基于VI-LST特征空间反演土壤湿度的应用研究

发布时间：2017-08-07 22:04

  本文关键词：基于VI-LST特征空间反演土壤湿度的应用研究

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【摘要】：土壤湿度是表示一定深度土层的土壤干湿程度的物理量,又称土壤水分含量,是衡量农业干旱的重要指标。在全球气候变暖的背景下,干旱灾害发生频率、持续时间及强度呈显著增加趋势。本文结合自动站数据的高时间分辨率优势和卫星数据的高空间分辨率优势,利用MODIS地表辐射率产品计算3种植被指数,与经谱方法质量控制后的地面土壤自动站观测数据作对比,比较3种植被指数在不同地表覆盖类型下的相关性,并在此基础上使用温度植被干旱指数法,与MODIS地表温度产品构建植被指数-地表温度特征空间,进一步分析3种植被指数特征空间在云南省的适用性。结果表明,NDVI构建的VI-LST特征空间对土壤湿度的反演在云南省具有较好的效果。使用谱方法对云南省37个土壤湿度自动观测站点进行质量控制发现,除个别站点外土壤湿度资料的质量普遍较好,异常平稳值占了绝大比例,而异常峰值均较少。在比较土壤湿度与植被指数时,林地、草地和农作物用地的站点EVI与土壤湿度相关性最高且在各站点的相关性较稳定,湿地的站点MSAVI和NDVI与土壤湿度均有较高的相关系数,而城市和建筑用地的站点NDVI与土壤湿度的回归拟合效果最好。3种植被指数与地表温度构建特征空间的效果各有高低,除个别月份外NDVI-LST在全年范围内的拟合效果均较好；MSAVI-LST的拟合效果有季节性差异,冬春两季的拟合较好,夏秋较差；EVI-LST的拟合性能有待提高。在反演土壤湿度时,考虑结合MSAVI-LST与NDVI-LST两者互补来进行反演。不同土质各层土壤湿度对不同降雨量降水的响应有所不同,砂质土对降水的响应较快,变化也较为明显,随雨量增大土壤湿度增幅也变大。壤土土壤湿度在雨后数小时内持续增大,较深层的土壤湿度变化较小。砂质土站点的土壤湿度全年维持在较低水平,雨季土壤湿度的上升趋势明显；壤土和黏土站点的土壤湿度均较高,黏土站点的土壤湿度有明显的季节差异。云南省土壤湿度总体呈现北高南低的特点,与其地形及水资源分布特点有关；夏季的土壤湿度为全年最低,秋冬季高于春季,这种时间变化特征与2012年云南省严重干旱的发生时间基本相符。
【关键词】：Ⅵ-LST特征空间 土壤湿度 遥感 云南省
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.71
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究进展11-13
• 1.3 研究目标与研究内容13-16
• 1.3.1 研究目标13-14
• 1.3.2 研究内容14-16
• 第二章 研究区概况及数据处理16-21
• 2.1 研究区概况16-17
• 2.1.1 气候16-17
• 2.1.2 地貌17
• 2.2 数据说明及处理17-21
• 2.2.1 遥感数据获取17-19
• 2.2.2 地面数据19
• 2.2.3 数据预处理19-21
• 第三章 自动气象站土壤湿度数据异常值来源及剔除方法21-31
• 3.1 数据来源22-23
• 3.2 误差来源及处理方法23-26
• 3.2.1 随机噪声与异常峰值23-25
• 3.2.2 异常平稳25-26
• 3.3 结果分析26-29
• 3.4 本章小结29-31
• 第四章 LST-Ⅵ特征空间反演土壤湿度31-50
• 4.1 地表覆盖类型31-33
• 4.2 植被指数33-40
• 4.3 LST-Ⅵ特征空间40-42
• 4.4 反演效果对比42-46
• 4.5 效果验证46-49
• 4.6 本章小结49-50
• 第五章 土壤湿度时空分布特征50-60
• 5.1 土壤湿度对降水响应的延迟性探究50-54
• 5.2 土壤湿度的时间分布特征54-57
• 5.3 土壤湿度的空间分布特征57-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第六章 研究结论和展望60-63
• 6.1 研究结论60-61
• 6.2 本文特色61
• 6.3 研究展望61-63
• 参考文献63-72
• 致谢72-73
• 作者简介73

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本文编号：636925