基于MODIS数据的农业干旱监测方法对比分析

利用2004年4月～6月上旬的MODIS影像数据,结合实测的土壤墒情数据,对比不同深度及不同拟合方式下土壤湿度的估算精度。另外,分别选用植被供水指数(VSWI)、基于EVI的植被供水指数(E-VSWI)、归一化多波段干旱指数(NMDI)与对应的土壤湿度数据进行回归分析,并在此基础上利用最优指数实现研究区土壤湿度的估算及旱情监测。结果表明:在华北平原中部地区冬小麦生长季节,利用MODIS数据进行土壤湿度估算的最佳深度是10cm;最佳拟合方式是线性拟合方式;植被供水指数(VSWI)在研究区整个时间序列具有最好的稳定性,可为今后大区域作物生长期的干旱监测提供一个简单方法。     

旱灾灾情监测中的遥感应用综述

旱灾是我国影响范围最广的农业自然灾害。遥感是对干旱进行大面积、实时动态监测的有效技术手段。对遥感技术在干旱旱情监测中的传统方法进行了概括和汇总,应用较多的干旱旱情遥感监测方法主要有热惯量法、蒸散法、植被指数法,其中植被指数法又分为距平植被指数、条件植被指数、植被指数差异、植被供水指数、温度植被干旱指数等方法。分析了不同方法的优缺点以及它们各自的适用范围,结合当前研究的热点问题,指出随着干旱机理和MODIS数据的应用,干旱旱情的遥感监测将得到更广泛、更深入的应用。     

大范围旱情遥感监测的分带计算

遥感技术在旱情监测中得到了广泛应用。针对常用的温度植被旱情指数法, 利用NOAA/AVHRR 数据, 分析了大范围旱情监测中下垫面因纬度、地形等因素造成的空间物候差异, 指出了旱情指数分带计算的必要性。通过分纬度计算, 提高了温度植被旱情指数法中旱边与湿边拟合方程的准确度, 与整体计算方法相比, 温度植被旱情指数与各层土壤相对湿度实测值的相关性均得到明显改善, 提高了大范围旱情遥感监测的准确性。     

苏丹遥感干旱指数及其适用性

针对苏丹地区利用遥感手段进行旱情监测的研究相对缺乏这一问题,该文利用MODIS归一化植被指数和地表温度计算植被条件指数、温度植被干旱指数和归一化植被供水指数,利用AMSR-E土壤湿度数据与3种干旱指数进行相关性分析,选取与土壤湿度相关性最好的干旱指数作为干旱监测的指标,对苏丹典型干湿年份的干旱进行监测。定量分析与实验结果表明:归一化植被供水指数与土壤湿度相关性最高,且与降水量存在滞后关系,3种典型植被覆盖类型下归一化植被供水指数的滞后期均为1个月;苏丹干旱主要发生在北部的撒哈拉沙漠及其边缘地区,且干旱分布受季节变化影响显著,其中春季和冬季是干旱发生的高峰期。     

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。     

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。     

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。     

利用 MODIS 数据进行植被水监测的应用研究

植被水的监测始于对森林、草原火险评估的需要,另一方面,植被水的丰富程度也间接反映了当地土壤含水量状况,是当地干旱状况的一个重要指示。水是生命之源,对作物生长的影响巨大。因而对于农业区作植被水的监测,可以了解到区域植被供水状况信息。本研究正是基于上述的想法,以黄淮海农业区作为试验样区,对新型MODIS传感器的数据,应用GVMI指数模型,反演出植被水含量信息。比较植被水含量与当地降水量之间的关系,初步分析了植被水含量与区域旱情状况之间的关联性。     

TM与MODIS植被供水指数反演及对比分析

为了探讨多源卫星遥感数据针对同一地区同一时刻旱情所得植被供水指数的差异,选择我国华北地区旱灾发生频率较高、影响较广的河北地区为研究区,针对近年来干旱监测应用较为广泛的Landsat TM/ETM+和EOS MODIS数据,分别进行植被供水指数的提取,并进行两者之间的对比分析,得出以下结论:① TM VSWI (Vegetation Supply Water Index) 与MODIS VSWI之间数值上存在一定的差别,变化范围在-0.51~0.20之间。其中负值主要集中在城镇、裸地及水体地表;② 在植被覆盖区,TM的平均VSWI大于MODIS的,但两者差别不大;③ 在各种植被覆盖度条件下,TM VSWI与MODIS VSWI差值的最小值、最大值和均值均表现出随着植被覆盖度的增加,其值逐渐增大的特点。该结论可以为两种遥感数据源干旱监测的差异分析及综合应用提供重要的参考依据。     

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。     

Developing the vegetation drought response index for South Korea (VegDRI-SKorea) to assess the vegetation condition during drought events

