使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演新疆土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts)构建Ts—NDVI特征空间，依据该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标，反演了新疆8、9两个月份每16d的土壤湿度。使用野外与卫星同步采样的土壤湿度数据进行验证，发现TVDI指标与实测土壤湿度数据显著相关，能够较好地反映表层土壤湿度，反映的新疆土壤湿度的空间分布与新疆的年降水量分布、年平均相对湿度分布很吻合；同时表明8、9两个月份期间新疆土壤湿度低的区域在不断扩大。     

基于AMSR-E的微波温度植被干旱指数的应用

以热带常绿阔叶林为主的亚马逊流域在全球气候变化的背景下频繁遭受干旱胁迫。但是对于该地区实施长时间序列的干旱监测一直是难点和热点。基于Liu等2017年提出的微波温度—植被干旱指数（Microwave Temperature-Vegetation Drought Index,MTVDI）,对亚马逊流域进行了2003—2008年长时间序列的干旱监测,并采用饱和水汽压差（Vapor Pressure Deficit, VPD）、帕尔默干旱指数（Palmer Drought Severity Index, PDSI）、陆地地下水储量（Terrestrial Water Storage, TWS）、气象水分亏缺（Climatological Water Deficit, CWD）对MTVDI进行验证。结果表明：对于整个研究区而言,MTVDI与VPD （R=0.72）和CWD （R=-0.57）相关性较显著,但与TWS和PDSI相关性较弱。总体上,MTVDI能够较好地反映亚马逊地区干旱的季节动态。     

使用温度植被干旱指数法(TVDI)反演新疆土壤湿度

利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts)构建Ts-NDVI特征空间,依据该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了新疆8、9两个月份每16 d的土壤湿度。使用野外与卫星同步采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI指标与实测土壤湿度数据显著相关,能够较好地反映表层土壤湿度,反映的新疆土壤湿度的空间分布与新疆的年降水量分布、年平均相对湿度分布很吻合;同时表明8、9两个月份期间新疆土壤湿度低的区域在不断扩大。     

利用温度植被干旱指数反演三峡库区土壤水分

土壤水分是监测土地退化的一个重要指标,是气候、水文、生态、农业等领域的主要参数,在地表与大气界面的水分和能量交换中起重要作用。传统的监测土壤水分的方法只能得到单点的数据,很难获得大范围地区的土壤湿度。遥感能够快速方便地获取大区域的地表信息,因此使用遥感监测土壤水分意义重大。主要利用了温度指标干旱指数对三峡库区进行土壤水分反演及其验证。利用TM6波段的亮温方程,计算得出地表温度（Ts）,以TM3、TM4波段计算得出归一化植被指数（NDVI）;把Ts和NDVI作为基本参数,根据Ts-NDVI特征空间的形状,取中间范围的NDVI,拟合干湿边方程,确定干湿边参数;根据温度植被干旱指数（TVDI）进行土壤湿度等级划分。结果表明,利用TVDI可以很好地反演出地表的土壤湿度信息。     

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。     

基于温度植被干旱指数的印度和巴基斯坦干旱监测

针对印度和巴基斯坦近年干旱频发的问题,该文使用温度植被干旱指数对印巴地区2009~2014年干季(3~5月)实现遥感干旱监测,利用多年同期MODIS卫星数据构建印巴地区归一化植被指数-陆地表面温度的特征空间,拟合特征空间中的干、湿边方程,进一步反演温度植被干旱指数,对该区土地利用和地形作了统计与分析,对温度植被干旱指数划分等级,并利用印巴气象站点的实测降水量以及标准降水指数进行验证。结果表明:1)从干旱等级面积统计来看,印巴地区干季主要以中旱为主,其他等级面积所占比例较小;2)从土地利用类型来看,全区土地覆盖良好,温度植被干旱指数作为印巴地区旱情评价指标具有一定的合理性;3)从气象站点数据来看,归一化植被指数-陆地表面温度特征空间反演的温度植被干旱指数与降水具有密切相关性。     

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...     

