發(fā)布時(shí)間：2021-01-06 03:52

　　基于FY-3C/MERSI 1 km遙感數(shù)據(jù),分別利用植被供水指數(shù)模型（VSWI）、歸一化干旱指數(shù)模型（NDDI）、多波段干旱指數(shù)模型（MBDI）,對(duì)陜西省2014年夏季的干旱過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測,結(jié)合研究區(qū)同時(shí)段10 cm土壤相對(duì)濕度資料,對(duì)3種干旱遙感監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:3種遙感監(jiān)測模型對(duì)陜西省2014年夏季干旱過程監(jiān)測的準(zhǔn)確性均有較好表現(xiàn),其中VSWI的動(dòng)態(tài)監(jiān)測穩(wěn)定性更好;MBDI與VSWI對(duì)干旱中期干旱程度的反演結(jié)果準(zhǔn)確性相當(dāng),但對(duì)于干旱前期與后期,VSWI結(jié)果的準(zhǔn)確性更好。基于VSWI監(jiān)測結(jié)果,將陜西省分為陜北、關(guān)中和陜南地區(qū)進(jìn)行討論,結(jié)果表明FY-3C/MERSI具備對(duì)陜西省這次干旱過程進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測的能力。 

【文章來源】：干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2016,34(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)與站點(diǎn)位置示意圖

穩(wěn)定性優(yōu)于MBDI與NDDI，因此采用VSWI的監(jiān)測結(jié)果在后續(xù)研究中進(jìn)行進(jìn)一步分析。2．2基于VSWI的陜西省干旱過程時(shí)空變化分析鑒于VSWI在整個(gè)干旱過程中反演結(jié)果穩(wěn)定性最好，因此將VSWI灰度值結(jié)果在ArcGIS中進(jìn)行分類賦色，由綠到紅反映了干旱程度的加重，如圖2所示。陜北地區(qū)、榆林北部區(qū)域?qū)儆诜里L(fēng)治沙區(qū)，地表溫度較高，植被指數(shù)較低;延安的黃龍山、子午嶺屬于天然林保護(hù)區(qū)，地表溫度較低且常年植被指數(shù)維持在較高的范圍。由圖2可以看出，從5月下旬至6下旬，榆林地區(qū)的干旱程度較為嚴(yán)重，7月上旬開始至8月下旬，榆林的干旱程度逐漸減輕，而這一過程中延安的干旱程度較輕且一直維持在穩(wěn)定的程度。關(guān)中地區(qū)是陜西省糧食的主產(chǎn)區(qū)，也是農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測中最為重要的區(qū)域。注:(a)5月21日;(b)6月7日;(c)7月2日;(d)7月13日;(e)7月25日;(f)8月19日Note:(a)May21;(b)Jun7;(c)July2;(d)July13;(e)July25;(f)August19圖2基于VSWI的陜西省干旱時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測結(jié)果Fig．2Monitoringresultofthespatial－temporaldynamicsofdroughtinShaanxibasedonVSWI從圖2可以看出，5月下旬西安主城區(qū)與渭南大部分區(qū)域干旱程度較重，關(guān)中西部干旱程度較輕;6月上旬開始，干旱程度加重，干旱范圍由東部向西部擴(kuò)展;8月上旬和中旬隨著全省一次大范圍降水過程，遙感監(jiān)測圖中，8月下旬關(guān)中絕大部分地區(qū)的干旱有所緩解，干旱程度較重的區(qū)域僅在西安主城區(qū)和寶雞部分區(qū)域。陜南大部分地區(qū)屬于秦巴山區(qū)的天然林保護(hù)區(qū)，地表溫度較低且植被指數(shù)較高，因此陜南絕大部分區(qū)域的干旱程度較輕，干旱程度較重的區(qū)域僅分布于平原的耕地區(qū)域，并隨降水有所緩解。196干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究第34卷

域進(jìn)行干旱監(jiān)測，在進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)也需要?jiǎng)h除該站點(diǎn)數(shù)據(jù)。圖1研究區(qū)與站點(diǎn)位置示意圖Fig．1Studyareaandstationlocations1．3干旱監(jiān)測模型干旱發(fā)生過程中，植被因受旱葉片不能正常生長，遙感影像上表現(xiàn)為NDVI減小;同時(shí)，植被的根部因缺水使蒸騰作用受到抑制，葉片氣孔關(guān)閉，植被冠層溫度升高，遙感影像上表現(xiàn)為LST增大;而一些研究［23－24］表明，與NDVI相比，NDWI監(jiān)測植被冠層水分的信息同樣也非常敏感，在干旱監(jiān)測中具有良好的應(yīng)用前景。本文擬對(duì)比運(yùn)用VSWI、NDDI與MBDI這3種干旱監(jiān)測遙感模型，通過與土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出研究區(qū)內(nèi)干旱監(jiān)測結(jié)果最優(yōu)的干旱監(jiān)測模型。1．3．1植被供水指數(shù)模型(VSWI)植被供水指數(shù)干旱監(jiān)測模型綜合考慮了NDVI和LST兩種干旱監(jiān)測指標(biāo)［25］，計(jì)算公式為VSWI=LSTNDVI×0．001(3)式中，0．001為系數(shù)，目的是為保證計(jì)算結(jié)果數(shù)值為0左右的一個(gè)指數(shù)。VSWI的物理意義是:當(dāng)發(fā)生干旱時(shí)，一方面作物生長受到影響，NDVI值減小;另一方面作物冠層溫度升高，LST增大［19］，因此VSWI隨著干旱的加劇而增大。1．3．2歸一化干旱指數(shù)模型(NDDI)歸一化干旱指數(shù)模型將NDVI與NDWI有效結(jié)合起來反映地表因干旱導(dǎo)致的土壤濕度和植被長勢方面的變化，從而反映地表的干旱程度［12］，公式定義為:NDDI=NDVI－NDWINDVI+NDWI(4)1．3．3多波段干旱指數(shù)模型(MBDI)多波段干旱指數(shù)模型在NDWI的基礎(chǔ)上加入了溫度因素，計(jì)算公式［16］為:MBDI=NDWILST×1000(5)式中，1000為系數(shù)，使計(jì)算結(jié)果為0左右的一個(gè)指數(shù)。MBDI在NDWI基礎(chǔ)上增加了熱紅外波段的信息，在干旱監(jiān)測應(yīng)用研究中具有可探索性［16］。2結(jié)果與分析2．1三種干旱遙感監(jiān)測模型與10cm土壤相對(duì)濕度

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：2959883