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1.
为获得基于Landsat卫星遥感数据更为精确的定量化干旱监测结果,以陕西省关中平原为研究区域,基于Aqua MODIS数据反演的1 km空间分辨率的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和Landsat OLI/TIRS数据反演的30 m空间分辨率的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用降尺度的中值融合模型(MFM)将基于MODIS数据反演的VTCI降尺度至30 m空间分辨率的VTCI定量化干旱监测,并对其结果进行验证。结果表明,应用降尺度的中值融合模型转换的VTCI定量化干旱监测结果(MFM-VTCI)与Landsat-VTCI的空间分布及纹理特征相似,两者间的相关系数和结构相似度均较大,均方根误差、差值影像及差值频数分布图所呈现的结果与定量化干旱监测结果和相对干湿监测结果间的系统误差相符,表明Landsat-VTCI与MFM-VTCI间的可比性较强。MFM-VTCI与累计降水间的相关性和MODIS-VTCI与累计降水间的相关性相近,均大于Landsat-VTCI与累计降水间的相关性,表明MFM-VTCI是定量化的干旱监测结果。 相似文献
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以陕西省关中平原为研究区域,基于MODIS数据反演的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和基于Landsat数据反演的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用点扩散函数(PSF)将930 m空间分辨率的MODIS-VTCI降尺度转换至30 m,并对降尺度转换的VTCI进行定量化验证。结果表明,降尺度转换的VTCI与Landsat-VTCI间的相关系数和结构相似度均较大,降尺度转换的VTCI与累计降水量间的相关性和MODISVTCI与累计降水间的相关性相近,且均高于Landsat-VTCI与累计降水量间的相关性,说明降尺度转换的VTCI既考虑了Landsat-VTCI的空间变异,又保持了MODIS-VTCI较为准确的定量化干旱监测特性。 相似文献
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客观地认识干旱的非线性特征是干旱影响评估的关键,对制定抗旱减灾策略具有重要指导意义。以陕西省关中平原为研究区域,以核函数方法为非线性算法,基于核主成分分析方法(KPCA),将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)映射到高维特征空间下对其进行特征提取,并结合Copula函数构建主成分间的联合分布模型,确定2008—2013年冬小麦主要生育期的综合VTCI;构建综合VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对冬小麦产量的影响。结果表明,相比于传统的主成分分析方法(PCA),KPCA能有效地提取干旱的非线性特征,且降维效果更好。与PCA-Copula方法构建的回归模型相比,应用KPCA-Copula方法所建综合VTCI与单产间的回归模型的拟合度明显提高,决定系数达到0.608(p0.001),对应模型的估测单产与实测单产之间的均方根误差(RMSE)为298.1 kg/hm2,相比于PCA-Copula的结果降低了60.1 kg/hm2,且KPCA-Copula获取的综合VTCI更符合关中平原实际的干旱特征。这表明KPCA-Copula方法能够较好地体现干旱的非线性特征,更加适用于干旱影响评估研究。 相似文献
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条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、作物估产等提供科学依据。为了提高VTCI的区域估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,将遥感反演的VTCI与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层含水率相结合,通过四维变分(4D-VAR)同化算法实现2008—2014年冬小麦主要生育期旬尺度VTCI的同化。将同化和未同化的VTCI分别运用改进的层次分析法、熵值法及两者组合赋权法建立冬小麦单产估测模型,选择最优估测模型对2011年关中平原各县(区)进行单产估测和精度评价,并分析2008—2014年关中平原冬小麦单产的时空分布特征,结果表明:无论是在单点尺度还是区域尺度,同化的VTCI均能更好地响应外部观测数据,区域VTCI纹理性更好,更符合VTCI的先验知识。与未同化VTCI构建的估测模型相比,应用同化的VTCI所建的估测模型的估测精度明显提高,相关系数达到0.784(P0.001)。应用最优估测模型对2011年关中平原29个县(区)估产结果中,有16个县(区)的估测单产相对误差小于10%,28个县(区)的估测单产相对误差小于15%,总体平均相对误差为8.68%,均方根误差为421.9 kg/hm~2。近年来关中平原的冬小麦单产呈现个别年份波动、总体增长的年际变化规律,且呈现出中部单产最高、西部次之、东部最低的空间分布特征,与实际情况符合。 相似文献
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条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。 相似文献
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基于主成分分析和Copula函数的干旱影响评估研究 总被引：1，自引：0，他引：1
