气象卫星遥感在农业干旱监测中的应用技术研究

通过极轨气象卫星遥感资料的分析研究,运用植被供水指数法,建立安徽省淮北地区不同等级干旱的遥感监测指标和方法.用建立的指标对2001年夏秋干旱进行监测,遥感方法对干旱监测结果与实际干旱发生状况较为一致,卫星遥感对干旱有较好的监测效果.     

气象卫星遥感在农业干旱监测中的应用技术研究

通过极轨气象卫星遥感资料的分析研究,运用植被供水指数法,建立安徽省淮北地区不同等级干旱的遥感监测指标和方法。用建立的指标对2001年夏秋干旱进行监测,遥感方法对干旱监测结果与实际干旱发生状况较为一致,卫星遥感对干旱有较好的监测效果。     

基于MODIS数据的海南岛干呈监测研究

利用NASA提供的MODIS陆地产品NDVI和LST,采用植被供水指数法对海南岛2010年1～4月的地表干旱情况进行遥感监测,将监测结果与同期的综合气象干旱指数对比分析。结果表明:对于植被覆盖度较高的热带岛屿海南岛,利用植被供水指数进行干旱的动态监测是可行的,MODIS数据可很好地满足大范围的实时动态监测。2010年1～4月间VSWI遥感监测分析显示海南岛地表干旱存在着明显的区域差异,西南沿海比中东部严重,在此期间干旱有持续加重的发展趋势。     

江西省农业遥感旱情监测研究

江西省是农业大省,近几年受气候变化影响,干旱灾害频发,为从宏观上获取江西省旱情实时变化情况。利用中低分辨率MODIS16 d合成遥感数据,采用较为成熟的植被供水指数法,计算江西省农作物供水指数,对2011年江西省全省春季旱情进行监测。结果显示,该指数能较好地反映实地旱情的现状,可以作为除土壤水分指数之外的另外一种干旱等级显示指标。     

基于Landsat-8的草原旱情动态监测应用

以辉腾锡勒草原为研究区,基于2013年生长季6月、7月、8月、9月的四景Landsat-8遥感影像,反演植被供水指数(VSWI)、条件温度植被干旱指数(VTCI)和温度植被干旱指数(TVDI)3种遥感农业干旱指数,并与研究区3个气象观测站的地面统计数据和K干旱指数进行相关性分析,评价3个遥感干旱指数在研究区监测旱情变化...     

黄淮海地区旱情遥感监测实践

以我国黄淮海冬小麦主产区为研究地点,以EOS-MODIS数据为主要数据源,针对不同作物生长时期,采用植被供水指数与土壤热惯量两种方法,结合地面观测数据建立以土壤水分为基础的旱情遥感监测指标体系,并对2006-2007年度冬小麦生育期的旱情进行了监测,结果表明,遥感旱情变化趋势与地面监测结果较为一致,进一步说明了植被供水指数与热惯量方法在区域旱情遥感监测中的潜力.     

基于MODIS的四川省干旱遥感监测不同方法的比较

针对四川省干旱的特点,以中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据为基础,选择温度植被干旱指数法(TVDI)、植被供水指数法(VSWI)、温差植被干旱指数法(DTVDI)三种算法进行比较。首先对数据进行预处理,获取指数信息和地表温度信息,然后利用获取的信息进行分析与计算,最后将这三种方法的干旱指标与实测土壤含水量进行线性相关分析,得到最适合四川省的干旱遥感监测算法。结果表明,TVDI的效果最好,DTVDI和VSWI次之。     

基于MODIS数据的河套灌区遥感干旱监测

基于MODIS数据,以河套灌区为研究对象,计算灌区2000—2018年作物主要生育期内(5—8月)4种遥感干旱指数、温度植被干旱指数(TVDI)、植被供水指数(VSWI)、植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI),并分析了4种干旱指数与0～20cm土壤相对含水量、降水量、灌区引水量相关性以及4种干旱指数之间的相互关系。结果表明:经过相关分析,TVDI与土壤相对含水量的相关性优于其他3种遥感干旱指数;在灌溉水量较多的灌区,遥感干旱指数与降雨量相关性较小而与灌区引水量呈现一定的相关关系。本研究发现TVDI在河套灌区有着良好的适用性。此外,在干旱监测中综合利用多种干旱指数进行分析对提高监测精度,科学合理地预报旱情具有重要意义。     

干旱遥感监测预警评估研究综述

对我国不同植被覆盖条件下干旱遥感监测、干旱预警、干旱损失评估方法的进展情况及发展趋势进行了初步分析,并提出干旱监测研究开发建议。     

基于MODIS数据的东乌珠穆沁旗旱情监测研究

为研究植被供水指数和温度植被干旱指数在锡林郭勒草原旱情监测中的应用。采用分层采样方法进行土壤含水率野外数据获取,利用温度植被干旱指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)对2014年9月东乌珠穆沁旗土壤含水率进行监测分析,并进行了验证。利用MODIS产品地表温度日数据(MOD11A1)和归一化植被指数数据(MOD13A2),构建TS-NDVI特征空间反演TVDI和植被供水指数。结果表明:TVDI在0~10,0~20,0~30cm土层含水率监测平均误差分别为17.09%、16.17%、18.66%,较VSWI在3个土层含水率监测误差(38.62%、29.82%、23.52%)的监测精度更高。说明对东乌珠穆沁旗这种植被变化较大的草原区域而言,温度植被干旱指数能更好的反演其土壤含水率状况,对牧区的生产及科学的应对干旱具有一定的指导意义。