行相关分析,来验证此方法的适用性。结果表明,VTCI指数不仅与当月的降水量,也与其前期2至6个月的累积降水量有较好的线性相关性,显示VTCI方法不仅是较为有效的近实时大范围干旱监测方法,对于干旱的缓慢发展过程也有一定指示作用。     

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。     

利用温度植被干旱指数反演伊犁博州地区土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数（NDVI）和陆地表面温度（LST）构建Ts—NDVI特征空间,并把该特征空间计算的温度植被干旱指数（TVDI）作为土壤湿度指标。利用该指标反演伊犁博州地区6～8月3个月份每8d的土壤湿度。然后将土壤湿度分为5级,进而得到该时段伊犁博州地区土壤湿度空间分布特征。     

四川盛夏伏旱的MODIS遥感监测方法

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.     

陇东黄土高原气象干旱特征分析及其对农业的影响

为了深入了解陇东黄土高原气象干旱时空分布特征,以提高干旱灾害的监测、预报、预警及防治能力,减少经济损失,利用庆阳市8个县(区)30a(1989~2018年)降水资料,计算了各县(区)月、季、年降水距平百分率,按降水距平百分率干旱指标选取干旱事件,从月、季、年不同时间尺度统计分析了陇东黄土高原气象干旱时空特征,并对该地区2011~2018年的灾情进行了分析。结果表明：30a来气象干旱发生的频次存在自西北向东南逐渐减少的特点。气象干旱发生的月频次呈波动状,其中12月最多,7月份最少；气象干旱主要发生在春季,以轻旱为主,中旱次之,重旱及特旱发生概率较小。从19世纪90年代到现在气象干旱事件发生的年频次逐渐减少,其造成的农作物成灾面积有逐年减少的趋势,这是因为我国提出了建设社会主义生态文明的思想,人们保护环境的意识增强,合理的利用了空间水资源,调整产业结构,种植防旱植被,加强水利工程建设,改善生态环境所致。     

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。     

西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析

为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。