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文檔簡(jiǎn)介
1、本文采用溫度植被干旱指數(shù)法(TVDI法)對(duì)安徽省2013年4月-10月的旱情進(jìn)行動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè),并利用土壤水分自動(dòng)站數(shù)據(jù)對(duì)遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證研究。
在研究過(guò)程中,分別提取了NASA(美國(guó)航空航天局)發(fā)布的MODIS的植被指數(shù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD13A2)中 EVI數(shù)據(jù)和 NDVI數(shù)據(jù),并結(jié)合地表溫度數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD11A1)中的地表溫度數(shù)據(jù),生成了基于兩種植被指數(shù)的LST-VI特征空間。在此基礎(chǔ)上,比較了各個(gè)時(shí)段的LST-NDVI
2、特征空間和LST-EVI特征空間的異同,分析了通過(guò)兩種特征空間擬合得到的干濕邊方程的優(yōu)劣。本文還利用FY-3A/VIRR數(shù)據(jù)選取所有時(shí)段研究區(qū)域內(nèi)的像元繪制LST-VI散點(diǎn)圖,在此基礎(chǔ)上擬合了干濕邊方程。
在上述結(jié)果的基礎(chǔ)上,分別計(jì)算得到了三種TVDI指數(shù)(TVDIa、TVDIb、TVDIc)在研究區(qū)域內(nèi)不同時(shí)段的空間分布結(jié)果,分別指出了三種TVDI指數(shù)反映出旱情發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)。運(yùn)用ArcGIS的空間信息提取工具,提取了各個(gè)
3、時(shí)段所有土壤水分自動(dòng)站點(diǎn)像元位置的TVDIa、TVDIb和TVDIc,用于TVDI指數(shù)與土壤水分實(shí)測(cè)值的相關(guān)性分析。
對(duì)土壤水分自動(dòng)站的土壤水分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,得到了3個(gè)可以反映大部分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)信息的主成分,再以這三個(gè)主成分為自變量分別對(duì)三種 TVDI指數(shù)進(jìn)行逐步回歸,探究了三種TVDI指數(shù)與不同土層土壤水分實(shí)測(cè)值的相關(guān)性。
本文的主要結(jié)論如下:
?。?)利用MODIS數(shù)據(jù)擬合干濕邊方程,生成的LST-
4、VI散點(diǎn)圖的形狀基本呈現(xiàn)三角形或梯形分布,以EVI為植被指數(shù)得到的散點(diǎn)圖呈現(xiàn)明顯更明顯的三角形特征;干濕邊方程的擬合結(jié)果表明,利用兩種植被指數(shù)生成的散點(diǎn)圖擬合的干濕邊回歸方程與散點(diǎn)圖中表現(xiàn)的干邊和濕邊基本都呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系,以EVI為植被指數(shù)的擬合結(jié)果全部高度顯著相關(guān);以EVI為植被指數(shù)的擬合結(jié)果較以NDVI為植被指數(shù)的擬合結(jié)果更為理想。
?。?)利用FY-3/VIRR數(shù)據(jù)生成的全時(shí)段LST-EVI散點(diǎn)圖呈現(xiàn)明顯的梯形分布特征
5、,這與TVDI模型應(yīng)用的前提假設(shè)吻合,表明采用全時(shí)段LST-EVI散點(diǎn)圖擬合干濕邊方程計(jì)算TVDI是可行的。
?。?)通過(guò)計(jì)算不同時(shí)段研究區(qū)域內(nèi)各像元的三種 TVDI值,得到三種 TVDI反映的旱情分布圖,三種TVDI分布圖在時(shí)間和空間上的分布時(shí)具有一定的一致性,但具體的差異顯而易見(jiàn)。
?。?)通過(guò)對(duì)自動(dòng)站土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,得到了反映土壤水分信息的三個(gè)主成分FAC1、FAC2、FAC3;其中的FAC1為綜合土壤
6、含水量指標(biāo),反映土壤濕度的綜合狀況、FAC2為深層土壤含水量指標(biāo),主要反映50cm以下深層土壤濕度狀況、FAC3為淺層土壤水分含量指標(biāo),主要反映10cm以內(nèi)淺層土壤濕度狀況。
?。?)分別得到了三種 TVDI指數(shù)(TVDIa、TVDIb、TVDIc)與三個(gè)土壤含水量主成分逐步線性回歸模型;用主成分對(duì)三種指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析的結(jié)果表明:TVDIa可以很好的反映了淺層土壤含水量信息,TVDIb可以很好的反映了10cm以內(nèi)淺層土壤含水量
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