用植被指数监测干旱并估计冬麦产量

探讨用AVHRR/LAC资料导出的多时相标准化差异植被指数(NOVI)监测干旱和估计冬麦产量的可能性。对甘肃省1991一1992年的干旱和造成小麦严重减产的原因进行了分析。结果表明，植被指数的相对变率分布与相应时期的20cm土壤相对湿度和降水量的偏差场基本相似，但线性相关系数不高。如果取冬麦生育期的累积植被指数和累积降水量的相对变率则其间的相关系数将提高。冬麦整个生育期全县平均累积NDVI和相应县的冬麦平均每亩产量之间的线性相关已达较高的准确度。     

MODIS-TVDI指数监测新疆干旱动态

针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,该文以新疆为研究区域,基于温度植被干旱指数方法,利用2007年到2012年3月~8月MODIS合成产品数据获取归一化植被指数和陆地地表温度,构建LST-NDVI特征空间,得到全区的温度植被干旱指数和旱情等级空间分布图,分析了新疆干旱变化趋势,验证了温度植被干旱指数和降水因子的关系。结果表明:2007年~2012年新疆的干旱面积逐年趋于平稳,空间上表现为南疆旱情高于北疆,春季旱情高于夏季,降水量是影响温度植被干旱指数的重要因子。该研究为政府部门对新疆旱情严重地区治理提供了有效数据保证。     

植被指数-地表温度特征空间研究及其在旱情监测中的应用

植被指数-地表温度特征空间已被应用于多方面的研究。本文从区域旱情监测的角度分析了该特征空间的生态学内涵，指出地表温度是地表蒸散的函数，推导出了温度蒸散旱情指数（TEDI）的计算方法。利用NOAA数据，以河北省南部平原为研究区域，分别计算出了温度植被旱情指数（TVDI）与温度蒸散旱情指数（TEDI），通过地面实测土壤相对湿度指数（SHI）验证，结果表明温度蒸散旱情指数（TEDI）可以更准确地反映下垫面的土壤墒情状况。     

温度植被旱情指数在吉林省干旱监测中的应用

遥感技术在干旱监测中具有其他技术不可替代的优势。利用2005年8~9月的MODIS产品,获取逐日地表温度数据和逐日植被指数数据,建立了LST\|NDVI特征空间,根据此特征空间建模,计算得出温度植被干旱指数作为表征干旱的监测指标,并结合2005年土壤湿度数据对该指标进行定量验证。在此基础上利用ArcGIS软件分析了2005年8~9月吉林省干旱时空分布特征。结果表明：吉林省干旱总体分布趋势从东南到西北呈现出湿润到正常-轻旱-中旱-重旱的变化规律,体现出吉林省旱情的多样性和复杂性,8月19日、8月25日、9月8日正常和轻旱分布区域面积所占总区域面积比例分别为26.84%和59.53%、41.31%和41.73%、40.40%和32.83%,9月中旬轻旱和中旱分布最广,其比例分别为38.27%和36.26%;重旱和中旱分布区主要位于白城和松原市,轻旱区主要分布在长春、四平和辽源市,正常分布区集中在吉林、通化和白山市境内,湿润分布区主要分布在延边市。     

TVDI在冬小麦春季干旱监测中的应用

应用冬小麦春季生长期的NOAA/AVHRR资料,反演归一化植被指数（NDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）和下垫面温度（T_s）,分析了植被指数和下垫面温度空间特征,采用温度植被旱情指数（TVDI）,研究了河北省2005年3~5月的冬小麦旱情状况。结果表明：基于SAVI的温度植被旱情指数与土壤表层相对湿度的相关性好于基于NDVI的温度植被旱情指数。通过与气象站土壤水分观测资料进行相关性分析,表明温度植被旱情指数与10 cm土壤相对湿度关系最好,20 cm次之,50 cm较差。因此,基于SAVI的温度植被旱情指数更适于监测冬小麦春季的旱情。     

