微波植被指数在干旱监测中的应用

在植被覆盖区域,归一化植被指数(NDVI)被广泛地应用于干旱遥感监测。和基于光学遥感的植被指数相比,Shi等提出的微波植被指数MVI(Microwave Vegetation Index)被证实能够反映更多的植被生长信息。本文以MVI为基础,利用MVI代替目前比较成熟的温度植被指数TVDI(Temperature Vegetation Index)中的NDVI,构建温度微波植被干旱指数TMVDI(Temperature Microwave Vegetation Index),发展了一种新的干旱监测方法。本文以2006年夏季四川省发生的百年难遇的干旱为研究对象,将基于TMVDI与TVDI的干旱监测结果进行了对比分析。最后,为评估监测结果的准确性,将遥感监测的结果与基于气象站点降雨观测数据构建的标准降雨指数SPI(Standardized Precipitation Index)的计算结果进行了对比分析。结果表明,利用低频降轨微波辐射计数据计算的T MVDI最适合于进行植被覆盖区域的干旱监测。     

土壤电导率和pH值光谱特征及反演模型——以呼伦贝尔草原干旱半干旱土壤为例

针对传统的化学分析无法快速获取土壤盐分信息的问题,该文提出了一种基于光谱技术的土壤电导率(EC)及pH值的特征提取及估测算法,获取呼伦贝尔典型草原区72个土壤样本的光谱反射率,分析光谱特征并采用稳健估计法、偏最小二乘及支持向量机模型实现对土壤EC以及pH值的快速、高精度预测。实验结果表明:支持向量机建模预测精度最高,EC拟合值与实测值的相关系数为0.78,均方根误差为0.035,2.0RPD=2.182.5;pH拟合值与实测值的相关系数为0.91,均方根误差为0.349,RPD3.0。     

高光谱遥感技术在岩石识别中的应用

依据不同岩石的光谱特征,通过图像处理方法,对各种岩石类型信息进行提取,使高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别。     

MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用

以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,Ts)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P 0. 05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区;时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31. 95%,2016年为27. 65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14. 45%,而全省84. 48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著;全省97. 62%地区变异系数较小,位于0～0. 8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23. 74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P 0. 1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区;其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。     

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。     

利用ASAR图像监测土壤含水量和小麦覆盖度

以高级合成孔径雷达（ASAR）影像数据和地面实测数据为基础，分析了裸土、低覆盖（覆盖度为0．2左右）冬小麦麦地的后向散射与土壤含水量、地表粗糙度及小麦覆盖度之间的关系，探讨了裸土和冬小麦麦地土壤含水量及小麦覆盖度的反演方法。分析结果表明：①裸土后向散射系数受地表粗糙度和土壤质地的综合影响较大，裸土的后向散射和土壤含水量正相关关系未达显著，反演裸土土壤含水量必须考虑这两个因素的影响。②冬小麦麦地两种极化后向散射对土壤含水量和小麦覆盖度的敏感性差异明显。由于小麦植株与土壤的水平同极化后向散射差异较大，水平极化后向散射系数和小麦覆盖度及土壤含水量相关性达到显著；冬小麦麦地的垂直同极化后向散射对土壤含水量较敏感，垂直极化后向散射系数和土壤含水量的相关性达到显著，但与小麦覆盖度的相关性相对较低。据此，利用冬小麦麦地的两个同极化后向散射系数，建立了后向散射系数与土壤含水量和小麦覆盖度之间的关系模型，实现了小麦覆盖度和冬小麦覆盖下的土壤含水量反演。验证结果表明：土壤含水量和小麦覆盖度反演结果与地面调查和测量结果一致。     

茶卡-共和盆地土壤盐分与光谱特征研究

土壤盐分及其光谱特征是土壤盐渍化高光谱遥感定量监测的基础研究内容。茶卡-共和盆地位于柴达木盆地东部边缘,是土壤盐渍化比较典型的区域之一。在研究区盐渍土野外调查采样的基础上,依据土壤理化分析和实验室光谱测量数据,对土壤盐分及其光谱特征进行了分析,总结了茶卡-共和盆地盐渍土光谱特征随土壤盐分含量的变化规律。研究表明:该区域盐渍土为氯化物盐土,以NaCl和MgCl2为主,有少量的硫酸盐;不同含盐量的盐渍土具有明显的光谱特征差异。     