干旱是关中平原主要的农业灾害之一,准确地评估干旱的影响,对抗旱减灾及作物稳产具有重要意义。基于关中平原2008—2013年冬小麦主要生育期旬尺度的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,将Copula函数用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。针对多元变量导致Copula函数参数求解困难的问题,采用主成分分析法(PCA)提取主要生育时期的VTCI的主成分因子,形成新的相互独立的指标,进而结合Copula函数建立PCACopula法,确定关中平原主要生育时期的综合VTCI,并构建其与冬小麦单产间的线性回归模型,评估干旱对产量的影响。结果表明,应用PCA-Copula法得到的综合VTCI与单产间的相关性达到极显著水平(P0.001),所建回归模型的拟合度与熵值法的结果相比有所提高,决定系数由0.39提高到0.49,且对应模型的估测单产与实测单产间的均方根误差较熵值法的结果降低了30.2 kg/hm2,平均相对误差降低了0.66%,表明PCA-Copula法能较好地应用于评估冬小麦主要生育时期干旱对其产量的影响。 相似文献
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基于SARIMA模型和条件植被温度指数的干旱预测 总被引：1，自引：0，他引：1
基于时间序列遥感数据反演的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果,应用季节性求和自回归移动平均模型(SARIMA)对关中平原进行了分区域干旱预测建模,得到了2009年4月上旬至5月下旬每旬1步、2步和3步共18旬的预测结果,并分析了预测精度.结果表明,SARIMA模型的预测精度随着预测步数的增加而降低,6旬1步预测结果的绝对误差频数分布基本是单峰分布,主要分布在-0.2到0.2之间;6旬2步预测结果的绝对误差频数分布出现双峰分布,3步预测结果绝对误差分布分散,且误差变大.通过分析干旱的时空分布规律,发现关中平原地区干旱具有较明显的区域特征,且1步预测和2步预测结果的干旱时空分布与监测结果较吻合,3步预测结果的不确定性较大,由此得出SARIMA模型适用于关中平原VTCI 1 ～2步预测研究的结论. 相似文献
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基于LAI和VTCI及粒子滤波同化算法的冬小麦单产估测 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步提高冬小麦单产的估测精度和验证粒子滤波算法在同化研究中的适用性,以陕西省关中平原为研究区域,以叶面积指数(LAI)和条件植被温度指数(VTCI)为同化系统的状态变量,采用重采样粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟的与遥感数据反演的LAI和VTCI,并依据在不同类型样点应用最优同化LAI和VTCI构建的单产组合估测模型对2008—2014年冬小麦单产进行估测。结果表明,同化LAI具有良好的时间和空间连续性,可减缓CERES-Wheat模型模拟LAI的剧烈变化,其峰值出现时间与遥感LAI变化趋势基本同步,更加符合关中平原冬小麦实际变化情况;同化VTCI能同时表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势,且更能反映冬小麦对水分胁迫的敏感性。比较不同类型样点基于不同同化变量建立的估产模型,发现在旱作样点,同时同化VTCI和LAI的单产估测结果(R2=0.531)优于单独同化VTCI(R2=0.475)或LAI(R2=0.428)的估测结果,且同时同化VTCI和LAI与实测产量间相关性达极显著水平(P0.001);而在灌溉样点单独同化LAI的估测结果精度最高(R2=0.539),同时同化VTCI和LAI的估测结果次之(R2=0.457),单独同化VTCI的估测结果较差(R2=0.243)。表明在旱作样点,冬小麦叶面积指数和水分胁迫是影响其产量形成的主要因子,而在灌溉样点,叶面积指数是影响冬小麦产量形成的主要因子。 相似文献
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以陕西省关中平原为研究区域,应用点扩散函数、混合像素面积权重法和中值像素变异权重法将基于Landsat卫星遥感数据反演的分辨率为30 m的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果上推至930 m的干旱监测结果,并与Aqua MODIS数据反演的分辨率为930 m的VTCI干旱监测结果进行对比分析,以期为两种空间尺度的干旱监测结果的综合应用提供技术支持。以MODIS数据反演的VTCI为参考,应用相关系数、均方根误差、半变异函数的估计值和图像纹理特征等对尺度上推的VTCI进行评价。结果表明,点扩散函数和混合像素面积权重法的尺度上推效果均较好,而中值像素变异权重法的尺度上推效果较差,说明点扩散函数和混合像素面积权重法均适用于研究区域VTCI干旱监测结果的尺度转换,且点扩散函数的数据处理过程更为简单。典型样点VTCI的尺度上推结果表明,空间异质性越小,尺度上推的结果越好。 相似文献