图像分割技术在小麦干旱监测系统中的应用

本文采用数字图像处理技术,以小麦群体绿色面积和绿色叶面积指标信息的获取为例,结合干旱胁迫状态下小麦叶片干枯的性状特征,利用形态学的边缘检测算法和自适应选取阀值的二值化算法对采集到的小麦叶片图像和小麦田间图像进行图像分割和特征提取,计算绿色叶面积的大小,并将绿色麦田区域和黄色土壤地面区域进行分离,提取出特征区域面积大小,计算小麦农田绿色植被覆盖率,从而为自动估算干旱胁迫对小麦群体的危害程度提供定量分析的依据,实验表明,利用图像分割技术对小麦群体特征图像识别是可行的。     

NDWI与NDVI指数在区域干旱监测中的比较分析——以2003年江西夏季干旱为例

植被水分指数NDWI是基于短波红外（SWIR）与近红外（NIR）的归一化比值指数。与NDVI相比，它能有效地提取植被冠层的水分含量；在植被冠层受水分胁迫时，NDWI指数能及时地响应，这对于旱情监测具有重要意义。结合2003年夏季MODIS影像数据和地面气象数据，以江西省内一片农田和一片林地为试验区域，分析比较了NDWI与NDVI距平值在短期旱情监测中的有效性。监测结果表明， NDWI对植被冠层水分信息比NDVI更为敏感；在短期干旱监测中，NDWI指数能准确地反映旱情的时空变化。     

HJ-1A/B卫星在干旱应急监测中的应用

利用我国环境与灾害监测小卫星(HJ-1A/B)的CCD和IRS数据,提出了针对这种新数据源的适用性应用方法,基于成熟应用的植被健康指数,对2010年3月湄公河流域发生的干旱进行应急监测,结果表明湄公河流域大部分区域农田发生干旱,中国无论从旱情发生面积和干旱严重程度上都是最为严重的。着重分析流域上游中国境内的4个水电站的水面和水位的变化信息,探讨对下游干旱的影响,得出上游大坝建设与流域下游干旱并无直接关系的结论。进一步说明了环境与灾害卫星在干旱监测应用中的可行性,将为我国乃至全球决策部门提供辅助支持信息。     

植被指数与退耕还林( 草) 初期的遥感监测应用

探讨了植被指数的几种主要形式( IDV 、NDVI、Tasseled Cap Greenness) 及其在退耕还林( 草) 初期( 2000～2002 年) 效能监测中的应用。运用遥感数据处理、GIS( ARC/ INFO) AML 编程统计出青藏-黄土高原结合部复杂地形条件下退耕还林( 草) 各类型地块的3 期平均植被指数, 及两年间相应的植被指数变化, 对比分析了各类型植被指数与其它属性数据间的关系, 发现7～9 月份积温和湿润度条件对植被指数的影响主要表现为累积效应。研究认为, 通过更详实的地表植被状态的适时调查, 建立并应用遥感成像前期地表水热因子与各类型的植被指数向量之间的映照关系, 上述方法将有更实际的意义。     

基于表层水分含量指数(SWCI)的土壤干旱遥感监测

土壤湿度和植被生长状况是干旱最重要和最直接的指标,对植被和土壤光谱特征的解译是进行旱情程度判断的重要因子。近期,基于水的光谱反射特性,提出的地表含水量指数(SWCI) 模型能较好地反映地表的含水量值及其变化,可用于大范围的快速的浅层土壤墒情遥感监测。通过与NDVI对比分析发现, 在对浅层(0~50 cm)土壤水分进行监测时,SWCI 比NDVI 更为敏感,这有助于在实时干旱动态监测中更好地采用不同的指数以提高监测精度。     

以植被为观测对象的遥感干旱监测——应用遥感技术监测干旱灾害的另一途径

介绍了两种以植被为观测对象的、利用遥感技术监测干旱的原理和方法,及其应用实例:(1)利用 NOAA 卫星的 AVHRR 数据及 NDVI 值监测干旱,这种方法在监测美国1988年特大干旱中获得成功;(2)利用 Nimbus-7卫星的 SMMR 37GHz 微波频率处的极化差亮温值监测干旱,非洲北部地区的应用实践证实了 SMMR 数据在干旱监测中的用途。     

