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。     

考虑下垫面类型的干旱指数比较研究

干旱作为常见的自然灾害，在世界各地发生的频率日渐增加，已对经济发展、农业生产和人类生活等方面产生了严重影响。但是干旱的类型较多，包括气象干旱、土壤干旱、水文干旱、农田干旱等，无法用单个干旱指数对不同类型的干旱进行监测。按照干旱发生类型，利用气象干旱指数（Standardized Precipitation Index SPI）、土壤水分干旱指数（Soil Moisture Index, SMI）和蒸发压力干旱指数（Evaporative Stress Index, ESI）对美国的旱情进行监测。研究结果表明：不同干旱指数之间呈显著相关，相关系数R在0.7以上。ESI整体监测精度较高，它能够真实反映地表水分盈亏状况，同时与遥感数据结合，可以实现从田块到全球不同尺度干旱实时监测。不同植被类型覆盖下垫面对不同类型干旱响应存在较大差异，草地下垫面对不同类型的干旱响应较为一致，但是随着地上生物量的增加，不同干旱指数监测结果之间差异逐渐增大。因此，在干旱监测时需要考虑植被的结构特征，植被与气候之间的相互作用，才能具体分析不同下垫面的受灾情况，进一步考虑更适合的方法以及干旱指数监测不同下垫面的干旱情况。     

考虑下垫面类型的干旱指数比较研究

干旱作为常见的自然灾害，在世界各地发生的频率日渐增加，已对经济发展、农业生产和人类生活等方面产生了严重影响。但是干旱的类型较多，包括气象干旱、土壤干旱、水文干旱、农田干旱等，无法用单个干旱指数对不同类型的干旱进行监测。按照干旱发生类型，利用气象干旱指数（Standardized Precipitation Index SPI）、土壤水分干旱指数（Soil Moisture Index, SMI）和蒸发压力干旱指数（Evaporative Stress Index, ESI）对美国的旱情进行监测。研究结果表明：不同干旱指数之间呈显著相关，相关系数R在0.7以上。ESI整体监测精度较高，它能够真实反映地表水分盈亏状况，同时与遥感数据结合，可以实现从田块到全球不同尺度干旱实时监测。不同植被类型覆盖下垫面对不同类型干旱响应存在较大差异，草地下垫面对不同类型的干旱响应较为一致，但是随着地上生物量的增加，不同干旱指数监测结果之间差异逐渐增大。因此，在干旱监测时需要考虑植被的结构特征，植被与气候之间的相互作用，才能具体分析不同下垫面的受灾情况，进一步考虑更适合的方法以及干旱指数监测不同下垫面的干旱情况。     

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。     

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...     

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。     

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。     

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。     

基于多源数据的干旱区盐渍地信息提取

土壤盐渍化严重威胁着干旱区绿洲的稳定与可持续发展,因此借助遥感手段快速提取盐渍地信息并及时掌握其空间分布有着重要的现实意义。以塔里木盆地北缘盐渍地普遍发育区域库车绿洲为例,探讨了干旱区以盐生植被红柳为主要覆盖的盐渍地信息的提取方法。综合利用TM卫星图像数据以及Radarsat雷达数据,分析了研究区主要地物的光谱特征及其波段间的相互运算,从而分析盐渍地与其它地物之间的可分性。着重分析了雷达波段作为一个波段加入ETM的6波段中一起参与主成分变换后对盐渍地信息的提取。研究表明：K-L-5（第五主成分）是提取重度盐渍地信息的最佳波段,TM1是区分红柳覆盖区（轻、中度）盐渍地信息的最佳波段,提取盐渍地信息时混分的水体信息可以通过MNDWI（改进归一化差异水体指数）设定一定的阈值予以剔除,混分的植被信息可以通过NDVI设定一定的阈值予以剔除。根据以上分析,建立决策树模型进行盐渍地信息的提取。结果表明,该方法的总体提取效果较好,是干旱区监测盐渍地变化的有效手段。同时也说明由于雷达波段的参与增加了盐渍地与其它地物之间的可分性,为雷达影像在提取盐渍地信息方面提供了一条有效途径。     

