發(fā)布時間：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）,對陜西省2014年夏季的干旱過程進行動態(tài)監(jiān)測,結合研究區(qū)同時段10 cm土壤相對濕度資料,對3種干旱遙感監(jiān)測模型的準確性和穩(wěn)定性進行評價。結果表明:3種遙感監(jiān)測模型對陜西省2014年夏季干旱過程監(jiān)測的準確性均有較好表現(xiàn),其中VSWI的動態(tài)監(jiān)測穩(wěn)定性更好;MBDI與VSWI對干旱中期干旱程度的反演結果準確性相當,但對于干旱前期與后期,VSWI結果的準確性更好�；赩SWI監(jiān)測結果,將陜西省分為陜北、關中和陜南地區(qū)進行討論,結果表明FY-3C/MERSI具備對陜西省這次干旱過程進行時空動態(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)測結果在后續(xù)研究中進行進一步分析。2．2基于VSWI的陜西省干旱過程時空變化分析鑒于VSWI在整個干旱過程中反演結果穩(wěn)定性最好，因此將VSWI灰度值結果在ArcGIS中進行分類賦色，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)域屬于防風治沙區(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的陜西省干旱時空動態(tài)監(jiān)測結果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

域進行干旱監(jiān)測，在進行相關性分析時也需要刪除該站點數(shù)據(jù)。圖1研究區(qū)與站點位置示意圖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，植被的根部因缺水使蒸騰作用受到抑制，葉片氣孔關閉，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)測中具有良好的應用前景。本文擬對比運用VSWI、NDDI與MBDI這3種干旱監(jiān)測遙感模型，通過與土壤相對濕度數(shù)據(jù)進行相關性分析，得出研究區(qū)內干旱監(jiān)測結果最優(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［25］，計算公式為VSWI=LSTNDVI×0．001(3)式中，0．001為系數(shù)，目的是為保證計算結果數(shù)值為0左右的一個指數(shù)。VSWI的物理意義是:當發(fā)生干旱時，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有效結合起來反映地表因干旱導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的基礎上加入了溫度因素，計算公式［16］為:MBDI=NDWILST×1000(5)式中，1000為系數(shù)，使計算結果為0左右的一個指數(shù)。MBDI在NDWI基礎上增加了熱紅外波段的信息，在干旱監(jiān)測應用研究中具有可探索性［16］。2結果與分析2．1三種干旱遙感監(jiān)測模型與10cm土壤相對濕度

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2959883