基于地表温度-植被指数特征空间的土壤干旱监测

以张掖市甘州区绿洲为研究区,采用5期遥感影像(2011~2015年),运用ENVI 5.2提取归一化植被指数(NDVI)、改进型土壤调节植被指数(MSAVI)和地表温度(Ts),构建Ts-NDVI和Ts-MSAVI特征空间,对比分析两种特征空间。结果表明,Ts-MSAVI特征空间的干边和湿边斜率均小于0,这与前人的研究干边斜率是负值,湿边斜率是正值的结论有所不同。Ts-NDVI和Ts-MSAVI这两种特征空间具有相同的趋势,其中2012、2013、2014年这3年两种特征空间系数r^2较高,其余2年系数r^2较低。整体而言,TsNDVI特征空间的干湿边系数相比Ts-MSAVI特征空间的干湿边系数要高,稳定性好。从TVDI旱情等级分布图上可以得出2012年的受旱面积最大,干旱和重旱面积占总面积的70.39%,2013年干旱情况最严重,重干旱面积为1 611.972 km^2,重旱面积占到总面积的43.5%,2014年干旱程度开始缓解,轻旱、干旱和重旱面积开始降低,湿润和正常面积开始增加,2015年干旱程度得到全面缓解,湿润和正常面积占到总面积的21.9%,但是干旱和重旱面积比重依然很大,说明张掖市甘州区绿洲旱情依然很严峻。

基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选

基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.

马尾松毛虫寄主有效叶面积指数遥感反演模型研究

叶面积指数(LAI)是植物的重要结构变量,可以较好地反映植物冠层特征,构建该指标的有效反演模型是实现马尾松毛虫害空间监测与预警的必然要求。以在三明市、将乐县、沙县、南平市等4个县(市)测定的马尾松有效叶面积指数及同时段HJ-1 CCD多光谱遥感影像为基础数据,分别建立LAI与NDVI、TNDVI、DVI、RDVI、RVI、PVI、SAVI、MSAVI、MCARI等9个植被指数的一元线性、乘幂、指数、对数与二次曲线模型。结果表明:(1)上述9个植被指数均与马尾松有效叶面积指数显著相关;(2)R2、RMSE及预测精度等指标显示,以TNDVI与MSAVI作为自变量的乘幂、指数模型是马尾松毛虫主要寄主马尾松有效叶面积指数遥感反演的最佳模型,这与影像光谱信息量、指数对虫害状态下的林冠特征响应敏感有关。

基于Albedo-MSAVI特征空间的渭库绿洲土壤盐渍化研究

选取新疆塔里木河流域渭库绿洲为研究区,以landsat 8 OLI和野外调查为基础数据,分析盐渍化土壤与反照率(Albedo)和修改型土壤调节植被指数(MSAVI)的关系,并提出Albedo-MSAVI特征空间概念,构建监测土壤盐渍化不同指数模型SDI。结果表明:Albedo-MSAVI特征空间分布呈现明显的规律性,即地表反照率与修改型土壤调节植被指数在第1象限呈双曲线分布,且盐渍化与非盐渍化土壤分异明显;SDI模型与土壤含盐量的决定系数为0.96,能够较好地反映绿洲盐渍化情况;不同盐渍化程度的SDI平均差异与非盐渍化SDI平均差异特征明显,其差值为0.12~0.34。因此SDI指数可以作为盐渍化信息快速提取的指标,且SDI模型的构建有利于干旱区大尺度定量监测和评价土壤盐渍化工作。

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MSAVI-WI特征空间的新疆渭干河-库车河流域绿洲土壤盐渍化研究

土壤盐渍化是造成干旱区土地荒漠化及生态恶化的重要原因,及时获取大尺度高精度土壤盐渍信息是防治工作的基础。选取新疆塔里木盆地北缘渭干河—库车河流域三角洲绿洲为研究区,利用Lansat-TM数据与野外实测数据分析盐渍化土壤与修改型土壤调整植被指数(MSAVI)、湿度指数(WI)之间的关系,在此基础上提出了MSAVI-WI特征空间概念,构建了土壤盐渍化遥感监测指数模型(MWI)。结果表明:MWI与土壤表层含盐量相关性较高,其相关性为0.844,精度高于土壤盐渍监测常用的盐分指数与实测数据的相关性。MWI能较好的反映盐渍化土壤地表植被及土壤水分的组合变化,具有明确的生物物理意义,并且特征参量简单,理论上易于理解,实践上易于实现,MWI模型的构建有利于干旱区大尺度土壤盐渍化定量监测与评价工作的开展。

基于MSAVI-SI特征空间的玛纳斯河流域灌区土壤盐渍化研究

玛纳斯河灌区是新疆重要的农业绿洲之一,其发展受土壤盐渍化制约,土壤盐渍化信息获取成为首要问题。以Landsat-OLI卫星影像和野外调查数据为基础,对修改型土壤调整植被指数（MSAVI）和盐分指数（SI）之间的关系进行了综合分析,并提出了MSAVI-SI特征空间概念,进而构建了盐渍化遥感信息提取指数模型（MSI）。结果表明：1不同程度盐渍化类型MSI平均值差异特征明显,其差值在0.35~0.43,因此,MSI指数可以作为盐渍化信息快速提取的指标。2灌区土壤受盐渍化侵扰严重,尤其从下游农业生产区到古尔班通古特沙漠过渡的生态脆弱区,受地下水影响明显的中段,土壤盐渍化仍是土地退化的重要原因。本研究对土壤盐渍化遥感监测和管理,以及区域环境保护具有重要意义。

基于Landsat 8卫星影像和地表参数的宿州市城市热岛效应分析

以2013年4月28日的Landsat8影像为数据源,以安徽省宿州市为研究对象,以ENVI 5.1遥感软件为平台,分别提取宿州市土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数,然后利用单窗算法对热红外波段(第10波段)影像进行热辐射亮度和地表亮度温度反演,将地表亮度温度归一化处理(值在0~1之间),采用等差级数把宿州市城市热岛效应分为强绿岛区(0~0.2)、绿岛区(0.2~0.4)、正常区(0.4~0.6)、热岛区(0.6~0.8)和强热岛区(0.8~1.0)。在此基础上对城市热岛效应与土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数进行分析,找出地表亮度温度和这些地表参数间的定量关系。研究结果表明:(1)宿州市建成区的地表亮度温度比相邻郊区高,城市热岛效应显著;(2)城市热岛效应与土壤调节植被指数(SAVI)呈负相关;(3)城市热岛效应与增强型裸土指数(EBSI)呈正相关;(4)城市热岛效应与改进的归一化水体指数(MNDWI)呈负相关,适度增加水体面积对抑制城市热岛效应具有一定的积极作用;(5)城市热岛效应与增强的指数型建筑用地指数(EIBI)呈正相关。