LandsatTM在矿区生态环境动态监测中的应用

以湖北大冶为研究区，采用多时相陆地卫星遥感图像，通过不同波段组合，以及铁矿指数(iron oxide)和归一化差异植被指数(NDVI)等的应用，在建立一定精确的分类模板的基础上，采用最大似然法执行监督分类，得到了具有较高精度的分类结果图。最后对不同时相分类结果图中各类地物的比较，定量分析了矿区生态环境的动态变化，并着重讨论了30m分辨率的陆地卫星影像在矿区生态环境监测中的作用及不足。     

垂直干旱指数在高寒农区春旱监测中的应用研究

青海省东部农业区“十年九旱”,“春旱年年有”,对农业生产的影响非常严重,但该地区至今缺乏有效的春季干旱遥感监测方法。使用环境减灾卫星CCD数据提取青海省东部农业区农业气象观测站的垂直干旱指数(PDI),拟合其与不同深度土壤水分的关系模型,各模型的无偏相关系数均在0.7以上;其中PDI与0~20 cm土壤相对湿度关系模型(y=-489.00x+188.78)的拟合效果最好(无偏相关系数为0.7985)。该模型反演的湟源农业气象观测站固定观测地段的土壤水分时间变化序列与人工测量值的时间变化序列,在趋势变化上较为一致。2013年西宁农区的春季干旱监测中,该模型监测结果显示:发生干旱的地区主要出现在大通河谷地和湟水谷地,湟源农区的土壤旱情在整个西宁农区的土壤旱情发展中最为严重,监测结果与实际旱情分布地区一致。     

植被指数在长江口潮滩湿地植被信息提取中的应用研究

以长江口崇明东滩湿地为研究区,分析了崇明东滩湿地实测反射光谱数据和Landsat TM地物反射波谱曲线,发现在近红外波段,植被的反射率差异最突出;在绿光波段,受水分影响较大的植被特征信息比较突出。在上述分析的基础上,选取9种典型的植被指数进行计算,提出了适合研究区植被信息提取的三波段比值植被指数TRVI。并且利用该指数,使用人工决策树分类方法,进行典型地物信息的提取,取得了满意的效果。     

遥感干旱指数在洛川苹果干旱监测中的适用性分析

目前对苹果干旱研究较少且主要运用站点数据,对空间信息表征有限,遥感干旱指数可用于大范围干旱时空动态监测,但在苹果干旱监测中的适用性还有待研究.基于2014～2018年MODIS反射率、地表温度以及地表覆被数据,结合土壤湿度数据和野外调查资料,分析洛川苹果区温度植被干旱指数(TVDI)、归一化植被水分指数(NDWI)、植...     

关联规则挖掘在干旱预测中的研究与应用

文中描述了关联规则算法的基本理论以及经典算法,针对气象数据的特点,提出一种基于月粒度统计数据进行挖掘属性构造的方法,依据挖掘算法要求并对其进行离散化处理,通过对处理后数据做关联规则挖掘,进行干旱预测模型的建立。对实验数据处理结果表明:挖掘规则合理、预测结果可信、预测效率提高。     

MODIS数据在树种长势监测中的应用

近年来,世界各国日益重视利用“3S”(遥感、地理信息系统和全球定位系统)技术对陆地表面植被进行研究。利用Terra-MODIS数据,分别采用了归一化植被指数(NDVI)、环境植被指数(EVI)、土壤调节植被指数(SAVI)以及比值植被指数(RVI)对实验区典型树种的长势进行了比较研究;同时对实验区典型树种的植被指数的地域变化和时间变化进行了分析,为探讨我国可燃物的时空变化规律打下了基础。     

基于OpenCV的圆心定位在地铁隧道变形监测中的应用

为了满足复杂背景下计算机视觉检测目标高定位精度和快速提取的要求,研究了应用于地铁隧道变形监测的圆心定位技术。以OpenCV为图像开发库,通过对采集的圆形标志光源图像设置感兴趣区域、双边滤波、图像增强、边缘检测、目标识别和圆心拟合处理,计算出目标几何中心坐标,从而实现目标定位。实验结果表明：在5m拍摄距离、标定值在10mm之内时,检测误差小于0．1mm。检测精度满足变形监测系统的单点测量精度要求。