基于T_s-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进

发布时间：2017-10-15 20:00

  本文关键词：基于T_s-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进

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【摘要】：土壤水分胁迫是干旱区绿洲生态环境和可持续发展面临的主要问题,开展区域尺度下大面积、高精度的土壤水分监测,有利于该地区旱情预报、作物估产、气象水文等领域研究。以Ts-NDVI特征空间为理论基础,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究靶区,选择典型干湿季节下Landsat 8遥感影像,在传统温度-植被干旱指数(TVDI)算法基础上,考虑大尺度研究区下垫面异质性(植被覆被、地形起伏)对辐射能量平衡的影响,分别采用植被水分指数(VWIs)、加入大气温度(Ta)和DEM校正后的地表温度(Ts)与NDVI相结合,构建了植被干旱指数(VDI)和改进型温度-植被干旱指数(iTVDI),并结合同期实测土壤水分数据对3种算法进行比较。结果表明:3种算法在一定程度上均能比较客观反映旱情特征,与表层土壤含水量呈现不同程度的负相关,其中,iTVDI相关性最好,TVDI次之,VDI相关性最低;相较植被生长初期而言,3种算法均在植被生长成熟期具有更好的水分监测能力。
【作者单位】： 新疆大学资源与环境科学学院/绿洲生态教育部重点实验室;
【关键词】： NDVI VDI TVDI iTVDI 土壤水分
【基金】：科技支疆项目(201591101) 新疆维吾尔自治区重点实验室课题(2016D03001) 国家自然科学基金项目(U1303381,41261090,41161063) 教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT1180) 新疆研究生科研创新项目(XJGRI2014022)
【分类号】：S152.7
【正文快照】： 0引言干旱、半干旱区约占全球陆地面积的30%,其土壤和植被(尤其是农作物和耕地)面临的水分胁迫问题,已经成为制约气象、水文、农业、生态的主要问题;全球平均每年因干旱和荒漠化造成的损失约420亿美元[1-2]。土壤水分作为旱情监测的重要指标,可以分为基于气象水文数据的地面观

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本文编号：1038389