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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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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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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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基于温度植被干旱指数(TVDI)的土壤干湿反演 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】快速准确监测大面积区域土壤水分,提高遥感监测土壤水分的效率。【方法】采用Landsat 8 OLI影像构建了地表温度(Ts)-植被指数(NDVI)特征空间,拟合了特征空间的干湿边方程,并根据干湿边方程计算的温度植被干旱指数(TVDI)与同期野外不同深度的实测土壤含水率进行了回归分析与验证。【结果】遥感影像反演所得的TVDI与野外实测土壤湿度显著相关(α=0.05);0~10、10~20、20~30 cm土层中,TVDI与10~20 cm土层土壤湿度相关性最高(r=0.79);遥感影像反演的土壤湿度时空分布变化特征与作物分布生长情况以及气候变化规律基本吻合。【结论】根据温度植被干旱指数法反演监测区域土壤湿度是切实可行的,尤以10~20 cm土层土壤湿度的反演监测最为精准与可靠。 相似文献
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灌溉面积是水土资源利用的重要指标,灌溉面积监测是灌区和农业水资源管理的基础。【目的】探索不同水源的灌溉面积的遥感分类方法。【方法】基于人民胜利渠灌区2017年的Landsat8卫星数据和2012年的MODIS卫星数据,提取了灌区NDVI时序数据曲线,分别采用监督分类和非监督分类方法对灌区不同水源的灌溉面积进行分类,并结合实地调查资料对分类结果进行验证。【结果】非监督分类方法并不适用于灌区尺度的灌溉水源分类;基于MODIS数据的分类效果较差,分类精度为57.14%;基于Landsat8数据的NDVI时序数据和监督分类的结果较好,分类精度达到73.58%。【结论】空间分辨率较高的NDVI时序数据可对灌区灌溉水源进行分类。 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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基于温度植被干旱指数的云南干旱遥感监测 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤水分是干旱监测的一个重要指标,应用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据,利用归一化差值植被指数(NDVI)和分裂窗法反演的地表温度建立的NDVI-Ts特征空间中,得到温度植被干旱指数(TVDI),很好地表征了土壤水分的空间分布,从而实现干旱的监测。对云南省2009年1月、3月和2010年1月、4月干旱的时间、空间特性进行监测,监测结果表明冬春季旱情分布比较广,受旱面积均超过70%,其中重旱主要发生在滇西南和滇中北部,并且从冬季到春季,整个旱情均出现由南向北发展的趋势,发生干旱总面积在减少,但旱情等级在提高,春季重旱比冬季重旱面积大。应用相关研究成果对干旱监测结果进行验证,结果表明利用温度植被干旱指数(TVDI)进行干旱监测,干旱发生范围与实际干旱发生情况是基本吻合的,其中重旱的主要集中区域在空间分布上是基本一致的,监测结果可信,能够为相关决策部门提供有力的信息支持。 相似文献
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受云雨天气和卫星自身回访周期的影响,县域尺度水稻种植面积的提取往往难以获取完整时间序列的高空间分辨率影像,利用单一MODIS数据导致提取精度不高。针对上述问题以河南省优良水稻种植区原阳县为例,采用增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),融合中高分辨率的Landsat数据和高时间分辨率的MODIS数据,获取完整时间序列的归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）数据,经过TIMESAT滤波平滑处理后,利用研究区内水稻与其他地物的时序NDVI曲线,设置合理的NDVI阈值,采用决策树分类的方法提取水稻种植面积。结果显示,总体分类精度为92.23%,Kappa系数为0.9043。提取的水稻制图精度为96.73%,用户精度为93.51%,说明ESTARFM模型能很好地融合出高空间分辨率影像,解决数据缺失问题,可为县域尺度水稻种植面积提取提供参考。 相似文献
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季节性干旱是影响关中平原农业生产最主要的灾害,研究气候变化背景下的关中平原旱情空间分布特征和变化规律具有重要的科学意义与应用价值。基于关中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬时间尺度条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,采用结构相似度(SSIM)研究关中平原VTCI的空间变化特征及其影响因子。结果表明:关中平原VTCI的空间变化特征具有明显的区域差异性和空间异质性,结构性因素是VTCI空间变化的主要影响因子,总体上受水热、地形分布格局等因素的结构性影响,但微地貌、下垫面覆盖的不同及变化和人为因素导致其主体产生变化。当微地貌、下垫面覆盖类型和人为因素成为主导因子时,结构相似度与其高度相关,对其变化的响应非常敏感。与利用某些指数直接作为干旱的指示因子或构建统计模型分析干旱特征相比,引入研究图像的结构信息的参量SSIM实现了定量、准确、形象地描述干旱的空间分布特征和变化规律。 相似文献
