通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原...通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号(GF-2)、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数(VSWI,vegetation supply water index)构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明:研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。展开更多
以广西壮族自治区马山县为研究区,在野外调查、室内实验测试获取182个土壤水分含量数据的基础上,采用半方差函数和 Moran’s I 统计量对研究区域土壤水分含量的空间自相关关系、空间相关尺度和空间分布规律进行了研究。结果表明:(1)...以广西壮族自治区马山县为研究区,在野外调查、室内实验测试获取182个土壤水分含量数据的基础上,采用半方差函数和 Moran’s I 统计量对研究区域土壤水分含量的空间自相关关系、空间相关尺度和空间分布规律进行了研究。结果表明:(1)研究区域土壤水含量平均值为16.97%,受结构性因素和随机因素共同作用,土壤水分含量具有中等强度的空间异质性;(2)研究区域土壤水分含量 Moran’s I 指数为0.423,表明研究区内土壤水分含量存在空间自相关性,在0-21 km 和31-34 km 范围内土壤水分含量自相关性为正,在21.7-31 km 和34-45 km 范围内自相关性为负;(3)Lisa 聚类图表明,土壤水分含量空间聚集区和空间孤立区相伴存在,其中“高-高”空间聚集主要分布在马山县东北部,“低-低”聚集区主要分布在东南部。“低-低”聚集区和“高-低”孤立区土壤水分含量缺乏风险大。展开更多
文摘通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号(GF-2)、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数(VSWI,vegetation supply water index)构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明:研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。
文摘以广西壮族自治区马山县为研究区,在野外调查、室内实验测试获取182个土壤水分含量数据的基础上,采用半方差函数和 Moran’s I 统计量对研究区域土壤水分含量的空间自相关关系、空间相关尺度和空间分布规律进行了研究。结果表明:(1)研究区域土壤水含量平均值为16.97%,受结构性因素和随机因素共同作用,土壤水分含量具有中等强度的空间异质性;(2)研究区域土壤水分含量 Moran’s I 指数为0.423,表明研究区内土壤水分含量存在空间自相关性,在0-21 km 和31-34 km 范围内土壤水分含量自相关性为正,在21.7-31 km 和34-45 km 范围内自相关性为负;(3)Lisa 聚类图表明,土壤水分含量空间聚集区和空间孤立区相伴存在,其中“高-高”空间聚集主要分布在马山县东北部,“低-低”聚集区主要分布在东南部。“低-低”聚集区和“高-低”孤立区土壤水分含量缺乏风险大。