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基于MODIS数据与TVDI指数的黄淮海干旱变化动态分析(2)
1.2 国内外
研究现状
传统的干旱监测方法,主要是人工进行检测,会耗费大量的人力,财力,物力,并且整个的流程耗时长,且精度有限。MODIS 系列数据在干旱监测中占有绝对的优势,具有很高的研究价值,尤其是对大气、海洋、陆地,甚至实时的对地观测和应急处理,如森林或草原火灾的检查有很大的帮助。 干旱监测主要是根据土壤含水量指标来实现的,在干旱监测的研究领域,比较成熟的遥感方法是:蒸散计算、热惯性法、地表温度和归一化植被指数法[3]和微波遥感方法[4]。向大享等利用FY -3A MERSI和MODIS 数据进行干旱监测,发现二者结果精度基本一致[5];王海等利用 LST-NDVI构建特征空间,计算温度植被指数 (TVDI),对云南地区进行干旱监测[6];刘玉琴等基于不同的植被指数 (EVI 和 NDVI) ,构建LST-NDVI 特征空间,比较二者的差别,并计算了温度植被指数 (TVDI),监测了福州地区的土壤干湿状况[7]; 张喆等利用NDVI-Ts 特征空间, 获得温度植被指数 (TVDI),研究土库曼斯坦典型绿洲干旱状况[8];齐述华等利用 MODIS 数据提取归一化植被指数( NDVI) 和陆地表面温度( LST),计算温度植被指数 (TVDI),发现以陆地表面温度为基础的干旱指标更加合理[9];陈斌等通过温度植被指数 (TVDI) 进行干旱监测,发现其与研究区实际情况相对比,二者在各方面都基本吻合,认为 TVDI也能很好的应用在草原的干旱监测上[10];吴孟泉等利用温度植被干旱指数 (TVDI) 监测云南省复杂山区的干旱分布状况,同时结合气象局信息和野外同步观测的表层土壤温度、湿度数据对TVDI进行验证,得出该方法可以进行大区域的干旱监测,尤其是山区的预警[11];王纯枝等利用 MODIS 数据产品计算了黄淮海平原的温度植被指数 (TVDI),认为TVDI 更能稳定反映和指示地表 10~20 cm 的土壤水分状况,该方法适用于黄淮海平原作物生长季的土壤湿度动态监测[12]。
1.3 主要研究内容和技术方法 利用归一化植被指数 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)和地表温度 LST (Land Surface Temperature),构建 LST-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index),对某区域进行干旱动态监测,尤其是监测某一时期整个区域的干旱程度,并且利用该研究结果分析该地区干旱程度的时空变化特征。本文选取 2001~ 2010 年黄淮海地区,包括北京、天津、河北、山东、河南、江苏、安徽 5 省 2 市的 MODIS-NDVI 数据以及 Landsat-TM 数据,利用温度植被干旱指数法 (TVDI) 反演方法,分析黄淮海地区干旱情况的时空分布状况,并与该地区实际的干旱状况进行比较。
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基于MODS数据与DNVI指数的黄淮海区域植被动态变化监测
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