精河流域绿洲土壤湿度遥感反演研究

发布时间：2017-04-09 04:02

  本文关键词：精河流域绿洲土壤湿度遥感反演研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土壤湿度是进行农业、水文、气象、生态等方面研究的主要基础信息，也是进行土地退化评价及环境监测的重要指标，土壤湿度的遥感监测研究对于区域的干湿状况，提高土壤水分的利用率有着重要意义。 论文在对土壤湿度反演方法进行总结及评价的基础上，选择温度植被干旱指数(TVDI)法对精河流域绿洲土壤湿度进行反演。尝试运用空间分辨率较高的LandsatTM/8影像数据与时间分辨率较高的MODIS数据产品结合对土壤表层湿度的时空序列进行反演，探讨精河流域绿洲土壤湿度分布的时空特性以及主要影响因素。主要工作如下： (1)对地表温度反演算法进行比较，选取单窗算法和普适性单通道算法反演研究区地表温度。经实测地表温度相关性验证和回归分析t检验，单窗算法和普适性单通道算法与实测值的相关性分别是0.8604和0.8027，，线性回归方程达到显著，表明单窗算法的反演精度略高于普适性单通道算法。因此，在研究过程中选择单窗算法对landsatTM/8影像数据进行地表温度反演。 (2)运用地表温度反演结果(Ts)与植被指数(MSAVI)，通过TDVIm法反演精河流域绿洲土壤表层湿度。经实测土壤相对含水量相关性验证和回归分析t检验，土壤湿度的反演结果与实测值的相关性达到了0.8006，线性回归方程达到显著，表明选取该指数方法适合landsat TM/8影像数据反演研究区土壤表层湿度。 (3)将landsat TM/8影像数据反演的土壤湿度结果(TVDIm)与MODIS温度产品(MODIS LST)和植被指数产品(NDVI)反演的土壤湿度结果(TVDI)相融合，运用空间转换方法不仅提升MODIS数据反演的TVDI的空间分辨率，还提高landsat TM/8数据反演结果TVDIm的时间分辨率。通过上述方法实现了2002年，2007年和2011年中4月至10月精河流域绿洲月平均土壤湿度的时间序列反演。 (4)利用精河气象站监测的月平均气温、降水数据与相同时段的TVDI月均值进行相关性分析发现，TVDI月均值随气温升高而增大，随降水量增大而减小。通过对不同土地利用类型对应的TVDI进行比较分析，结果表明不同土地利用类型对应的TVDI在时间和空间分布上呈现出相似的变化趋势，土壤含水量从高到低依次为草地，林地，耕地，城镇和未利用地。 通过以上研究工作，获取了精河流域绿洲土壤表层湿度的时空序列反演，对土壤湿度分布的时空特性以及主要影响因素进行了探讨，结果表明TVDI法适合干旱半干旱区小区域地表土壤湿度的快速、准确和长时期反演。
【关键词】：土壤湿度 遥感反演 地表温度 TVDI 精河流域
【学位授予单位】：新疆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：S152.71;P237
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究意义8
• 1.2 国内外研究进展8-13
• 1.2.1 热惯量法9-10
• 1.2.2 植被指数法10-11
• 1.2.3 微波遥感法11-13
• 1.3 技术路线13-14
• 2 研究区概况14-16
• 2.1 地理位置14-15
• 2.2 社会经济15-16
• 3 数据与数据处理16-23
• 3.1 数据源16-20
• 3.1.1 遥感数据16-19
• 3.1.2 气象数据19
• 3.1.3 实测数据19-20
• 3.2 遥感数据预处理20-22
• 3.2.1 辐射定标20-21
• 3.2.2 几何校正21
• 3.2.3 大气校正21-22
• 3.2.4 MODIS 数据处理22
• 3.3 实测数据处理方法22-23
• 4 地表温度反演23-33
• 4.1 遥感反演地表温度原理23-24
• 4.1.1 基尔霍夫定律23
• 4.1.2 普朗克定律23-24
• 4.2 地表温度反演算法24-26
• 4.2.1 辐射传导方程法24-25
• 4.2.2 单窗算法25
• 4.2.3 普适性单通道算法25-26
• 4.3 地表温度反演参数计算26-30
• 4.3.1 地表比辐射率26-29
• 4.3.2 大气透过率29
• 4.3.3 大气平均作用温度29-30
• 4.3.4 亮度温度30
• 4.4 地表温度反演结果30-33
• 4.4.1 地表温度反演结果验证31
• 4.4.2 地表温度反演结果31-33
• 5 利用 TVDI 监测土壤湿度33-44
• 5.1 植被指数反演土壤湿度的原理33-34
• 5.2 温度植被干旱指数模型34-35
• 5.3 TS-MSAVI 特征空间的干湿边35-37
• 5.4 研究区土壤湿度反演37-39
• 5.4.1 土壤湿度反演结果验证37-38
• 5.4.2 土壤湿度反演结果38-39
• 5.5 时间序列土壤湿度反演39-44
• 5.5.1 基于 MODIS 的 Ts-NDVI 特征空间39-40
• 5.5.2 空间分辨率的转换40-41
• 5.5.3 时间序列土壤湿度反演结果验证41-42
• 5.5.4 时间序列的土壤湿度反演结果42-44
• 6 影响土壤湿度变化的主要因素分析44-48
• 6.1 气象因素44-45
• 6.1.1 降水44-45
• 6.1.2 温度45
• 6.2 地形因素45
• 6.3 土地利用45-48
• 7 结论与展望48-50
• 7.1 结论48-49
• 7.2 展望49-50
• 参考文献50-55
• 附录55-58
• 在读期间发表的论文58-59
• 后记59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：294389