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。     

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。     

西峰黄土高原土壤含水量干旱指数

某时段的干旱不但与同期降水有关,还与前期降水有密切的关系,土壤水分是表达干旱的重要因子,可以综合反映干旱的变化,为此,利用1989～2004年西峰农业气象试验站的土壤水分、降水资料,分析了降水量随时间的变化,0～100cm土壤水分的垂直分布特征和时间变化规律,对春季、伏期、秋季、初春、春末初夏旱土壤含水量与降水量进行了对比分析,并制定了这几个时段的针对土壤含水量的土壤干旱指标。     

基于多源遥感数据协同反演森林地表土壤水分研究

土壤水分在土壤监测中是一项重要的指标,对于农业生产、生态环境以及水资源管理有着重要的影响.随着遥感建模与反演理论的不断成熟,其逐渐成为分析土壤指标的重要技术与手段.因此,利用光学影像与雷达影像数据,以大兴安岭地区漠河市为研究区域,分别建立以Landsat 8为数据源的土壤水分反演模型和由Landsat 8影像数据与GF...     

利用遥感和GIS监测旱情的方法研究

主要以山东，河南两省为例，探讨了利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ图像资料监测大面积表的几种研究方法，并对每种方法的优缺点进行了评估。结果表明，几种方法结合使用并借助地理信息系统，进行大面积的旱情监测是可行的，另外还进行了利用机载雷达图像监测河北省土壤水分的方法尝试研究，分析表明微波遥感监测土壤水分具有广阔的应用前景，可以利用星载ＳＡＲ图像资料作进一步的分析研究，从而获取微波监测土壤水分的最佳波段和最佳极化     

Monitoring herbaceous fuel moisture content with SPOT VEGETATION time-series for fire risk prediction in savanna ecosystems

This paper evaluated the capacity of SPOT VEGETATION time-series to monitor herbaceous fuel moisture content (FMC) in order to improve fire risk assessment in the savanna ecosystem of Kruger National Park in South Africa. In situ herbaceous FMC data were used to assess the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Vegetation Dryness Index (VDI), Improved VDI (IVDI), and Accumulated Relative NDVI Decrement (ARND) during the dry season. The effect of increasing amounts of dead vegetation on the monitoring capacity of derived indices was studied by sampling mixed live and dead FMC. The IVDI was proposed as an improvement of the VDI to monitor herbaceous FMC during the dry season. The IVDI is derived by replacing NDVI with the integrated Relative Vegetation Index (iRVI), as an approximation of yearly herbaceous biomass, when analyzing the 2-dimensional space with NDWI. It was shown that the iRVI offered more information than the NDVI in combination with NDWI to monitor FMC. The VDI and IVDI exhibited a significant relation to FMC with R² of 0.25 and 0.73, respectively. The NDWI, however, correlated best with FMC (R² = 0.75), while the correlation of ARND and FMC was weaker (R² = 0.60) than that found for NDVI, NDWI, and IVDI. The use of in situ herbaceous FMC consequently indicated that NDWI is appropriate as spatio-temporal information source of herbaceous FMC variation which can be used to optimize fire risk and behavior assessment for fire management in savanna ecosystems.     

基于MODIS NDVI的吉林省植被覆盖度动态遥感监测

植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,植被覆盖及其变化是区域环境变化的重要指示,对于区域水文及生态状况、全球变化的区域响应等都具有重要意义。以MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型,提取2000~2007年吉林省植被覆盖度,获取不同时期的植被覆盖度图,并进一步分析了植被覆盖度变化的原因。结果表明：吉林省植被覆盖度由东部到西部逐渐降低,其中白山地区植被覆盖情况最好。过去8 a间,吉林省植被覆盖度总体呈上升趋势,2007年植被覆盖度达到最高,为83.04%。在此期间,中部地区和西部地区植被覆盖增加了 797.52 km²,占总面积变化的74.79%。生态恢复工程、降水和气温等是影响植被覆盖度变化的主要因素。     

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。