基于点扩散函数的条件植被温度指数降尺度转换方法
发布时间:2018-05-17 02:06
本文选题:降尺度 + 条件植被温度指数 ; 参考:《农业机械学报》2017年12期
【摘要】:以陕西省关中平原为研究区域,基于MODIS数据反演的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和基于Landsat数据反演的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用点扩散函数(PSF)将930 m空间分辨率的MODIS-VTCI降尺度转换至30 m,并对降尺度转换的VTCI进行定量化验证。结果表明,降尺度转换的VTCI与Landsat-VTCI间的相关系数和结构相似度均较大,降尺度转换的VTCI与累计降水量间的相关性和MODISVTCI与累计降水间的相关性相近,且均高于Landsat-VTCI与累计降水量间的相关性,说明降尺度转换的VTCI既考虑了Landsat-VTCI的空间变异,又保持了MODIS-VTCI较为准确的定量化干旱监测特性。
[Abstract]:Taking Guanzhong Plain of Shaanxi Province as the research area, Quantitative drought monitoring results based on conditional vegetation temperature index (VTCI) based on MODIS data and relative dry and wet monitoring results of VTCI based on Landsat data inversion are discussed. The MODIS-VTCI downscaling of 930m spatial resolution is transformed by point diffusion function (PSF). From 30 m to 30 m, the downscale converted VTCI is quantitatively verified. The results show that the correlation coefficient and structural similarity between downscaling VTCI and Landsat-VTCI are large, and the correlation between downscale conversion VTCI and cumulative precipitation and between MODISVTCI and cumulative precipitation is similar. Both of them are higher than the correlation between Landsat-VTCI and cumulative precipitation, indicating that the downscaling VTCI not only takes into account the spatial variation of Landsat-VTCI, but also maintains the more accurate quantitative drought monitoring characteristics of MODIS-VTCI.
【作者单位】: 中国农业大学信息与电气工程学院;农业部农业灾害遥感重点实验室;陕西省气象局;
【基金】:国家自然科学基金项目(41371390)
【分类号】:S423
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