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基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。 相似文献
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基于光学遥感数据反演的植被指数和地表温度进行旱涝灾害监测在时间上具有滞后性,降水数据可以更加及时直观地反映地表干湿状态的变化,目前旱涝灾害监测应用地面点上降水观测站点的数据较多,热带降雨测量卫星(TRMM)被动微波遥感为大面积进行旱涝灾害监测提供了可能。利用江苏省1998年1月—2014年3月的TRMM 3B43月降水资料,采用尺度为12的标准化降水指数(SPI12),分析江苏省旱涝时空特征变化规律。分析结果表明:江苏省16年来发生旱涝灾害的几率为34.08%,其中发生旱灾的几率(16.74%)与发生涝灾的几率(17.34%)相接近;江苏省一年四季都易受到旱涝灾害的影响且旱灾与涝灾具有交替出现的特点;1999—2014年间多次出现较严重的旱涝灾害,且江苏中部地区更易受到旱涝灾害的影响。 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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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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多普勒雷达是灾害性天气如暴雨、冰雹等的监测预警预报的重要手段,也是定量估测高时空分辨率大范围降水的先进工具。通过广州雷达站历史典型降雨场次的雷达资料来确定雷达定量估测的降雨量,作为东莞内涝模型监测预警的降雨数据输入,进行东莞城区内涝预警监测。用基于一维及二维非恒定流的基本控制方程的内涝模型系统算出典型场次暴雨的东莞城区内涝积水深度(风险级别)。实例研究表明,应用天气雷达估测降雨结果应用于城市内涝监测预警的优势效果,即充分发挥雷达探测降雨的优势,为内涝的监测预警延长了预见期。 相似文献
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基于理论干湿边与改进TVDI的麦田土壤水分估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对旱情监测及农田灌溉中传统的基于地表温度-植被指数特征空间的温度植被干旱指数(Temperaturevegetation drought index,TVDI)构建方法无法准确反映真实地表的水热能量交换,给土壤含水率估算带来极大不确定性的问题,根据地表能量平衡方程,并引入改进植被覆盖度参数,构建一种理论干湿边端点选取方法及基于地表温度-改进植被覆盖度特征空间的TVDI模型,结合两期MODIS遥感影像数据(DOY088和DOY112)及地面观测数据,对陕西杨凌区的麦田土壤含水率进行估算。结果表明,由理论干湿边计算得到的TVDI与实测土壤含水率相关系数在-0.700左右,均方根误差不大于0.060 cm3/cm3。DOY088和DOY112的土壤含水率估算结果均与土壤含水率实测值有较好的拟合关系,尤其是DOY088的反演结果更接近于实际地表干湿状况,相关系数为-0.715,均方根误差为0.029 cm3/cm3,DOY112的散点分布比DOY088分散。该方法可以避免传统特征空间在干湿边估算中必须包含裸土、部分植被覆盖以及全植被覆盖地表覆盖类型的限制,从而实现真实土壤水分的遥感反演和实际地表干湿状况的监测。 相似文献
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基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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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干旱频发对生态资源、农业发展造成了严重影响,为揭示山西省干旱时空演变特征,基于1971—2020年山西省24个气象站点的逐月气象资料,利用改进的Mann-Kendall方法检验各气象因子的年变化趋势,采用FAO56 Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量（ET0）,分析单个气象因子变化情况下ET0的变化特征和对气象因子的敏感性,比较各时间尺度（月、季、年尺度）不同干旱指数（降水距平百分率（Pa）、标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI））对山西省干旱灾害监测能力。结果表明：ET0与相对湿度呈负相关,气象因子对ET0的敏感性由大到小依次为相对湿度、日最高气温、2m处风速、日最低气温、日平均气温,ET0呈波动下降趋势。SPEI能够在多时间尺度上有效反映山西省干旱状况,是该地区干旱监测的有效工具。在月、季、年尺度下,比较3个干旱指数, Pa检测效果较差,〖JP2〗SPI和SPEI在某些地理区域存在较大差异,整体而言,SPEI在多数地区检测干旱的性能更好;SPEI-1〖JP〗尺度下,各干旱等级发生频率由大到小依次为轻旱（14.8%）、中旱（10.6%）、重旱（5.6%）、特旱（1.9%）,3月干旱发生率最高（34%）,12月发生率最低（31.8%）,吕梁市、晋中市、大同市干旱情况较为严重;SPEI-3尺度下,季节发生干旱频率由大到小依次为秋季（33.5%）、夏季（32.5%）、春季（31.9%）、冬季（31.4%）,大同市、长治市特旱发生频率最高,旱情最为严重,忻州市轻旱频率、朔州市中旱频率、吕梁市重旱频率最高;SPEI-12尺度下,轻、中、重、特旱频率分别为14.8%、10.5%、5.4%、2.3%,SPEI-12相较SPEI-1和SPEI-3识别重旱、特旱的站点更多,并基于游程理论得出,山西省南部干旱频次更多,东部干旱历时更长、干旱严重程度更大,干旱峰值主要出现在山西省南北部,由于年均降水呈波动性下降,年均气温整体上升,山西省的气候趋于暖干化,南北部旱情将有所加重,中部地区旱情有所减缓,全域性干旱仍有很大发生可能。 相似文献