基于垂直干旱指数(PDI)的灌区实际灌溉面积遥感监测方法

灌溉面积及其分布的准确信息对于灌区的现代化管理非常重要,传统获取灌溉面积的方式并不能满足现在的需要,而卫星遥感技术则为获取灌溉面积和分布提供了新的方法与途径。构建了基于干旱指数差异阈值的灌溉面积遥感监测模型,并以宁夏地区秦汉灌区作为研究区域,进行模型的应用研究。根据实际需要,选取了环境减灾卫星(HJ1A/1BCCD)数据,计算和分析了研究区域内的垂直干旱指数(PDI)的分布和变化,通过实地考察当地情况确定了差异阈值为0.082,计算出灌区春灌第一次灌水时期各阶段的灌溉面积。经与地面监测和统计数据校验,计算结果准确率可以达到75%以上,说明了遥感干旱指数用于灌溉监测的可行性。

垂直干旱指数的改进及在冬小麦生长季的应用

基于近红外-红波段特征空间的垂直干旱指数(PDI)在表征土壤水分时精度还有待于提高。为提高PDI对土壤水分的敏感性,基于短波红外和红边波段对作物水分胁迫响应更为敏感这一事实,考虑Sentinel 2卫星数据的短波红外、红边1、红边2和红边3波段,分别与红波段构建特征空间,提出新的土壤水分监测指数(分别记为SPDI、R1PDI、R2PDI和R3PDI),改进PDI,并基于冬小麦全生育期的土壤湿度实测数据评价构建的指数。结果表明,与PDI相比,新建立的指数在表征土壤墒情方面表现良好,与实测土壤湿度的负相关性更强。冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期的土壤墒情最优表征指数分别是SPDI、R1PDI、R2PDI和R2PDI,这些指数与实测数据的相关系数绝对值|r|分别为0.79、0.74、0.70和0.61,相关性极显著,均强于PDI与冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期实测数据的相关性。Sentinel 2数据的短波红外、红边1和红边2波段更适合构建水分响应指数,与红波段构建的新型指数在土壤墒情监测方面具有潜力。

改进垂直干旱指数法在灌溉面积反演中的应用

采用卫星遥感监测手段,以多源多时相遥感数据为基础,以GIS技术为支撑,根据遥感指数对不同土壤土壤湿度响应不同,计算改进的垂直干旱指数,结合现场实际灌溉信息,确定灌溉前后提取阈值,提出一种基于低空间分辨率遥感数据的低成本灌区灌溉面积提取的精确计量技术,补充灌区信息化建设内容,能够快速有效地提高灌区水资源管理的能力。该技术在灌区进行应用,经与地面实测数据对比,精度在0.85左右,可在大中型灌区推广应用。

垂直干旱指数在湖北漳河灌区遥感旱情监测中的应用(英文)

遥感技术具有覆盖范围广、空间分辨率高、重访周期短、数据获取快捷方便等优点,遥感干旱监测已经成为干旱监测的重要研究方向之一。詹志明(2005)、阿布(2004)等假设裸露土壤的光谱特征满足线性分布,在NIR-Red光谱特征空间中提出了垂直干旱指数(PDI),并在我国西北干旱区-宁夏固原地区进行了模型验证。为了进一步验证PDI在茂密植被覆盖条件下的可行性,选择长江中下游流域的典型灌区湖北漳河灌区作为研究区域,采用ETM+数据计算PDI,与2～5cm平均土壤水分相比较,结果表明:模型观测值变化曲线和实测土壤水分变化趋势保持一致,2～5cm平均土壤水分相关系数为0.76,与实测干旱指标基本吻合。PDI模型能够有效地反映地表覆盖和水热组合,简单实用,具有通用性和普适性,适宜于复杂下垫面条件下的遥感旱情监测。

基于多种卫星的县级尺度干旱监测指数比较——以河北玉田县为例

为确定不同遥感数据源在县级尺度进行干旱监测的能力,利用环境减灾卫星、SPOT4和RAPIDEYE数据分别构建了垂直干旱指数、修正垂直干旱指数和温度植被干旱指数,以河北玉田县为例进行了对比研究。结果表明,基于环境减灾卫星的垂直干旱指数和修正垂直干旱指数变化与RAPIDEYE趋势一致,在冬小麦拔节期,当土壤含水量较高时,两指数值起伏变化不明显;在抽穗期,两指数能较好反映各层土壤含水量的起伏变化。而基于SPOT4的修正垂直干旱指数在一定程度上反映土壤含水量的变化特点,垂直干旱指数对土壤含水量变化不敏感。从数据源选取角度,环境减灾卫星和RAPIDEYE在县级尺度具有较好的干旱监测能力。由于基于环境减灾卫星的温度植被干旱指数与冬小麦单产具有显著以上水平的相关性,据此建立的线性估产模型是一种简单易行的旱灾预警模型。

