基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

基于TVDI模型的关中地区春旱时空动态监测

利用中分辨率成像光谱仪MODIS产品MOD13A2和MOD11A2获取归一化植被指数NDVI和地表温度T_s,构建T_s-NDVI特征空间,依据该特征空间拟合的干湿边方程计算温度植被干旱指数(TVDI)作为反映旱情的指标,监测关中地区2013年2-5月每16 d的干旱状况,并利用区域内气象站点数据进行验证.结果表明,利用MOD11A2数据反演的T_s与实测对比平均误差为0.258℃,反演结果能够代替实际T_s参与计算.利用该地区实测的10、20 cm土壤湿度数据与遥感反演的TVDI值进行线性拟合,发现TVDI与20 cm土壤湿度相关性更高,表明TVDI更能反映和指示距地表20 cm的土壤水分状况.关中地区春旱最严重出现在3、4月份,旱情主要以中旱为主;渭河平原整体干旱情况比南部秦岭地区严重,尤其是关中东北部渭南和咸阳部分地区旱情较为严重,南部秦岭山地以湿润和正常为主.旱情整体呈现东北较重,西南较轻的分布.从监测结果看,TVDI能够较好地反映关中地区春季的实际旱情,适用于关中地区春季的旱情动态监测.     

基于优选植被指数和TVDI的额济纳绿洲旱情监测

以内蒙古西部的额济纳绿洲为研究区,利用2017年8月24日的Landsat 8影像,基于地表温度-植被指数特征空间理论,提取归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数、土壤调节植被指数、改进型土壤调节植被指数和优化型土壤调节植被指数(OSAVI),分别计算温度-植被干旱指数(TVDI),利用同期实测土壤水分数据进行精...     

一种基于TVDI模型的边界提取方法研究

提出一种基于TVDI模型的湿地边界信息提取方法,利用TM遥感影像建立地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)之间的二维特征空间,用IDL编程在特征空间内拟合温度植被干旱指数法(TVDI)需要的干、湿边方程,并反演出试验区的土壤干湿情况.利用野鸭湖湿地3m×3m植物样方,统计、分析、确定湿地生态系统的上边界.试验测得湿地边界的土壤水分含量阈值0.56,根据该阈值确定湿地边界信息,提取湿地边界.通过该方法提取的湿地核心区准确率达到72%,说明利用遥感方法反演土壤水分含量,提取湿地边界的方法可行.     

基于时间序列MODIS数据的川续断栽培区土壤水分变化研究

以栽培川续断为研究对象,选择贵州省黔南州龙里县、贵定县的栽培基地为试验区,利用贵州省2010年全年的MODIS植被和温度产品,采用Ts-NDVI特征空间模型,先构建温度植被干旱指数(temperature-NDVI dryness index,TVDI),再通过TVDI与土壤水分的经验关系,反演得到试验区的土壤水分分布图.利用时间序列分析,得到了试验区土壤水分的年内变化特征.从总体上看,从春末到秋初,栽培区的土壤水分比较稳定,变化相对其他时段较小.初春时节,土壤含水量最低.进入秋季后,土壤含水量变化剧烈.在冬季,土壤水分则是先上升后下降,且变化幅度最大.此外,将遥感反演结果与同一时段的两次实地测定的土壤水分进行对比验证,发现遥感反演的结果与实测值较接近.研究结果表明利用本文的方法监测中药材栽培区的土壤水分含量切实可行.     

土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分是陆面生态水文循环的重要组成部分.及时、准确地获取土壤水分数据,对研究全球气候问题、构建流域水文模型、监测干旱等具有极其重要的意义.遥感技术具有范围广和信息传输快等优点,为土壤水分监测提供了全新的手段.本文梳理了可见光–近红外遥感、热红外遥感、可见光–近红外–热红外遥感、主动微波遥感、被动微波遥感的发展现状及对应的土壤水分反演方法,介绍了结合主被动微波遥感的GNSS-R技术,对土壤水分反演研究中的热点问题进行了归纳和总结,并展望了土壤水分遥感反演的发展趋势.     

神东矿区土壤湿度遥感监测与双抛物线型NDVI-Ts特征空间

 结合神东矿区环境与灾害遥感监测与分析,根据MODIS/AQUA卫星产品的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(T_s)数据,分析了基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s特征空间,发现NDVI-T_s特征空间均具有双抛物线型特征。与基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s三角形特征空间进行对比分析,并将得到的温度植被干旱指数(TVDI)数据与实测土壤湿度进行相关性分析,结果表明1km双抛物线型NDVI-T_s特征空间能更好地反映地表0—5cm土壤湿度,而500m双抛物线型NDVI-T_s特征空间在监测10cm土壤湿度时更有优势。以通过双抛物线型NDVI-T_s特征空间得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2010年10月8—23日16d和2010年10月8日当天的神东矿区旱情,揭示了矿区旱情的空间特点。     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。     

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。     

吉林中部地区土壤水分遥感反演与应用

表观热惯量法是热红外遥感监测土壤水分的重要方法之一.土壤的表观热惯量可以通过对土壤反照率和地表温度日较差的测量而获得。以吉林中部地区为研究区,根据表观热惯量反演土壤水分含量的原理,选取春播时期的四月份时相,利用MODIS_L1B数据计算模型中的相关参量,进而计算表观热惯量值。将计算结果与土壤水分含量实测值进行线性回归分析,结果通过了置信度0.01的显著水平t检验,相关系数R=0.831,并分析土壤类型对土壤水分含量差异的影响,结果与表观热惯量反演土壤水分的计算结果一致。     

基于植被指数和地表温度的干旱监测方法的对比分析

以陕西省关中平原和渭北旱塬为研究区域,应用1999-2005年每年5月上旬的AVHRR卫星遥感数据,对比分析了基于归一化植被指数(NDVI)和地表温度的几种干旱监测方法:包括条件植被指数(VCI)、条件温度指数(TCI)、距平植被指数(AVI)和条件植被温度指数(VTCI)等,研究了VTCI与其他干旱监测方法的优缺点及其在研究区域的适用性.从研究区域旱情分布来看,VCI的干旱监测结果不符合研究区域干旱的分布规律.从监测结果的影像纹理特征来看,VTCI和AVI可能适合于研究区域的旱情监测.通过进一步对比分析遥感干旱监测结果与累计降水量的监测结果,得出了VTCI更适合于研究区域的干旱监测.     

