發(fā)布時間：2021-10-30 21:08

　　利用30 m分辨率的歸一化植被指數(shù)（NDVI）圖像信息熵對河南省氣象站周邊地表異質(zhì)性進行分析,選取觀測站周圍地表較為均勻的站點實測土壤水分數(shù)據(jù),通過計算歸一化水體指數(shù)（NDWI）與實測土壤水分之間的相關(guān)系數(shù),分析比較NDWI用于干旱監(jiān)測的適用性。研究表明:信息熵方法可有效地對土壤水分觀測數(shù)據(jù)進行篩選;在時間序列上,各站點實測值與NDWI具有負相關(guān)關(guān)系,在增強型植被指數(shù)EVI>0.4時相關(guān)性更高,說明在植被覆蓋高的區(qū)域NDWI對土壤水分的反演更為敏感;空間上,根據(jù)地形將河南省分為北部、中部、南部和西部4個區(qū)域并選取第121、201、313天的土壤水分數(shù)據(jù)來分析與NDWI之間的相關(guān)性,在地形較為平坦的中北部地區(qū)NDWI與土壤水分之間負相關(guān)性最穩(wěn)定且相關(guān)系數(shù)較高。根據(jù)NDWI空間分布可知,2014年河南省大部分地區(qū)均遭受了干旱,且干旱地區(qū)大部分位于平原,特別是北方地區(qū)受災(zāi)嚴重�？傮w來說,NDWI用于平原地區(qū)對作物進行干旱監(jiān)測精度較高,并可預(yù)測干旱發(fā)展趨勢及程度。 

【文章來源】：干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2020,38(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

河南省氣象站分布圖

本文采用NDVI圖像信息熵方法分析了觀測站點1 km2范圍內(nèi)的地表異質(zhì)性,利用Google Earth查看氣象站周圍環(huán)境并與信息熵計算結(jié)果進行對比,結(jié)果發(fā)現(xiàn)NDVI圖像信息熵的大小與站點周圍的均勻程度具有較好的一致性,表1為輝縣等6個觀測站點的NDVI圖像信息熵,各站點對應(yīng)周邊如圖3所示。3.2 NDWI與土壤水、植被覆蓋關(guān)系分析

表1 不同站點的信息熵值Table 1 Information entropy values of different stations 站點Station 坐標 Coordinate 信息熵Information entropy 經(jīng)度 Longitude 緯度 Latitude 輝縣 Huixian 113.58 35.45 2.97 二郎 Erlang 114.02 33.32 3.63 留固 Liugu 114.72 35.58 3.95 新密 Xinmi 113.33 34.53 8.18 欒川 Luanchuan 111.65 33.78 8.38 太康 Taikang 114.85 34.07 8.67圖4 大后莊站點NDWI、SM10、EVI年變化情況

【參考文獻】：
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本文編號：3467433