基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤干湿状况

土壤干湿状况是监测土地状况的重要指标之一,在水文、气候和生态等多个领域有广泛应用.地表温度-植被指数特征空间(Ts/VI)综合了传感器从可见光到近红外波段的信息,能较好地反映区域土壤干湿状况.以华北平原作为研究区,选择了研究区的云量较少的16幅MODIS产品,包括每日500m地表反射率产品(MOD09GA),每日1km地表温度产品(MOD11A1),建立温度-植被指数特征空间.首先利用线性方程拟合了特征空间的上下边界,改进了计算特征空间的干湿边的方法,并分析了干湿边参数随时间变化的趋势,比较了归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)构建的地表温度-植被指数特征空间形状的差异.基于研究区107个土壤湿度站点的数据,讨论分别由Ts/NDVI和Ts/EVI特征空间计算得到的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,简称TVDI,分别为TVDIN与TVDIE)和土壤湿度的相关性,以此验证TVDI反映区域土壤干湿状况的能力.利用Ts/EVI空间计算得到的TVDI分析了研究区4个时期土壤湿度的5空间分布规律.同时在气象站点尺度上,讨论了TVDI与降水变化的相关性.研究结果表明,TVDI能够反映土壤表层的干湿状况;Ts/EVI空间计算得到的TVDI与土壤湿度的相关性比Ts/NDVI空间计算得到的TVDI与土壤湿度的相关性要高.降水随时间变化的规律和TVDI也有明显的相关性,即:每次连续降水以后TVDI值下降,表明土壤湿度升高;经过一段无降水的时间之后,TVDI值上升,土壤湿度降低.研究区不同时期的TVDIE图表明,TVDIE能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段.     

TVDI模型的农业旱情时空变化遥感应用

温度植被干旱指数(TVDI)是一种通过反演土壤湿度来反映农业干旱状况的重要方法,其中能量平衡和植被指数的变化是影响TVDI模型精度的主要因子。在研究比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)和下垫面温度(Ts)的基础上,引入DEM数据并对Ts做地形校正,减少了地形起伏对能量平衡的影响,建立不同植被指数的Ts-Ⅵ特征空间,选择与土壤湿度相关性最好的温度植被干旱指数(TVDI),获取研究区2005年作物生长季(5—9月)的干旱状况,并用同步的气象信息对干旱状况进行验证。结果表明:根据不同时期采用不同植被指数的TVDI模型,经过地形校正后能够更好地反映研究区的农业干旱状况。     

基于MODIS与Landsat 8的艾比湖湿地旱情时空变化及其影响因素分析

对干旱区艾比湖湿地旱情进行多源遥感监测,分析干旱对艾比湖湿地的生态安全与农业生产的影响,为水资源合理配置与干旱预警提供依据。选用2013年5月到2016年5月的MODIS温度和植被指数产品数据反演TVDI指数,并构建二维特征空间,分析土壤水分的时空分布特征,结果表明:TVDI可以有效地反演土壤水分,且精度较高;通过分析,艾比湖湿地土壤水分格局呈现由"极湿润-湿润-正常"面积减少,"干旱-极干旱"面积增加的趋势;在此基础上分析了影响艾比湖干旱变化的影响因素,近年来随着温度升高,风速与蒸发量增加,降水量减少,使艾比湖湿地旱情急剧恶化。利用多源遥感能很好的实现大面积、长时间、高精度的旱情监测,在四年间艾比湖湿地的旱情有所加剧,湖水面积与冰川萎缩变化较为严重,可见艾比湖湿地旱情情况较为不乐观,需加强水资源管理,开展艾比湖旱情监测对于干旱区湖泊生态有重要的理论与实际意义。     