基于RS和GIS的广西干旱格局分析

干旱是一种持续时间长,影响范围广的自然灾害。利用遥感数据MODIS合成数据MOD13A2和MOD11A2获取陆地表面温度(Ts)和增强型植被指数(EVI),建立EVI-Ts空间模型计算温度植被干旱指数(TVDI);并以此作为干旱监测指标,分析了广西2015年的干旱格局。结果表明:广西的干旱情况整体上存在季节差异,地貌地形因子也在一定程度上影响着干旱格局。     

基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是描述作物生长状况的重要生理生态参数之一.该文以河南封丘县玉米为研究对象,利用中国高分辨率对地观测系统的首发星——高分一号(GF-1)WFV数据,计算4种常用的植被指数,包括归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(simple ratio,SR)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI) 和修正的土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI).结合地面同步实测的玉米LAI数据,建立各植被指数与实测LAI的统计回归模型.结果表明：研究区玉米LAI和4种植被指数之间均有较强的相关性,其中,MSAVI-LAI的指数模型相关系数达到了0.842 6,LAI反演精度最高.使用独立的野外观测数据对模型进行验证,平均相对误差为4.85%,均方根误差(root mean square error, RMSE)仅为0.183,表明该文建立的LAI经验统计模型具有较高的精度,利用GF-1 WFV 影像可以快速、准确地监测河南封丘玉米LAI,GF-1影像用于LAI等地表参量遥感定量反演具有巨大的潜力.2014年8月中旬,封丘大部分地区玉米LAI大于4,玉米长势较好.该研究结果可为利用经验统计模型反演河南玉米LAI提供参考.     

基于水文模型和遥感的干旱评估和重建

为了描述干旱的空间及时间演进过程,并对比土壤水分干旱和植被干旱之间的异同,利用VIC(variable infiltration capacity)水文模型模拟的土壤水分数据及遥感的归一化植被指数(NDVI)产品,基于SAD(severity-area-duration)方法重建了Colorado流域2000—2008年的干旱事件,通过绘制SAD曲线分析了该流域的干旱特征,并比较了不同干旱指标的差异。结果表明:NDVI百分位数(NDVIP)和土壤水分百分位数(SMP)都可以用于重建Colorado流域的主要干旱事件,并描述对应干旱的特征;NDIVP监测的干旱事件持续时间小于SMP监测的结果。NDVIP具有反应干旱和湿润的能力,但其反映长期干旱的能力受植被生长周期的限制。     

卫星遥感植被地表温度空间特征的再认识

卫星遥感在监测陆面环境状况和估算陆面变量等领域有不可替代的优势,而卫星遥感估算的地表温度和植被指数产品在土壤墒情和干旱监测等方面有广泛的应用,该研究利用在不同时间尺度、空间尺度和不同土地覆盖类型上的植被指数和地表温度卫星遥感数据产品,分析了植被-地表温度空间中的散点分布形态特征.结果表明:在植被-地表温度空间中的散点分布形态受陆面多种因素影响,将其简化为三角形或梯形有失客观性,以此为基础,提出确定植被-地表温度空间中干边和湿边数值的方法.     

地表温度估测土壤含水量

介绍了利用热红外数据,通过地表温度遥感监测土壤水分的方法及其原理.对影像经过一系列预处理工作之后,将图像亮度值D N(TM6)转换为地表温度,利用实时的土壤含水量与地表温度进行相关分析,发现二者之间存在显著的正相关关系,并通过回归分析,初步建立了二者关系的数学模型.基于上述数学模型和地表温度的数字图象,可以得到土壤水分的等级图.     

基于Landsat 8数据的干旱监测研究

为确定遥感干旱监测在东北地区的适用性,选取黑龙江省安达市为研究对象,利用最新的Landsat 8遥感影像数据,建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drounght index,MPDI)。并通过实测土壤含水量数据,对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明,利用Landsat 8数据,通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性,且TVDI的监测精度要高于MPDI。该研究对推广Landsat 8数据在东北地区旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

基于Landsat数据的昆明地区热岛效应分析

利用Landsat TM数据,对昆明地表温度进行反演,在此基础上分析了昆明地区热岛效应强度以及空间分布;定量研究了地表温度和植被指数的相关性。结果表明,地表温度与下垫面类型密切相关.初步探讨了降低热岛效应和改善热环境的途径;填补了昆明地区基于遥感城市热环境研究的空白。     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

基于热红外遥感数据辽东地热区地表温度反演

为解决地热资源的勘探开发问题, 基于新型的 Landsat鄄8 热红外遥感数据, 采用大气校正法(RTE: Radiative Transfer Equation)反演出辽东地热区在 2014 年不同月份的地表温度, 并将反演结果中的高温异常区 与研究区内已知温泉点的空间分布特征进行对比, 结果表明, 两组数据在 8、 9 月份时具有很高的空间相关性。 该方法及结果对于探明辽东地热资源的空间分布及进一步勘探开发具有重要的指示意义。