基于MODIS的ATI和TVI组合法反演石羊河流域土壤含水量

利用MODIS数据产品MOD11A2、MOD13A1和MCD43A3获取NDVI、ATI(表观热惯量)和TVI(温度植被指数)等参数,以NDVI作为判别阈值将ATI和TVI进行组合建立土壤含水量反演模型,并用预留的实地采样数据对模型进行了验证.最后,结合DEM数据进一步分析了石羊河流域土壤含水量的空间分异规律,结果表明...     

基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演

为了方便快捷地得到大范围的土壤含水量产品,以MODIS数据为数据源,淮河流域为研究区域,结合表观热惯量模型和植被供水指数模型的适用性特点,根据地表植被覆盖度的不同,建立综合干旱指数(comprehensive drought index,CDI)模型,对土壤含水量进行反演;然后,将反演的CDI结果与地表实测数据进行相关性建模,得到CDI与实测数据间的最佳拟合模型,利用该模型把CDI结果转化为最终的土壤含水量值;最后,通过实测含水量数据来验证反演结果的可靠性和精度。结果表明,反演得到的土壤含水量与实测土壤含水量相关性较高,相关系数R~2均在0.7左右,该方法对于高效地获取大面积土壤含水量信息具有较好的应用价值。     

基于MODIS数据的干旱区土壤水分反演

为了更好地研究内蒙古额济纳盆地的土壤水分时空分布及动态变化,基于MODIS数据,利用热惯量模型,计算了表观热惯量,并与实测数据进行回归分析建模,反演了内蒙古额济纳盆地的土壤水分。结果表明,利用MODIS数据产品,反演参量获取简单,可降低反演土壤含水量的复杂性,有利于大、中尺度的实际应用;砂土对应的表观热惯量均值较大,粘土次之,壤土最小;相比粘土,壤土和砂土的表观热惯量值比较大且分散;绿洲区表观热惯量值比戈壁和沙漠区大;热惯量模型在20 cm左右深度土壤水分反演效果最好,可有效反演干旱区土壤水分。     

基于MODIS数据对不同植被覆盖下土壤水分监测的可行性研究

论文利用2005年、2006年怀来实验场附近玉米生长期中的多次野外试验数据，以热惯量模型为基础，探讨MODIS数据监测土壤水分的可行性。论文对该模型与算法进行了分析，并探讨了不同植被覆盖度下，热惯量方法监测土壤水分的可行性。论文引入归一化植被指数对热惯量法进行修正，得到一个新的回归参数，通过实验分析验证，在不同植被覆盖下，该参数与土壤含水量具有较好的相关关系，具有一定的实际可行性。     

黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演

黄河三角洲地区地理位置特殊,水资源供需矛盾尖锐,为了研究其地下水分布状况,使用MODIS遥感数据、实测土壤相对含水量和地下水埋深数据,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和表观热惯量法(apparent thermal inertia,ATI)对研究区土壤相对含水量进行遥感估算;通过分析不同深度处土壤相对含水量与地下水埋深的相关性,建立了反演地下水埋深的线性方程,得到了研究区地下水埋深分布状况图.结果表明:利用地表10 cm深度处测得的土壤相对含水量反演地下水埋深的结果较为合理;在缺少土壤相对含水量数据时,可以用反映土壤相对含水量高低的因子估算地下水的埋深.     

不同植被指数在基于TVDI方法反演土壤水分中的应用

研究增强型植被指数基于Landsat-8数据反演土壤水分的可行性及适用性,分析研究区土壤水分总体分布,提高该地区应对干旱灾害的能力。基于温度植被干旱指数方法,以淮河流域上游地区作为研究区,基于2017年2月的Landsat-8影像,分别计算了地表温度、归一化植被指数、增强型植被指数,基于TVDI构建了两种土壤水分反演模型。研究比较了:1) EVI在TM数据中的应用特点;2)研究区土壤含水率的空间分布特征;3)两种模型反演结果的差异。结果表明:1)基于TM数据计算的EVI总体明显低于NDVI,但不同时间段的结果并不总是低于NDVI;2)基于EVI的模型结果精度低于基于NDVI模型结果。3)两种模型结果与植被覆盖度、地表温度的关系均为负相关,其中,基于EVI的模型结果与地表温度的负相关程度极高,即基于EVI的模型结果受植被影响较小,受温度影响程度高。     

MPDI在微波辐射计植被覆盖区土壤水分反演中的应用

大尺度上的土壤水分变化监测对于建立全球的水循环模型意义重大，是实现气候变化预测和洪涝监测的基础。星载辐射计为实现大尺度上土壤水分的监测提供了监测途径。但是在星载辐射计观测时，地表植被层的吸收和散射作用会对土壤向上的微波辐射产生衰减影响，这种影响在反演土壤水分的过程中必须予以计算和消除。原有的反演算法中，在计算这部分影响的时候，需要大量的关于地表植被状况的辅助数据，而这些即时的辅助数据往往不易获得。以AMSR—E数据为例，研究证明了微波极化差异指数（MPDI）能够反映地表植被覆盖状况。以中国华北、华东地区为实验区，选择2004年4月8日的AMSR—E亮温数据和MODIS数据为样本数据，建立起MPDI与NDVI之间的负指数关系方程。基于对NDVI的认识，得到植被覆盖度高、中、低三种状况所对应的MPDI域值，以此域值为依据对中等植被覆盖度地区作出自动判断，并用MPDI计算植被层不透明度。     

基于RS和GIS的松花江流域植被覆盖动态变化研究

利用遥感和地理信息系统技术对1989,1995年的Landsat TM数据和2002年Landsat ETM＋三期遥感数据进行处理,反演和计算松花江流域的归一化植被指数（NDVI）,在此基础上,获取研究区域植被覆盖度。在ArcGIS9.2软件空间分析模块的支持下,对研究区域三期植被覆盖影像进行叠加分析,以流域尺度和栅格尺度分析植被覆盖变化的时间和空间特性,获取研究区域植被覆盖度空间格局分布特征,为该区域植被覆盖度的自动化监测提供很好的技术支持。     

基于MODIS数据的黄河源区植被覆盖度反演研究

以黄河源区高寒草地为研究对象,采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度;结合2001-2018年MOD13A1数据提取常用植被指数,分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演,并对其精度进行了验证;采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势.结果表明,修正的土壤调节植被指数结合回归模型的反演精度较高;黄河源区多年平均植被覆盖度为57.89％,植被覆盖度处于30％以内、30％～60％、60％以上3个区间的面积分别占源区总面积的13.1％、27.25％和49.65％;2001-2018年黄河源区植被覆盖度略呈增长趋势.     

岷江上游典型流域植被覆盖度的遥感模型及反演

本文在对岷江上游典型流域研究区实地踏勘和定位观测的基础上,综合利用Aster和ETM遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,研究了植被指数与植被覆盖度之间的相关性,确定了岷江上游典型流域植被覆盖度模型。以遥感图像中单个像元作为测算单位,对植被指数NDVI进行了计算,并对岷江上游毛儿盖地区植被覆盖度进行了反演。利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据,对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,模型反演结果精度较高,能较真实的反应研究区植被覆盖度实际状况。