归一化水体指数用于河南省干旱监测适用性分析

发布时间：2021-10-30 21:08

　　利用30 m分辨率的归一化植被指数（NDVI）图像信息熵对河南省气象站周边地表异质性进行分析,选取观测站周围地表较为均匀的站点实测土壤水分数据,通过计算归一化水体指数（NDWI）与实测土壤水分之间的相关系数,分析比较NDWI用于干旱监测的适用性。研究表明:信息熵方法可有效地对土壤水分观测数据进行筛选;在时间序列上,各站点实测值与NDWI具有负相关关系,在增强型植被指数EVI>0.4时相关性更高,说明在植被覆盖高的区域NDWI对土壤水分的反演更为敏感;空间上,根据地形将河南省分为北部、中部、南部和西部4个区域并选取第121、201、313天的土壤水分数据来分析与NDWI之间的相关性,在地形较为平坦的中北部地区NDWI与土壤水分之间负相关性最稳定且相关系数较高。根据NDWI空间分布可知,2014年河南省大部分地区均遭受了干旱,且干旱地区大部分位于平原,特别是北方地区受灾严重。总体来说,NDWI用于平原地区对作物进行干旱监测精度较高,并可预测干旱发展趋势及程度。 

【文章来源】：干旱地区农业研究. 2020,38(06)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

河南省气象站分布图

本文采用NDVI图像信息熵方法分析了观测站点1 km2范围内的地表异质性,利用Google Earth查看气象站周围环境并与信息熵计算结果进行对比,结果发现NDVI图像信息熵的大小与站点周围的均匀程度具有较好的一致性,表1为辉县等6个观测站点的NDVI图像信息熵,各站点对应周边如图3所示。3.2 NDWI与土壤水、植被覆盖关系分析

表1 不同站点的信息熵值Table 1 Information entropy values of different stations 站点Station 坐标 Coordinate 信息熵Information entropy 经度 Longitude 纬度 Latitude 辉县 Huixian 113.58 35.45 2.97 二郎 Erlang 114.02 33.32 3.63 留固 Liugu 114.72 35.58 3.95 新密 Xinmi 113.33 34.53 8.18 栾川 Luanchuan 111.65 33.78 8.38 太康 Taikang 114.85 34.07 8.67图4 大后庄站点NDWI、SM10、EVI年变化情况

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MODIS TVDI和模糊数学方法的藏北地区旱情等级遥感监测[J]. 刘一哲,冯文兰,扎西央宗,梁丽,李潼.  干旱区研究. 2020(01)
[2]MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用[J]. 刘英,岳辉,侯恩科.  国土资源遥感. 2019(02)
[3]基于植被供水指数的河南2012年春季干旱监测[J]. 成威,王连喜,李琪,刘畅,王清.  江苏农业科学. 2018(24)
[4]植被-地温指数（NDVI-LST）在新疆干旱监测中的适用性[J]. 彭擎,王让会,蒋烨林,吴晓全.  生态学报. 2018(13)
[5]青海湖流域不同海拔高度土壤水分时空变化特征[J]. 刘磊,李小雁,蒋志云,魏俊奇,南木甲.  资源科学. 2017(02)
[6]基于改进TVDI指数的河南省干旱监测[J]. 张文鸽,刘豪,殷会娟.  人民黄河. 2016(11)
[7]农作物干旱灾害实时风险监测研究——以2014年河南干旱为例[J]. 夏兴生,朱秀芳,潘耀忠,张锦水.  自然灾害学报. 2016(05)
[8]农业干旱监测研究进展与展望（英文）[J]. 刘宪锋,朱秀芳,潘耀忠,李双双,刘焱序,马钰琪.  Journal of Geographical Sciences. 2016(06)
[9]干旱指数在山西逐日监测中的适用性研究[J]. 赵海燕,侯美亭,刘文平,马雅丽.  干旱气象. 2014(04)
[10]微波植被指数在干旱监测中的应用[J]. 王永前,施建成,刘志红,冯文兰,邱玉宝.  遥感学报. 2014(04)



本文编号：3467433