农业干旱遥感监测研究进展

农业干旱给社会经济及人民生活造成严重影响,关于农业旱情监测的研究受到了学者们的广泛关注。遥感技术的发展为准确、及时进行旱情监测提供了新的机遇。本文综述了近年来国内外采用遥感方法监测农业旱情的研究进展,包括土壤湿度、作物形态、作物生理等农业旱情指标的遥感反演,指出了在实际应用中存在的一些问题,并提出了进一步改进的思路。     

Assessing the sensitivity of MODIS to monitor drought in high biomass ecosystems

Drought monitoring is important to analyse the influence of rainfall deficiency patterns on bushfire behaviour. Remote sensing provides tools for spatially explicit monitoring of drought across large areas. The objective of this study was to assess the performance of MODIS-based reflectance spectral indices to monitor drought across forest and woodland vegetation types in the fire prone Sydney Basin Bioregion, NSW, Australia. A time series of eight spectral indices were created from 2000 to 2009 to monitor inter-annual changes in drought and were compared to the Standardized Precipitation Index (SPI), a precipitation deficit/surplus indicator. A pixel-to-weather station paired correlation approach was used to assess the relationship between SPI and the MODIS-based spectral indices at different time scales. Results show that the Normalised Difference Infrared Index—band 6 (NDIIb6) provided the most suitable indicator of drought for the high biomass vegetation types considered. The NDIIb6 had the highest sensitivity to drought intensity and was highly correlated with SPI at all time scales analysed (i.e., 1, 3 and 6-month SPI) suggesting that variations in precipitation patterns have a stronger influence on vegetation water content than vegetation greenness properties. Spatial similarities were also found between patterns of NDIIb6-based drought maps and SPI values distribution. NDIIb6 outperformed the spectral index currently in use for operational drought monitoring systems in the region (Normalised Difference Vegetation Index, NDVI) and its implementation in existing drought-monitoring systems is recommended.     

厦门岛及其邻域海岸线变化的遥感动态监测

利用美国Landsat TM/ETM+卫星影像,分1989、1995和2000年3个时相,研究了福建省厦门市从1989~2000年的岸线变化情况。岸线变化的信息主要通过变化检测和信息提取等一系列遥感技术来获得。研究结果表明,厦门市在所研究的1989~2000年期间,海域面积共减少了7.54 km²,这主要是由于城市用地扩展和养殖业发展占用了海域的面积。分时段研究表明,从1995~2000年,海域减少的面积明显要比1989~1995年期间来的多,这从一个侧面反映了厦门在1995~2000年间,城市建设和经济发展对土地提出了更高的需求。     

Monitoring drought effects on vegetation water content and fluxes in chaparral with the 970 nm water band index

The goal of this study was to explore the utility of the 970 nm water band index (WBI) in estimating evapotranspiration and vegetation water status for a semiarid shrubland ecosystem. Between 2001 and 2003, spectral reflectance coupled with CO₂ and water flux data were collected at Sky Oaks Biological Field Station, a chaparral-dominated ecosystem in southern California, and one of the sites within the SpecNet network. The reflectance data were collected either by walking along a 100 m transect or by using a semi-automated tram system installed later at the site along the same 100 m transect. CO₂ and water flux data were gathered with an eddy covariance flux tower adjacent to the tram system. The 970 nm WBI and normalized difference vegetation index (NDVI) were derived from the spectral reflectance. The two indices were expressed both as points approximately a meter apart along the transect and as whole-transect averages, where all of the reflectance values along the transect were averaged together, simulating a large pixel. This study encompassed a wet year with normal precipitation (2001), a 100-year record drought (2002), and a recovery year (2003), allowing for comparison over time and between precipitation regimes. Species-specific responses to wet and dry periods were evident in the reflectance spectra, providing a basis for separating species based on their optical properties. The WBI was significantly correlated with the NDVI revealing a strong link between canopy water content and green canopy structure; however this relationship varied with species and water status, providing evidence for the independence of these two optical indices. The WBI was also strongly linked to surface-atmosphere fluxes, explaining 49% of the variance in the water vapor flux, and 24% of the carbon dioxide fluxes. These results suggest that WBI or other similar water status indices may be useful variables in modeling CO₂ and water fluxes when combined with other physiological, environmental, and atmospheric factors.