基于温度植被干旱指数的土库曼斯坦典型绿洲干旱遥感监测

针对目前中亚地区广泛存在的农业干旱问题,选取土库曼斯坦典型绿洲为研究区,利用2幅MODIS影像和同期过境的Landsat影像,获取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建NDVI-Ts特征空间,计算得到2001和2011年2种温度植被干旱指数TVDITM和TVDIMODIS.利用较高分辨率的Landsat TM数据对MODIS数据反演结果进行验证.结果表明:2001年、2011年TVDITM和TVDIMODIS的绝对误差分别为0.0178和0.0228;均方根误差分别为0.0226和0.0279;相关系数分别为0.949和0.922,说明TVDI可有效反映区域土壤干旱情况.研究区内干旱区域占总面积的60％以上,旱情由绿洲中心向外围逐步严重.近10年来,研究区内土壤湿度低值区呈现扩大趋势,湿润和正常所占比例下降了5.32％,干旱和重旱的比例上升了14％,旱情情况总体加剧.因此,利用MODIS影像的温度植被旱情指数可有效地监测中亚地区干旱情况.     

近17年新疆干旱时空分布特征及影响因素

新疆是我国西北区重要的粮食和商品棉生产基地,受地理环境的影响,干旱频发,给社会经济及农业生产造成了巨大的损失。基于MODIS遥感数据和气象数据,估算温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI),分析新疆2000—2016年干旱的年际、年内时空变化特征及其与气象因子的关系,结果表明:1)TVDI可以有效地描述新疆的干旱状况,适用于对该地区进行干旱监测;2)2000—2016年间新疆TVDI空间分布具有较强的地域分异性,呈现为天山山脉以北及昆仑山脉地区较湿润,塔里木盆地地区较干旱,新疆TVDI多年均值为0.751,整体上处于中旱状态。年内TVDI季节空间分布差异显著,不同季节的干旱程度大小为:夏季春季秋季冬季;3)新疆各地州TVDI年内月变化整体上呈现为先增加后降低的趋势,最小值在1月(0.267),最大值在6月(0.930),在14个地州中,伊犁哈萨克、阿勒泰和博尔塔拉多年间基本处于无旱状态;4)17年间不同土地利用类型干旱程度表现为林地草地建筑用地耕地,干旱类型转移的主要特点为无旱类型转入和轻旱类型、中旱类型、重旱类型、特旱类型转出;5)新疆干旱动态变化与地形、气温、降雨量以及太阳辐射等因子密切相关,其中非气象因子影响所占比例最大,降雨量与气温综合影响占面积较小,气象因子中降雨量影响所占面积较大,因此,在气象因子中新疆干旱主要受降雨的影响。     

基于植被/温度特征的黄土高原地表水分季节变化

地表水分是监测土地退化的一个重要指标,是气候、水文、生态、农业等领域的主要参数。选择陕北黄土高原地区作为研究区域,首先采用基于植被覆盖特征的植被状态指数（Vegetation Condition Index,简称VCI）和基于地表温度特征（Land Surface Temperature,简称Ts）的温度状态指数（Temperature Condition Index,简称TCI）分别评价了区域地表水分状况的季节变化。在此基础上分析了植被指数与地表温度特征线性关系的季节变化规律,计算了基于两者经验关系的地表干燥度指数（Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI）。该指数对Ts／NDVI特征空间的生态特征的解释,对土壤和作物的水分含量具有综合的指示意义。文中利用该指数综合评价了研究区域地表水分状况的时空分布差异,进一步对VCI、TCI与TVDI相关关系的季节变化进行比较分析,并结合气候因子进行了相关验证,从而对不同指数的应用范围做出判定。研究结果表明,单独采用TCI或VCI表征地表水分会受到明显的季节影响,而TVDI能在不同季节综合体现植被覆盖和地表温度特征对地表水分的影响,从而能较好的反映区域地表水分状况的时空变化特征。各区域的TVDI值季节分布上皆为4—7月份高于10-翌年1月份,但各区TVDI值的季节变化则存在显著不同,而各流域内部TVDI值的空间变异性也存在季节差异,其中在10月份较为显著。