混合像元对遥感干旱指数监测能力的影响

混合像元是卫星遥感中常见的现象,也是影响卫星遥感地表参数精度的重要因子。为了解不同植被盖度的混合像元对遥感干旱指数监测能力的影响,利用一次陇东黄土高原卫星—地面准同步的观测数据,以常用的垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)为例,研究不同植被盖度下混合像元对PDI监测表层含水量能力的影响,提出了一个考虑混合像元的表层含水量(SMsur),并在此基础上建立表层含水量的遥感监测模型。结果表明:(1)在不考虑混合像元的情况下,PDI与裸土和植被区表层土壤含水量的相关系数(R2)最高分别为0.5、0.05;(2)考虑混合像元后,PDI与SMsur相关性较好,相关系数(R2)最高达0.6,说明在遥感指数监测能力评估中考虑混合像元问题,可以更加准确地衡量遥感干旱指数在研究区的适用性及监测效果;(3)基于PDI建立的模型反演研究区表层含水量与考虑混合像元的SMsur接近,可以反映不同植被盖度下地表的水分状况,相关系数(R2)达到0.85,相对偏差低于8.0%,均方根误差最小达到2.17%。模型估算的研究区SMsur区域分布特征与实地考察结果基本一致,植被覆盖浓密的农田湿度最大,SMsur最高可达到30%以上。

青海高寒草地区曲麻莱县遥感干旱指数的适用性研究

利用2001—2016年MODIS产品数据和地面站点数据,在垂直干旱指数、归一化植被水分指数和植被状况指数与土壤水分数据相关分析基础上,筛选相关性较高的遥感干旱指数和适用时段,再结合典型干旱案例,确定青海南部典型高寒草地区曲麻莱县最优遥感干旱指数和适用时段,构建牧草生育期土壤水分估算模型,并再现2015年夏旱事件。结果表明:植被状况指数比较适合曲麻莱县夏旱监测,依据百分位法划分的土壤干旱分布区域与牧草长势较差的分布区域基本一致,旱情空间演变趋势与实际情况相符。该模型及基于百分位法的旱情评价方法能较好地满足日常干旱监测业务需求。

FY-3A/MERSI数据在山东省农田干旱监测中的应用

干旱是影响社会发展和农业生产的主要气象灾害之一。利用中国新一代极轨气象卫星FY-3A上搭载的250 m中分辨率光谱成像仪（MERSI）数据，基于垂直干旱指数（PDI），结合山东省旱情统计数据，建立了适合山东省的PDI干旱指数分级标准，在此基础上对山东省2010～2011年秋冬季的干旱状况进行了监测，并将监测结果与同期的降水、温度和干旱监测资料以及19个国家级农气站的土壤相对湿度资料进行对比分析。结果表明：基于FY-3A/MERSI 250 m分辨率卫星资料计算的PDI能够客观反映山东省旱情的空间分布和动态发展过程。PDI与对应实地观测的10 cm、20 cm土壤相对湿度之间有较好的负相关性，且20 cm的土壤相对湿度较10 cm的土壤相对湿度与PDI的相关关系更稳定。因此，利用FY-3A/MERSI卫星资料监测山东省干旱状况具有可行性，适于在干旱监测业务中推广应用。

基于PDI的湖北漳河灌区土壤含水量遥感监测

选择湖北漳河灌区作为研究区域，利用经过大气校正的LandsatETM＋近红外（NIR）、红光（Red）波段反射率建立NIR—Red光谱特征空间，计算垂直干旱指数（PDI），并与5～20am实测土壤水分数据相比较，结果表明：模型观测值与实莉I土壤水分的相关系数为0．76，其变化曲线和实测土壤水分变化趋势保持一致。NIR—Red光谱特征空闻法具有比较明确的生物物理意义，能够反映地表覆盖、水热组合及其变化。建模简单实用，易于操作和获取，适宜于在南方湿润地区土壤水分快速监测中推广应用。