South Korea has experienced severe droughts and water scarcity problems that have influenced agriculture, food prices, and crop production in recent years. Traditionally, climate-based drought indices using point-based meteorological observations have been used to help quantify drought impacts on the vegetation in South Korea. However, these approaches have a limited spatial precision when mapping detailed vegetation stress caused by drought. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed spatial-resolution information on drought-affected vegetation conditions is essential to improve the country’s drought monitoring capabilities, which are needed to help develop more effective adaptation and mitigation strategies. The objective of this study was to develop a satellite-based hybrid drought index called the vegetation drought response index for South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve the spatial resolution of agricultural drought monitoring on a national scale. The VegDRI-SKorea was developed for South Korea, modifying the original VegDRI methodology (developed for the USA) by tailoring it to the available local data resources. The VegDRI-SKorea utilizes a classification and regression tree (CART) modelling approach that collectively analyses remote-sensing data (e.g. normalized difference vegetation index (NDVI)), climate-based drought indices (e.g. self-calibrated Palmer drought severity index (PDSI) and standardized precipitation index (SPI)), and biophysical variables (e.g. elevation and land cover) that influence the drought-related vegetation stress. This study evaluates the performance of the recently developed VegDRI-SKorea for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2008, and 2012. The results demonstrated that the hybrid drought index improved the more spatially detailed drought patterns compared to the station-based drought indices and resulted in a better understanding of drought impacts on the vegetation conditions. The VegDRI-SKorea model is expected to contribute to the monitoring of drought conditions nationally. In addition, it will provide the necessary information on the spatial variations of those conditions to evaluate local and regional drought risk assessment across South Korea and assist local decision-makers in drought risk management.     

重庆市墒情分析评价预测系统的设计与实现

结合重庆市墒情、水雨情等自动监测系统,考虑主要作物种类、分布区域、播种面积、耕作制度、生育期间各生长发育指标,以及不同区域、深度的田间持水量,对已建立土壤墒情监测点的地区,采用土壤相对湿度评估农业墒情;对于尚未建立墒情监测站但已建立雨量监测站点的雨养农业区,采用降水量距平法或连续无雨日数法,进行墒情分析评价,用衰减系数法预测墒情的变化趋势。采用B/S开发模式,利用Flex通过天地图在线服务进行地图显示,采取IIS发布模式,基于Web Services的数据服务模式,设计一套基于Web GIS的墒情监测分析评价预测系统,通过相关评价指标反映农林作物土壤的干旱情况,并能结合天气情况预测未来墒情数据,为安排农业用水提供技术支撑,减少干旱灾害损失。     

遥感旱情监测方法的比较与分析

比较和分析了目前旱情监测中运用较为广泛的3种模型：土壤热惯量法（ATI）、作物缺水指数法（CW-SI）和温度植被指数法（TVDI）的适用条件,并利用IDL编程实现。以黄河三花间流域为例,利用MODIS影像和气象数据对3种模型进行了计算,并将成果与SEBAL模型计算的蒸散发进行相关分析。结果表明,CWSI和蒸散发的相关性最高,其次是TVDI、ATI。在分析各方法特点的基础上,结合流域特征得到：CWSI和TVDI较适用于研究区域。     

Comprehensive drought index as an indicator for use in drought monitoring integrating multi-source remote sensing data: a case study covering the Sichuan-Chongqing region

Numerous meteorological drought-monitoring indices and remote-sensing-based spatial drought monitoring indices have been developed and applied to monitor drought in different ways. However, individual indices have obvious deficiencies in terms of their responses to drought, and they do not comprehensively reflect the available information on drought. To overcome issues with the data themselves and improve drought monitoring techniques, we use a comprehensive drought index (CDI) derived from the vegetation condition index, the temperature condition index, and the precipitation condition index to monitor meteorological or agricultural drought for the Sichuan-Chongqing region. To assess CDI performance, monthly CDI values for Sichuan-Chongqing region were used to analyse the spatial and temporal variations of the 2006 drought. The results indicated that all aspects of the drought were monitored, and the results were in agreement with related research. Meanwhile, an extreme drought was accurately explored using the CDI in the Sichuan-Chongqing region from 2000 to 2011. Finally, a validation was performed, and the results show that the CDI is closely related with the standardized precipitation index calculated using a 3-month time scale (SPI3), as well as variations in crop yield and drought-affected crop area. These results provide further evidence that the CDI is an indicator that can be used in integrated drought monitoring and that it can simultaneously reflect meteorological and agricultural drought information.     

在植物生长周期内县级区域植被指数的时空演变特征分析

采用１９９１至１９９２年晴空时的ＮＯＡＡ卫星ＡＶＨＲＲ资料，计算甘肃省河东地区６０个县（市）作物和牧草生长周期内标准化差植被指数（ＮＤＶＩ）的平均值和标准差，并逐县绘制其时间演变曲线和直方图。选取以农作物、草地和森林草地混合为主的三类县作对比分析，研究县级区域植被指数时空变化与作物和牧草生育期的关系。分析１９９１至１９９２年度冬小麦生长周期内遇到严重干旱的情况，为干旱监测、估产和区分土地使用类型选择最佳时相提供依据     

植被水分遥感监测处理系统的建立及应用*

在分析了遥感监测植被水分可行性的基础上,阐述了以MODIS HDF为数据源进行植被水分遥感监测的处理流程;根据处理流程,利用IDL结合ENVI中提供的库函数开发出了植被水分遥感监测处理系统。介绍了系统实现中的关键技术和核心功能实现,系统在黄淮海农作物水分监测中得到了成功的应用,为农作物水分监测的业务化处理发挥了核心作用。     

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。