基于分数阶微分的土壤含水量高光谱响应特征与估测模型构建

面向滨湖地区土壤含水量信息的高效获取,以洪湖272个土壤样本为例,测定可见-近红外反射光谱,对原始和两种预处理后的光谱进行0～2阶分数阶微分处理（间隔为0.2阶）,探究土壤含水量的分数阶微分（fractional-order derivative,FOD）光谱响应特征;以此为基础构建土壤含水量估测模型并进行对比,探究最佳的预处理与微分阶数组合。结果表明：随着微分阶数的增加,土壤光谱在水分特征波段1 450 nm、1 950 nm和2 200 nm附近谷值逐渐突出,1 950 nm处的VIP峰值逐渐增强;分数阶微分在特定波长和阶数下能提高土壤含水量和光谱之间的相关性,使用Savitzky-Golay(SG)平滑+0.6阶微分的光谱数据建立的模型精度最佳,预测决定系数为0.86,相对分析误差值为2.62,且在不同用地类型的交叉验证中都取得了良好效果。     

遥感干旱指数在金沙江流域干旱监测中的适用性研究

利用2015—2020年金沙江流域MODIS数据和流域内29个气象站1991—2020年月降水、气温资料,研究不同遥感干旱指数在金沙江流域的适用性,这些指数包括温度状态指数(temperature condition index, TCI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index, TVDI)、植被状态指数(vegetation condition index, VCI)、植被供水指数(vegetation supply water index, VSWI)和标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)。结果表明：TCI与TVDI、VSWI与TCI、VSWI与TVDI、VSWI与VCI各月的相关性均较为显著。TVDI与SPEI和TCI与SPEI全年相关性较好。SPEI与VSWI相关性在1月、10月较低,其余月份均相关性较好。SPEI与VCI在1—3月相关性较低,其余月份均相关性较好。根据4种遥感干旱指数与SPEI的相关性分析,建议金沙江上游地区...     

高分四号卫星在干旱遥感监测中的应用

高分四号(GF-4)是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的一颗地球同步卫星,为探索GF-4号卫星在大面积干旱监测中的应用,本文对该卫星在快速监测大面积干旱方面的应用能力进行了初步探讨。以2016年内蒙古自治区巴林左旗和巴林右旗地区严重旱灾为例,利用NDVI差值对该区域的干旱情况进行了监测,并与MODIS NDVI产品进行对比分析,得到了研究区内2016年干旱分布情况,结果表明其总体趋势与MODIS NDVI产品一致,且细节信息更加丰富。本文主要是GF-4卫星数据结合GF-1卫星数据对内蒙部分干旱区域进行监测和分析,体现了国产高分辨率卫星数据,尤其是GF-4卫星数据,对提高中国突发灾害的应对能力具有重要意义。     

条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用

应用NOAA -AVHRR数据,在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上,提出了条件植被温度指数的概念,它适用于监测某一特定年内某一时期(如旬)区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化,又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区2000年3月下旬干旱的监测结果表明,条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度,并可用于研究干旱程度的空间变化特征,对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。     

墒情遥感监测指数对比分析与灌区应用研究

以人民胜利渠灌区为研究区,在小麦拔节至成熟期利用MODIS数据逐旬构建PDI、VCI、VSWI和TVDI墒情遥感监测指数,与实测土壤含水量数据进行相关性分析,对比筛选适用于灌区的监测指数,并基于HJ卫星数据将最优指数应用于人民胜利渠灌区土壤墒情监测。结果表明:小麦拔节至成熟期,TVDI指数与实测土壤含水量的相关性最好,表现最为稳定,更适用于灌区土壤墒情监测;基于HJ卫星数据的TVDI土壤墒情监测模型能够快速有效地实现灌区土壤墒情遥感监测。     

