版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、長(zhǎng)期以來(lái),NDVI在干旱監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著重要的作用,許多干旱指數(shù)如距平植被指數(shù)、條件溫度植被指數(shù)等都是利用NDVI作為其基礎(chǔ)因子。多項(xiàng)研究已經(jīng)證明歸一化植被指數(shù)法(NDVI)時(shí)間序列衛(wèi)星資料在干旱研究中的效用,具有直觀、易用性等特性,但相比干旱的發(fā)生,NDVI數(shù)值的變化存在相對(duì)滯后性。 Ghulam et al.(2006)提出了一種新的干旱指數(shù)PDI(Perpendicular DroughtIndex,垂直干旱指數(shù))表示方法,
2、用來(lái)監(jiān)測(cè)干旱發(fā)生情況,這種干旱指數(shù)比較適宜于植被指數(shù)較小的情況,在植被指數(shù)較大的情況下,精度顯著降低。基于此種情況,Ghulam et al.選擇Baret等1995提出的植被間隙度參數(shù)方法對(duì)PDI進(jìn)行植被指數(shù)修正的方法,采用植被間隙度指fv示為: 從而構(gòu)造了修正的垂直干旱指數(shù)MPDI=1/(1-fv)(PDI-fvPDIv) 通過(guò)在河南省不同植被狀態(tài)下的干旱監(jiān)測(cè)應(yīng)用,在高植被覆蓋情況下,MPDI監(jiān)測(cè)應(yīng)用效果要好于PDI
3、。 研究發(fā)現(xiàn),作物在生長(zhǎng)過(guò)程中,隨著生長(zhǎng)發(fā)育,本身的根冠比逐漸變化。對(duì)大多數(shù)作物來(lái)講,苗期時(shí)作物根系主要在0~20cm層次的深度。隨著生長(zhǎng)進(jìn)程的加快,根系迅速發(fā)育。土壤水分含量越小,作物根系相對(duì)越深,這時(shí)候作物根系主要分布在20~50cm深度,此層次的土壤水分變化可以通過(guò)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)——植被指數(shù)(NDVI)光譜變化所反映。所以通過(guò)MODIS傳感器通道1和通道2計(jì)算得出的植被指數(shù)(NDVI)光譜變化基本上可以反映此層次的土壤水分
4、變化狀況,但此指數(shù)在反演土壤表層水分的過(guò)程中,誤差較大。MPDI雖然提高了高植被狀態(tài)下的監(jiān)測(cè)精度,但由于修正參數(shù)fv還是基于NDVI的,所以本身就改變不了自身的弊端。 同樣,杜曉,等人基于水的吸收和土壤反射率特征基礎(chǔ)上構(gòu)建的地表含水量指數(shù)(SWCI=B6-B7/B6+B7)模型充分利用了衛(wèi)星中的MODIS傳感器的通道6和通道7波段對(duì)水分和土壤反射率的變化,主要反映了表層土壤水分的狀況。它在反演表層(0-20cm)土壤水分方面具有
5、較高的準(zhǔn)確度,但在反演較深層(>20cm)的土壤水分時(shí)會(huì)出現(xiàn)較大的誤差。 通過(guò)分析可知,單一的植被指數(shù)(NDVI)和表層水分含量指數(shù)(SWCI)都不能很好地反映農(nóng)田淺層(0~50cm)的土壤水分真實(shí)狀況。為了能更好地反映農(nóng)田淺層的土壤水分狀況,可以把通道1、2、6、7進(jìn)行組合,構(gòu)建新的指數(shù)——農(nóng)田淺層土壤濕度指數(shù)(CSMI)。 計(jì)算發(fā)現(xiàn),NDVI值始終大于SWCI值(這里主要應(yīng)用于農(nóng)田和植被覆蓋區(qū)域,不適合裸地或沙漠地帶
6、)。為了使CSMI具有可比性,采用歸一化對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,處理方法為:CSMI=NDVI-SWCI/NDVI+SWCI分別把NDVI=B2-B1/B2+B1與SWCI=B6-B7/B6+B7代入上式,進(jìn)行化簡(jiǎn)可得:CSMI=B2×B7-B1×B6/B2×B6-B1×B7 式中,B1、B2、B6、B7分別表示通道1、2、6、7的反射率。農(nóng)田淺層土壤濕度指數(shù)(CSMI)既考慮了淺層的土壤水分,又兼顧了較深層土壤水分的植被指數(shù)表現(xiàn),
7、在植被覆蓋的狀態(tài)下將有效減小由于植被覆蓋度變化而帶來(lái)的對(duì)土壤水分監(jiān)測(cè)精度不穩(wěn)定的影響。 模型CSMI從植被指數(shù)對(duì)較深層水分的狀態(tài)反映以及對(duì)植被和土壤反射率波譜的綜合影響入手,直接獲取其農(nóng)田淺層土壤濕度指數(shù)。采用的波段1和波段2可以較好地影射植被狀態(tài)所反映出的較深層土壤水分變化,采用的波段6和波段7可有效削弱大氣的干擾而獲取表層水分含量,4個(gè)波段的組合較好地反映了農(nóng)田淺層土壤水分的狀況。 通過(guò)農(nóng)田淺層土壤濕度指數(shù)(CSMI
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于EOS-MODIS的青海省春季干旱監(jiān)測(cè)模型研究.pdf
- 基于EOS-MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)的甘蔗干旱遙感監(jiān)測(cè)模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于EOS-MODIS的重慶市干旱遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 基于EOS-MODIS數(shù)據(jù)的干旱監(jiān)測(cè)在山西的應(yīng)用研究.pdf
- 基于MODIS-NDVI的河南省冬小麥估產(chǎn)模型研究.pdf
- 基于EOS-MODIS的植被指數(shù)監(jiān)測(cè)模型研究及應(yīng)用.pdf
- 基于MODIS數(shù)據(jù)的黑龍江省農(nóng)業(yè)干旱遙感監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 基于MODIS和TM的遙感數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)旱災(zāi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用——以河南省為例.pdf
- 河南省冬小麥干旱風(fēng)險(xiǎn)分析與評(píng)估技術(shù)研究.pdf
- 基于EOS-MODIS的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)模型及應(yīng)用研究.pdf
- 蘇門(mén)答臘島12.26海震eos-modis奇異遙感信息解析
- 基于MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的華北平原干旱監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 湖南省EOS-MODIS植被指數(shù)時(shí)空變化研究.pdf
- 基于綜合干旱監(jiān)測(cè)的河南省春季土壤濕度反演模型研究.pdf
- 基于MODIS的海河流域干旱遙感監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 基于EOS-MODIS的水體提取模型及其在洪災(zāi)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 48678.河南省冬小麥干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和區(qū)劃研究
- 冬小麥倒伏遙感監(jiān)測(cè)研究.pdf
- EOS-MODIS衛(wèi)星資料在渤海海冰監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf
- EOS-MODIS資料的數(shù)據(jù)處理方法及其在白天低云大霧監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論