基于多源卫星数据的3种干旱遥感监测效果比较

基于 MODIS/TERRA 、FY -3B/MERSI 和 HJ/CCD 监测数据，结合研究区同步土壤湿度实测资料，利用垂直干旱指数（PDI），对比分析了各传感器在干旱时空动态中对旱情响应的敏感性和可靠性。结果显示：在黄土高原半干旱区各遥感卫星监测到的 PDI 指数与土壤相对湿度呈显著负相关，与0～20 cm 相对湿度相关最为密切；MODIS 的 PDI 监测信息与实际春旱发展前期状况最为接近，HJ 的 PDI 监测信息对干旱后期效应性相对较差，HJ 、MODIS 和 FY3B 的 PDI 监测信息都能够比较真实的反映干旱缓解后的实际情况。

基于环境减灾卫星遥感数据的小麦干旱监测研究

以环境减灾卫星遥感影像为主要数据源,通过计算垂直干旱指数、改进型的垂直干旱指数与植被供水指数,对河南豫北地区冬小麦进行了干旱监测与评价,并对比分析了3种干旱监测指数在不同小麦生育期与土壤相对湿度的相关性.结果表明,改进型的垂直干旱指数比垂直干旱指数干旱监测更为有效,在冬小麦拔节期,植被供水指数干旱监测效果最好.说明利用环境减灾卫星遥感数据进行干旱监测与评价是可行的.

几种干旱遥感监测模型在陕北地区的对比和应用

利用陕北20个测墒站不同土层深度的土壤湿度和对应的MODIS卫星资料,分析了3种干旱遥感指数即改进型能量指数(MEI)、垂直干旱植被指数(PDI)和地表含水量指数(SWCI),由此得到陕北旱情空间分布图,并对其分等定级。结果表明:3种遥感干旱监测模型监测土壤水分的最佳土层深度均为20cm,其次为10cm。对2008年4-9月的植物生长季土壤相对湿度进行动态反演表明,3种指数均能及时、准确得到大范围的土壤含水量情况及旱情,适宜在当地应用推广。

基于Landsat 8数据的干旱监测研究

为确定遥感干旱监测在东北地区的适用性,选取黑龙江省安达市为研究对象,利用最新的Landsat 8遥感影像数据,建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drounght index,MPDI)。并通过实测土壤含水量数据,对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明,利用Landsat 8数据,通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性,且TVDI的监测精度要高于MPDI。该研究对推广Landsat 8数据在东北地区旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。

环境减灾-1A、1B卫星在干旱监测中的应用研究及实现

"环境与灾害监测预报小卫星星座"(以下简称环境减灾星座)是我国首个以防灾减灾和环境监测为应用目的的小卫星星座,应用环境减灾星座构建干旱遥感监测体系具有重要的现实意义。文章基于HJ-1A、1B卫星遥感器数据,分析其适用的干旱遥感监测模型,并在此基础上选择辽宁省阜新市作为研究区,实现了基于HJ-1B卫星宽覆盖多光谱CCD相机数据的垂直干旱指数监测模型。结果表明,利用环境减灾星座数据可以有效地实现干旱遥感监测。

基于FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据的陕西农业干旱遥感监测应用研究

以陕西省夏季干旱过程监测为例,采用风云系列最新极轨气象卫星FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据,利用其250 m空间分辨率红光和近红外通道构建NIR-Red特征空间,建立垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI),并与综合气象干旱指数(CI)进行相关性分析。结果表明:FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据在陕西省的干旱遥感监测中具有良好的适用性,PDI、MPDI与CI呈显著负相关,相关系数分别为-0.135和-0.110,达到显著水平,PDI在陕西省夏季旱情动态监测中表现更好;2019年陕西省夏季旱区主要集中在榆林北部和渭北旱腰带,5月下旬的干旱过程最为严重,对冬小麦产量有较大影响;相较于国际气象卫星和陆地卫星数据,国产FY-3D/MERSⅠ-Ⅱ数据具有更高的时空分辨率,在进行农业干旱动态监测方面具很大潜力。

基于高分一号数据的干旱监测方法研究

高分一号数据分辨率高、适用性强、数据获取容易,来源稳定,在较小区域业务化有很大优势。在干旱监测应用方面,使用垂直干旱监测,以德州市为研究区域,利用高分一号数据进行干旱监测研究。垂直干旱指数法适用于裸地,在实际应用时要考虑到植被的影响,对垂直干旱监测法进行了改进,结合实际数据进行多次改进实验,找到适合德州的影响因子计算方法,最终确定适合德州的改进型垂直干旱指数法。研究得出,改进后的垂直干旱指数法精度得到了提高,该方法适用于对德州干旱进行监测。