FY-3A/MERSI数据在中国北方干旱监测中的应用

中国新一代极轨气象卫星风云3号A星(简称FY-3A)上搭载的中分辨率光谱成像仪(MERSI)具有5个250m分辨率通道,进一步加强了对地表精细地物的观测能力,为大面积干旱监测提供了新的遥感数据源。利用FY-3A/MERSI传感器250m分辨率数据和垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)对2009年夏季内蒙古自治区中东部干旱进行了监测。结合气象部门的降水、温度和气象干旱资料对比分析表明,基于250m分辨率的时序FY-3A/MERSI卫星资料反演的PDI干旱指数能够客观地反映研究区旱情的空间分布和动态发展过程。利用实地观测的土壤水分数据验证了PDI指数和土壤水分之间的关系。从验证结果看:PDI指数和对应实地观测的10cm、20cm土壤持水百分含量之间有较好的负相关关系,其中PDI和20cm深度处的土壤持水百分含量之间的相关关系更为稳定,R2达到0.69以上。该研究表明利用中国新型、自主的FY-3A卫星资料进行干旱监测业务是可行的。     

基于温度植被干旱指数的电网输电线路走廊干旱分析

以湖北省输电线路走廊地区作为研究区,利用2013年1~9月MODIS卫星影像数据,处理得到月尺度的归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)与地表温度(Land Surface Temperature,LST)数据,构建NDVI-Ts特征空间,计算得到温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),用TVDI监测结果分析湖北省输电线路走廊区域2013年干旱时空分布情况。结果表明,湖北省输电线路走廊地区TVDI和土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到0.525(p0.05),由MODIS卫星影像计算得到TVDI影像可以有效表明湖北省输电线路走廊地区的土壤含水情况。     

基于辅助数据的遥感干旱分析

介绍了当前用NOAAAVHRR进行土壤湿度监测的3种主要关系模型,详细分析了它们的解其过程。利用地面实测数据对3种模型进行验证,同时利用该地区其他辅助数据对不同程度干旱的分布及孕灾环境进行了分析。     

土壤水分的遥感监测方法

本文讨论了用雷达图像散射系数法、NOAA-AVHRR数字图像热惯量法和作物缺水指数法监测土壤水分的结果,并将这些方法与常规气象方法、绿度指数法和温差法监测土壤水分的效果进行了比较和评价。结果表明,微波遥感监测土壤水分有广阔的应用前景,但必须深入开展基础研究。在我国目前情况下,采用NOAA-AVHRR数字图像及有关气象数据计算热惯量、作物蒸散和缺水指数,从而估算土壤水分的方法是一种比较切实可行的方法。     

距平植被指数在1992年特大干旱监测中的应用

本文重点阐述ＮＯＡＡ极轨气象卫星距平植被指数的处理技术及算法，以及在１９９２年干旱监测中的应用。距平植被指数是以归一化植被指数（ＮＤＶＩ）多年旬、月平均值作为背景，然后用当年旬、月的ＮＤＶＩ值减去背景值。植被指数的距平值不仅反映了植被年际间的变化，而且也指示了天气对植被的影响。用这个量监测农作物是否遭到旱灾威胁比只用ＮＤＶＩ的瞬时值优越。研究结果表明当月的距平植被指数与当月降水量距平百分率相一致。     

云参数法干旱遥感监测模型的完善

在原有的云参数法干旱遥感监测模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到了具有时间空间普适性的新型云参数法干旱遥感监测模型。首先分析了云参数随时空变化的规律即云参数影响函数,并分析确定修正函数的函数形式,然后联合遥感数据和同步地面实测20 cm深度土壤湿度数据确定修正函数,最后通过定权方式确定改进型干旱遥感监测模型。利用FY-2C数据进行了全国范围干旱遥感监测实验,同时与传统方法的监测结果进行对比分析,认为新型模型对空间时间大尺度条件下的干旱监测结果更准确可信。     

MODIS干旱监测模型各参数权值分析

以湖北省2003年6、7月份的数据作为试验数据,MODIS干旱监测模型采用最大连续有云天数、最大 连续无云天数、无云百分比和昼夜温差,并分析各参数的显著性和独立性以及对干旱监测的贡献程度,从而确定 各参数在模型中的影响权。结果验证了各参数的显著性和独立性,在没有地面数据验证的情况下,可认为其在 模型中近似等权;利用最大连续有云天数、最大连续无云天数、无云百分比和昼夜温差就能很好地监测旱情。