基于改进温度植被干旱指数的农田土壤水分反演方法

基于植被指数 地表温度（VI Ts）特征空间的温度植被干旱指数（TVDI）被广泛应用于土壤水分监测,但TVDI为土壤水分相对值,而且利用散点图确定干湿边会造成很大的不确定性。基于能量平衡方程和TVDI,该文提出一种定量干湿边选取方法和改进的TVDI模型——定量温度植被指数（Temperature Vegetation Quantitative Index,TVQI）,以MODIS遥感数据为基础,实现了定量干湿边真实土壤水分的遥感估算。结果表明：TVQI估算结果与所观测土壤水分呈0.01水平显著相关,总体上的平均绝对误差小于0.02cm3/cm3,均方根误差RMSE小于0.035cm3/cm3;相对TVDI,TVQI克服了传统干边计算中对植被覆盖类型的限制,更能够准确反应土壤深度在0～10cm、10cm～20cm的土壤水分值,尤其与10cm～20cm土壤水分值更为贴近。     

水分胁迫条件下玉米生产潜力遥感评估模型——以重庆市长寿区为例

本文将WOFOST作物生长模型与遥感技术相结合,提出一种基于遥感的水分胁迫条件下玉米生产潜力评估模型,可利用遥感数据反演区域干旱强度,并驱动作物生长模型,最终得到作物生产潜力。该模型的核心是基于温度植被干旱指数(TVDI)每日蒸散算法,采用该算法可较为准确地计算水分胁迫条件下玉米农田每日蒸散量;并结合优化选取的作物品种参数,利用自行开发的TVDI-WOFOST软件开展计算,达到精确模拟干旱条件下作物产量的目的。经农业统计数据证明,本文所提出的评估模型可较好模拟水分胁迫条件下玉米生产潜力,对干旱灾情评估、农业发展规划、水利建设规划等工作具有较高的参考价值。