垂直干旱指数在高寒农区春旱监测中的应用研究

青海省东部农业区"十年九旱"、"春旱年年有",对农业生产的影响非常严重,但该地区至今缺乏有效的春季干旱遥感监测方法。使用环境减灾卫星CCD数据提取青海省东部农业区农业气象观测站的垂直干旱指数(PDI),拟合其与不同深度土壤水分的关系模型,各模型的无偏相关系数均在0.7以上;其中PDI与0~20cm土壤相对湿度关系模型(y=-489.00x+188.78)的拟合效果最好(无偏相关系数为0.7985)。该模型反演的湟源农业气象观测站固定观测地段的土壤水分时间变化序列与人工测量值的时间变化序列,在趋势变化上较为一致。2013年西宁农区的春季干旱监测中,该模型监测结果显示:发生干旱的地区主要出现在大通河谷地和湟水谷地,湟源农区的土壤旱情在整个西宁农区的土壤旱情发展中最为严重,监测结果与实际旱情分布地区一致。

植被地带性分布及植物功能性状对拉萨南北山绿化的启示

为满足人民日益增长的对优美生态环境的需求,西藏自治区党委从筑牢国家生态安全屏障的高度,提出了《拉萨南北山绿化工程总体规划(2021—2030)》,计划通过10年在拉萨城区等9县(区)35个乡镇完成营造林206.7万亩。本文围绕拉萨南北山自然植被分布及潜在绿化树种的选择问题,从植被的地带性分布以及植物功能性状的角度进行了分析,旨在为高寒干旱区科学种树和绿色可持续发展提供理论支撑。基于植被的地带性分布考虑,拉萨属于雅鲁藏布江中游谷地亚高山灌丛、草原亚区,即自然植被主要发育为亚高山灌丛、草原。类似的,从气候—林相分布图来看,拉萨城区亦落在了草灌丛地范围内。对拉萨城区以及墨竹工卡县过去几十年的气象观测数据分析表明,两个站点气温均呈现显著增加趋势,平均增幅为0.55℃/10年,但降水变化趋势不明显。按照这一变化趋势,拉萨城区及周边地区的自然植被仍将保持草灌丛类型,不大可能发展为较为湿润的疏林地带或温带森林。从植物功能性状来看,基于气温估算拉萨城区及周边地区(3650~4100m)植被叶寿命在2.55~3.24年之间,表明潜在植被为常绿森林,受限于水分条件,该区域不适合种植高叶寿命(高叶面积指数)的人工林群落。通过不同的物种选择和搭配,将人工建植群落叶寿命控制在理论值范围,可为拉萨南北山绿化及可持续发展提供科学依据。

GF-1垂直干旱指数的土壤湿度空间格局分析——以秭归县为例

针对中低分辨率的遥感图像在表征空间异质性较大地区的土壤湿度空间格局存在较大误差问题,该文探讨了基于高分辨率影像在小尺度上分析土壤湿度空间分布及变异规律的可行性。首先利用高分一号WFV数据构建垂直干旱指数来反映秭归县土壤湿度干湿状况,然后进一步分析了该县土壤湿度在水平及垂直方向上的空间格局和分异规律。实验结果表明,野外同步土壤表层水含量测试数据同垂直干旱指数两者表现出较好的相关程度。

基于土壤水分实测数据的土壤线提取

土壤线是计算垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)以及各种植被指数过程中的重要参数,准确地估算土壤线至关重要。在基于遥感图像的土壤线估计中,用于估计土壤线的像元通常假设为裸土点,而此假设常常无法满足。针对该情况,文章利用基于土壤线的水含量估计误差,构造目标函数正则项修正土壤线。首先提出了交叉迭代框架,将土壤线估计和水含量估计放在同一框架下,用水含量估计误差修正土壤线,再用改进的土壤线估计水含量,迭代交叉优化求解;然后,为了验证该算法的有效性,在9幅Landsat8时间序列影像上估计土壤线和水含量,并分析水含量估计值与实测值的一致性以及改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drought index,MPDI)与实测水含量的负相关性。结果表明,负相关性和水含量估计精度都得到了提高,证明了该文土壤线提取的有效性。