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。     

利用EOS/MODIS植被供水指数监测庆阳地区的土壤湿度

利用MODIS资料和庆阳市土壤湿度资料,拟合出了植被供水指数(VSWI)与土壤湿度的关系式,回归分析表明:MODIS植被供水指数与地面湿度之间有较好的线性关系,通过对2005年庆阳地区春旱的动态监测发现,用此方法监测的土壤湿度与实际测墒值基本吻合。因此,认为利用MODIS植被供水指数监测庆阳地区的土壤湿度是可行的。     

基于MODIS的区域动态干旱监测方法

以辽宁省2009年夏季的干旱情况为例,利用多时相、多光谱的MODIS数据信息,结合地面实测气象信息与水文信息对旱情监测进行了研究,根据具体区域的实际情况,动态选择遥感指数及模型参数,实现了利用遥感数据对大范围区域的动态干旱监测。     

基于VSWI和SPI的2000—2016年河南省干旱特征研究

干旱是一种常见且严重的自然灾害,极大地影响着我国的农业生产。以河南省为例,利用MODIS产品植被指数和地表温度数据,构建表征区域干旱特征的植被供水指数（VSWI_N、VSWI_E）,并与河南省16个国家级气象站点数据计算的2000-2016年不同时间尺度的标准化降水指数（SPI）进行对比分析。结果表明：VSWI_E比VSWI_N更适用于河南省干旱的研究;3个月和12个月尺度的SPI值与VSWI的相关性较高;从时间上看,河南省发生干旱频率较高,春旱和夏旱发生频率分别为0.33和0.30,总体干旱趋势更加明显,其中春旱最严重的是2000年,夏旱最严重的是2014年;从空间上来看,豫北和豫西地区比豫南干旱程度严重。     

温度反演和植被供水指数的农田灌溉面积提取

针对传统的农田灌溉面积提取方法单一且费时费力的问题,提出基于遥感地表温度反演及植被供水指数(VSWI)的方法对石津灌区农作物的灌溉面积进行了提取。在利用Landsat 8影像提取灌溉面积的同时通过高分1号影像提取的小麦种植结构对灌溉区域进行了约束,从而减少了其它地物对灌溉面积提取的影响。结果显示,两种方法计算得到的灌溉区域重叠率达87%,同时将利用遥感方法提取的灌溉结果与实地调查的结果相比较,发现在灌溉时间和面积上具有较好的一致性,因此认为所得结果较为可靠。该方法不仅可以快速、高效的获取到较高精度的灌溉面积数据,同时大大减少了外业工作量,因此可以为农业灌溉区域的调查和监测提供有效的技术支撑。     

基于温度供水干旱指数的京津冀春旱监测及时空分布分析

为提高农业干旱监测效果和精度,在对传统干旱监测模型对比分析基础上,本文提出将温度植被干旱指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)加权联合构建温度供水干旱指数(TSWDI)的研究思路。以京津冀2006—2012年5月份数据作为实验统计数据,以京津冀2006—2016年3—5月份春旱监测为例进行了模型实验。实验结果证实,TSWDI指数相对其他两个指数与10、20和50 cm深处的土壤水分相关性更高,能够更精准地反映农业干旱状况。TSWDI计算结果显示,京津冀干旱分布具有如下特征:从时间角度看,2006—2016年整体干旱状况逐渐缓解,特别是自2010年至今,研究区域干旱程度逐步减轻;从空间角度看,京津冀区域整体干旱面积逐步减少。