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为进一步研究冬小麦在不同时间尺度下长势及产量变化情况,以陕西省关中平原为研究区域,选择与作物长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）和叶面积指数（LAI）作为研究指数,Morlet小波作为函数,利用小波变换和交叉小波变换分别分析不同时间尺度下冬小麦各生育时期VTCI和LAI与单产时间序列间的主振荡周期和共振周期。通过计算小波互相关度,确定各生育时期VTCI和LAI的权重,从而分别构建基于加权VTCI、加权LAI的单参数和双参数估产模型。结果表明,不同生育时期VTCI和LAI与单产间存在不同的主振荡周期和共振周期;通过小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的归一化均方根误差（NRMSE）分别为16.88%、13.58%,决定系数（R2）分别为0.259、0.520,基于双参数的估产模型NRMSE为13.52%, R2为0.531,表明基于双参数估产模型精度更高。通过交叉小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的NRMSE分别为16.83%、13.56%,R2分别为0.263、0.522,基于双参数的估产模型NRMSE为13.40%,R2为0.533,表明基于交叉小波构建的估产模型比基于小波变换的估产模型精度均有所提高。利用共振周期构建的双参数估产模型对关中平原2011—2018年冬小麦的单产进行估测,结果显示,产量分布呈现西部高东部低的空间分布特征。 相似文献
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基于关中平原Aqua MODIS条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,分别采用分布式和聚合式的主导类变异权重法(DCVW)、算术平均值变异权重法(AAVW)和中值变异权重法(MPVW)对市域单元内VTCI进行空间尺度上推,以获取冬小麦主要生育期聚合后的加权VTCI;以加权VTCI与冬小麦产量间的回归分析精度为参考,选择最为合适的空间尺度上推方法。结果表明:采用分布式获得的加权VTCI与冬小麦产量的回归分析结果整体优于聚合式获得的结果。在分布式的上推过程中,MPVW获得的加权VTCI与冬小麦产量间的回归分析精度较低,DCVW和AAVW的精度均较高,其中DCVW获得的加权VTCI与冬小麦产量间回归分析的决定系数R2达0.64,精度最高,说明采用分布式DCVW对市域单元内VTCI进行空间尺度上推得到的加权VTCI最为合理。 相似文献
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条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。 相似文献
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机器学习模型在作物长势监测和产量估测过程中,复杂模型的内部机制难以理解,为了在准确估测作物产量的同时给出合理解释,本文选取条件植被温度指数(VTCI)以及冬小麦产量数据,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)开展关中平原冬小麦的产量估测研究,并将局部可解释性模型无关方法(LIME)、部分依赖图(PDP)和个体条件期望图(ICE)等全局和局部可解释性方法用于对模型估测结果的进一步解释。结果表明,与其他机器学习方法相比,经过网格搜索优化的LightGBM能够准确地估测冬小麦产量,估测单产与实测单产的决定系数R2达到0.32,均方根误差(RMSE)为809.10 kg/hm2,平均相对误差(MRE)为16.55%,达到极显著水平(P<0.01),表明该模型有较高的预测精度和泛化能力。进一步可解释性实验表明,网格搜索优化的LightGBM能够准确提取数据蕴含的信息,从全局角度来看,冬小麦4个生育期中拔节期VTCI对产量形成最为重要,抽穗-灌浆期和乳熟期次之,返青期则影响最小,这与先验知识相符合;从局部角度来看,局部可解释性方法基于冬小麦产量西... 相似文献
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为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
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淮河流域是我国农作物主要种植区,为了深入认识淮河流域干旱现状及其特征、探究干旱发生规律,减少干旱对农作物造成的不利影响。以淮河流域为研究区域,选取土壤相对湿度作为干旱评价指标,以2010-2019年MODIS数据为数据源,计算出表观热惯量指数(ATI)和植被供水指数(VSWI),根据地表植被覆盖度的不同,筛选出合适的ATI和VSWI指数,然后分别与实测土壤相对湿度数据分别进行回归建模,得到拟合方程,最后,通过反演得到的土壤相对湿度数据来阐述淮河流域干旱的时空分布特征。结果表明:①干旱一年四季都会发生,干旱笼罩面积大小关系为:冬季>秋季>春季>夏季;②淮河流域冬小麦生长季较夏玉米生长季发生干旱的范围广;③从空间上来看,淮河流域东部、东北部、西南部的干旱范围较广,干旱的覆盖范围大小具体有:西南部和东北部>西北部和东南部,东北部>东南部,西南部>西北部。 相似文献
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为进一步准确、实时监测冬小麦长势并估测其产量,以陕西省关中平原为研究区域,选取冬小麦旬或生育时期尺度的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感特征参数,分别构建不同时间尺度的单参数、双参数和多参数的门控循环单元（GRU）神经网络模型,并模拟得到冬小麦长势综合监测指数I,结果表明,旬尺度的模型精度总体高于生育时期尺度的模型精度。基于5折交叉验证法进一步验证旬尺度多参数GRU模型的鲁棒性,并构建I与统计单产之间的线性回归模型以估测冬小麦单产,结果显示,冬小麦估测单产与统计单产的决定系数（R2）为0.62,均方根误差（RMSE）为509.08kg/hm2,平均相对误差（MRE）为9.01%,相关性达到极显著水平（P<0.01）,表明旬尺度的多参数估产模型能够较准确地估测关中平原冬小麦产量,且产量分布呈现西高东低的空间特性和整体保持稳定且平稳增长的年际变化特征。此外,基于GRU模型捕获冬小麦生长的累积效应,分析在连续旬中逐步输入参数对产量估测的影响,结果显示,模型具有识别冬小麦关键生长阶段的能力,3月下旬至4月下旬是冬小麦生长的关键时期。 相似文献