基于MODIS数据对辽宁地区农业干旱的监测研究

发布时间：2017-12-19 05:04

  本文关键词：基于MODIS数据对辽宁地区农业干旱的监测研究

  更多相关文章： MODIS 特征空间 温度值被干旱指数法 NDVI EVI RVI 辽宁

【摘要】：MODIS数据能够提供8天的高空间分辨率地表温度数据(MOD11A2),以及16天分辨率的植被指数(MOD13A2)信息。本文基于上述两者遥感数据,选取辽宁省2013-2014年的归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI,并计算比值植被指数RVI,分别结合LST数据构建了从2013年3月-9月、2014年3月-9月每16天的特征空间。并在三种特征空间的基础上计算三种温度植被干旱指数TVDI、TEDI、TRDI,以反映辽宁省土壤墒情状况。结合辽宁省27个地表实际观测土壤湿度与61个实测降水量,对不同干旱指数进行目视判读和相关性检验,并选取较好的干旱指数进行干旱等级分级,结合土壤湿度数据及实际灾情资料,从时空尺度分析模型的实用性。本文所得到的结论可总结如下:(1)文中所构建的三种植被指数均和地表温度有着密切的线性相关关系。基于NDVI与LST特征空间所构建的干旱模型同样也适用于EVI和RVI;特征空间干湿边的斜率中,EVI-LST所构建的特征空间效果较好,基本符合理论模型的效果,NDVI-LST效果次之,RVI-LST最后。干湿边截距中,三种特征空间截距变化较为一致,说明最高温和最低温变化有着一定的规律性。(2)实测土壤湿度与三种温度植被干旱指数TVDI、TEDI和TRDI均存在负相关性,表明干旱指数可以在一定程度上反映土壤墒情,其中TEDI与土壤湿度的相关关系最为显著,TVDI次之,TRDI最低。(3)降水与三种温度植被干旱指数的研究关系表明,在降水的区域干旱指数的值偏低,干旱指数对降水有较好的响应,但相关性研究表明二者的相关性并不显著。(4)综合特征空间的对比以及土壤湿度、降水量与干旱指数的相关性分析,选取TEDI对辽宁省的干旱等级进行划分,结合实际灾情资料对辽宁省2013、2014两年进行干旱等级的验证。结果表明TEDI能够较为准确的反映辽宁地区干旱的时空分布情况,基于EVI-LST的温度植被干旱指数法可以作为监测辽宁地区农业干旱的方法。(5)分别对最优干旱指数TEDI与LST和NDVL进行敏感性评价,结果显示TEDI与LST呈正相关关系且显著,而与NDVI呈负相关关系,但不显著,说明TEDI对地表温度更敏感。
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S423

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本文编号：1306959