基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布
发布时间：2021-03-05 09:15
为了克服单一干旱监测指数在复杂覆盖类型的适用性问题,以复杂覆盖类型的毛乌素沙地腹部乌审旗为例,在传统归一化干旱指数（normalized difference drought index,NDDI）、土壤湿度监测指数（soil moisture monitoring index,SMMI）、温度植被干旱指数（temperature vegetation drought index,TVDI）3个单一干旱监测指数的基础上,通过层次分析法确定各指数的权重,结合野外不同覆盖类型实测的土壤含水率数据,分别进行回归分析,建立多指数综合干旱监测模型,基于此模型分析研究区表层土壤水分的空间分布。结果表明:3个单一干旱指数在一定程度上均能客观反映旱情特征,与表层土壤含水率呈现不同程度的负相关,温度植被干旱指数相关性最好为0.604。引入结合多指数的综合干旱监测指数模型,在8月、9月草地和沙地与表层土壤含水率指数模型的决定系数R2均在0.7以上,高于基于单一指数模型的拟合精度。基于该模型,研究区研究区表层土壤含水率整体较低,体积含水率不高于0.15 cm3/cm3
【文章来源】：农业工程学报. 2019,35(13)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
研究区地理位置与采样区分布图Fig.1Geographicallocationandsamplinglayoutofstudyarea
band7）NIR（band4）特征空间的SMMI（7，4）在监测地表土壤水分是最优的。由于TM/ETM+遥感数据与OLI遥感数据的对应波段信息不同使其4、7波段分别对应第5、7波段[16]，因此，本文利用OLI遥感数据构建了土壤湿度监测指数SMMI（7，5）。SMMI计算公式为22NIRSWIRSMMI(i,j)=OEOD=(+)2（2）式中ρNIR、ρSWIR分别为Landsat8OLI影像第5、7波段地表反射率，｜OE｜距离的变化反映了土壤湿度的变化（图2），｜OD｜的值为2。图2土壤湿度监测指数构建示意图Fig.2Sketchmapofsoilmoisturemonitoringindex
第13期王思楠等：基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布117注：草地、沙地、整体的样本数分别为49、49、98。Note:Samplesizeofgrasslandandsandandwholeare49，49and98,respectively.图32016年表层0~10cm土壤含水率与综合干旱指数拟合结果Fig.3Surfacesoilmoisturecontentof0-10cmandcomprehensivedroughtindex(CDI)fittingresultsin2016注：草地、沙地、整体的样本数分别为11、11、22。MRE为平均相对误差；RMSE为均方根误差。Note:Samplesizeofgrasslandandsandandwholeare11，11and22,respectively.MREistheaveragerelativeerror;RMSEisrootmeansquareerror.图42016年表层0~10cm土壤含水率实测值与反演值对比Fig.4Comparisonbetweenmeasuredandinversionvaluesofsoilmoisturecontentof0-10cminsurfacelayerin20163.3模型验证为了验证综合干旱监测指数模型的可靠性和适用性，使用8—9月未参加回归分析的样区（沙地、草地）中的22个样点实测数据分别进行精度检验，采用平均相
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MTVDI与DDI二元回归模型对毛乌素沙地腹部土壤表层水分的研究[J]. 王思楠,李瑞平,韩刚,田鑫,王耀强,胡勇平. 干旱地区农业研究. 2019(02)
[2]基于无人机影像的采煤沉陷区玉米生物量反演与分析[J]. 肖武,陈佳乐,笪宏志,任河,张建勇,张雷. 农业机械学报. 2018(08)
[3]时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计[J]. 马威,陈登魁,杨娜,马超. 遥感学报. 2018(03)
[4]基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演[J]. 张文,任燕,马晓琳,胡艺杰. 国土资源遥感. 2018(02)
[5]三种干旱指数在干旱区沼泽湿地土壤水分遥感反演中的应用[J]. 葛少青,张剑,孙文,王利平,耿亚军,范双萍. 生态学报. 2018(07)
[6]基于多源遥感数据的旱情评价研究——以河南省为例[J]. 王俊霞,朱秀芳,刘宪锋,潘耀忠. 国土资源遥感. 2018(01)
[7]精河绿洲盐渍土表层土壤盐分因子的空间变异及分布格局[J]. 张飞,李怡博,王东芳,王小平,张海威,陈丽华. 生态与农村环境学报. 2018(01)
