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基于Landsat8 TVDI的河套灌区旱情分析——以临河区为例

发布时间:2018-06-14 15:28

  本文选题:Landsat + TVDI ; 参考:《中国农业资源与区划》2017年05期


【摘要】:[目的]河套灌区是我国北方重要粮、油生产基地,该区域地处我国干旱区,及时有效地监测评价该地区的旱情状况,对农业有十分重要的意义。通过遥感手段监测河套灌区旱情状况,将研究区分为无旱、轻旱和干旱3个旱情等级,并对统计结果进行评价,以期为当地农业生产提供参考。[方法]选取2016年7月1日的两景Landsat8遥感影像数据,针对遥感参数进行计算反演,对归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)等遥感参数分级统计,评价临河区旱情。[结果]3个旱情等级中,无旱的面积为466.38 km~2,占临河区面积的20.02%;轻旱的面积为1 176.50 km~2,占临河区面积的50.49%;干旱的面积为687.12 km~2,占临河区面积的29.49%。临河区东北地区旱情面积比重较大;西南地区靠近黄河及人工渠旱情面积较小或者无旱情发生。[结论]该方法适合农业旱情的快速监测评价,能较好地反映区域旱情空间分布,监测结果具有一定的实用价值。
[Abstract]:[Objective] Hetao irrigation area is an important grain and oil production base in the north of China. This area is located in the arid area of China. It is very important for agriculture to monitor and evaluate the drought situation in the area in time and effectively. Through remote sensing, the drought situation in the river irrigation area is monitored. The study is divided into 3 drought levels, such as drought free, light drought and drought. The results were evaluated in order to provide reference for local agricultural production. [Methods] the two Landsat8 remote sensing image data of July 1, 2016 were selected, and the remote sensing parameters were calculated and retrieved, the normalized vegetation index (NDVI), surface temperature (LST) and Temperature Vegetation Drought Index (Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI) were classified as remote sensing parameters Statistics, evaluation of drought in Linhe area. [results]3 drought level, the drought free area is 466.38 km~2, accounting for 20.02% of the area of Linhe area; the area of light drought is 1176.50 km~2, accounting for 50.49% of the area of Linhe area; the area of drought is 687.12 km~2, and the proportion of drought area in the northeast area of Linhe area is larger than that in the area of Linhe area; the southwest area is close to the area. The drought area of the Yellow River and artificial canal is small or no drought. [Conclusion] this method is suitable for rapid monitoring and evaluation of agricultural drought, which can better reflect the spatial distribution of regional drought, and the monitoring results have some practical value.
【作者单位】: 内蒙古自治区农牧业科学院;包头师范学院资源与环境学院;
【基金】:内蒙古自治区农牧业科学院创新基金项目“内蒙古农情遥感监测方法与应用研究”(2015CXJJN05) 财政厅项目“内蒙古主要农作物长势、估产遥感监测预报服务平台建设”资助
【分类号】:S423

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本文编号:2017928

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