[8]抗旱减灾研究综述及展望[J]. 屈艳萍,吕娟,苏志诚,孙洪泉,马苗苗. 水利学报. 2018(01)
[9]基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征[J]. 韩刚,李瑞平,王思楠,田鑫,胡勇平,樊爱霞,孙燕. 江苏农业学报. 2017(06)
[10]不同数据挖掘方法在综合干旱监测模型构建中的应用研究[J]. 张婧娴,沈润平,郭佳. 江西农业大学学报. 2017(05)
硕士论文
[1]基于多源数据的旱情监测方法研究[D]. 包欣.安徽理工大学 2013
本文编号：3064956
【文章来源】：农业工程学报. 2019,35(13)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
研究区地理位置与采样区分布图Fig.1Geographicallocationandsamplinglayoutofstudyarea
band7）NIR（band4）特征空间的SMMI（7，4）在监测地表土壤水分是最优的。由于TM/ETM+遥感数据与OLI遥感数据的对应波段信息不同使其4、7波段分别对应第5、7波段[16]，因此，本文利用OLI遥感数据构建了土壤湿度监测指数SMMI（7，5）。SMMI计算公式为22NIRSWIRSMMI(i,j)=OEOD=(+)2（2）式中ρNIR、ρSWIR分别为Landsat8OLI影像第5、7波段地表反射率，｜OE｜距离的变化反映了土壤湿度的变化（图2），｜OD｜的值为2。图2土壤湿度监测指数构建示意图Fig.2Sketchmapofsoilmoisturemonitoringindex
第13期王思楠等：基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布117注：草地、沙地、整体的样本数分别为49、49、98。Note:Samplesizeofgrasslandandsandandwholeare49，49and98,respectively.图32016年表层0~10cm土壤含水率与综合干旱指数拟合结果Fig.3Surfacesoilmoisturecontentof0-10cmandcomprehensivedroughtindex(CDI)fittingresultsin2016注：草地、沙地、整体的样本数分别为11、11、22。MRE为平均相对误差；RMSE为均方根误差。Note:Samplesizeofgrasslandandsandandwholeare11，11and22,respectively.MREistheaveragerelativeerror;RMSEisrootmeansquareerror.图42016年表层0~10cm土壤含水率实测值与反演值对比Fig.4Comparisonbetweenmeasuredandinversionvaluesofsoilmoisturecontentof0-10cminsurfacelayerin20163.3模型验证为了验证综合干旱监测指数模型的可靠性和适用性，使用8—9月未参加回归分析的样区（沙地、草地）中的22个样点实测数据分别进行精度检验，采用平均相
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MTVDI与DDI二元回归模型对毛乌素沙地腹部土壤表层水分的研究[J]. 王思楠,李瑞平,韩刚,田鑫,王耀强,胡勇平. 干旱地区农业研究. 2019(02)
[2]基于无人机影像的采煤沉陷区玉米生物量反演与分析[J]. 肖武,陈佳乐,笪宏志,任河,张建勇,张雷. 农业机械学报. 2018(08)
[3]时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计[J]. 马威,陈登魁,杨娜,马超. 遥感学报. 2018(03)
[4]基于综合干旱指数的淮河流域土壤含水量反演[J]. 张文,任燕,马晓琳,胡艺杰. 国土资源遥感. 2018(02)
[5]三种干旱指数在干旱区沼泽湿地土壤水分遥感反演中的应用[J]. 葛少青,张剑,孙文,王利平,耿亚军,范双萍. 生态学报. 2018(07)
[6]基于多源遥感数据的旱情评价研究——以河南省为例[J]. 王俊霞,朱秀芳,刘宪锋,潘耀忠. 国土资源遥感. 2018(01)
[7]精河绿洲盐渍土表层土壤盐分因子的空间变异及分布格局[J]. 张飞,李怡博,王东芳,王小平,张海威,陈丽华. 生态与农村环境学报. 2018(01)
[8]抗旱减灾研究综述及展望[J]. 屈艳萍,吕娟,苏志诚,孙洪泉,马苗苗. 水利学报. 2018(01)
[9]基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征[J]. 韩刚,李瑞平,王思楠,田鑫,胡勇平,樊爱霞,孙燕. 江苏农业学报. 2017(06)
[10]不同数据挖掘方法在综合干旱监测模型构建中的应用研究[J]. 张婧娴,沈润平,郭佳. 江西农业大学学报. 2017(05)
硕士论文
[1]基于多源数据的旱情监测方法研究[D]. 包欣.安徽理工大学 2013
本文编号：3064956
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/nyxlw/3064956.html
