基于AMSR-E数据的被动微波遥感干旱指数研究

基于2005年和2006年AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observingsystem)的亮温,计算了8个亮温比值作为候选干旱指数。假设反演出的AMSR-E Land3土壤湿度数据能反映地表干旱程度,候选干旱指数与土壤湿度的相关性分析即能显示哪一候选干旱指数较好。选择河北省3个站点,分析了相关性较好的干旱指数的年际变化,并利用该干旱指数研究了河北省2006年3月份的干旱分布,通过比较河北省136个观测站的同期降水距平百分率,表明该干旱指数具有一定的实用性。

我国干旱遥感监测技术方法研究进展

以裸露地表、部分覆盖度地表和全植被覆盖地表3种不同下垫面类型为着眼点,详尽地阐述了相应下垫面类型下不同的干旱遥感监测技术方法的适用范围和其监测的优劣。下垫面为裸露地表时,微波遥感法具有广阔的前景;部分覆盖时双层模型法较好,但模型复杂,应注重经典双层模型的简化;全覆盖时各类监测方法各有优劣。提出未来干旱遥感监测的发展方向和应用前景,对应用遥感技术进行干旱监测相关业务的开展提供有益的参考。

基于AMSR2微波植被指数与地表温度的旱情分析

基于微波数据全天时、全天候、不受云层影响等优点,选取了2012年7月—2016年12月的AMSR2微波数据中的10,18,36.5GHz水平垂直极化亮温数据反演微波穿透指数MVI与微波极化差异指数MPDI_(18),MPDI_(36.5),构建了微波植被指数与光学地表温度的微波旱情指数TMVDI,TMPVDI_(18),TMPVDI_(36.5),并与光学旱情指数TVDI进行了对比,分析了微波旱情指数在黄河流域旱情监测中的适用性。结果表明:微波旱情指数时空变化趋势与光学旱情指数基本保持一致;微波旱情指数在黄河流域旱情监测中具有很好的适用性,在大部分地区微波旱情指数反演效果优于光学旱情指数;光学、微波旱情指数与降雨因素的相关分析也表明微波旱情指数与降雨的相关关系整体优于光学旱情指数与降雨的相关关系,且微波旱情指数与降雨相关关系较好的区域集中在黄河流域南部地区。

地表土壤水分的卫星遥感反演方法研究进展

土壤水分是影响农业生产的重要因子之一,掌握农田地表土壤水分对农业生产实践有着重要的意义和作用。目前监测土壤水分的方法有传统的点尺度物理监测、基于物理模型和数学计算方法的模拟技术以及遥感监测方法。而随着遥感技术的发展,逐渐克服了前两种方法由于采样点限制以及所需参数复杂等制约因素。从不同的遥感波段和遥感方法划分,介绍了可见光-近红外遥感、热红外遥感、微波遥感的发展现状及不同波段所对应的研究方法,并对各种方法的优势和局限性进行了总结,加强改进模型方法研究,增强主被动微波结合反演方法的利用对于减少植被对土壤水分的影响有很大的益处,这也是今后遥感技术反演农田地表土壤水分的趋势。

干旱遥感监测方法及其应用发展

干旱是世界上影响范围最广和造成社会经济损失最严重的一种自然灾害。本文从干旱遥感监测的不同角度出发,总结了目前干旱遥感监测的主要方法、应用状况及优缺点。主要包括针对裸土地表类型的热惯量法、微波法,针对植被覆盖地表类型的可见光、近红外、短波红外等波段反射率数据的归一化植被指数法、距平指数法、条件植被指数法、归一化差值水分指数、归一化干旱指数、植被供水指数等,以及热红外遥感数据的温度植被干旱指数、温度条件指数、作物缺水指数、水分亏缺指数等。最后,提出了加强干旱遥感监测技术研究的建议,同时指出将可见光和微波相结合的指数模型的研究是干旱遥感监测可能的发展方向。

基于CCI土壤水分产品的干旱指数精度评价及其对东北地区粮食产量的影响

土壤水分是监测作物旱情的基本因子,以欧空局1978~2014年微波遥感土壤水分产品、中国经济与社会发展统计数据库以及气象数据为基础,结合土壤水分亏缺指数(Soil Water Deficit Index,SWDI)分析东北地区的干旱程度与玉米亩产的关系。结果表明:①东北三省干旱程度空间上呈现自东北向西南逐渐加重的空间分布模式;②基于CCI(Climate Change Initiative)土壤水分产品计算的SWDI干旱指数与降雨量和气温有良好的相关关系,可用于评估干旱发生的严重程度;③玉米生长季关键需水期——7月的SWDI与玉米产量的相关性最好,二者在黑龙江、吉林和辽宁省的R2分别为0.43、0.78和0.38,非常适合用于评估干旱对玉米单产的影响。该结论对于研究大范围土壤水分含量对农作物产量的影响以及相关农业决策具有重要指导意义。

基于微波遥感技术的干旱监测指数及其应用研究——以三江源区为例

以三江源区为研究区,基于AMSR-E的亮度温度数据获得了微波极化差异指数(MPDI)、比值干旱指数(DI)和多时相微波干旱指数(PI),并分别对这3种指数进行了干旱监测有效性检验。为了获得研究区全区监测效果更好的干旱指数,对MPDI、DI和PI指数进行融合,最终获得的综合微波干旱指数(SDI)与土壤湿度数据和降水数据都存在很好的相关性,对比单个指数时监测干旱的有效性也得到了提高。最后,应用SDI指数对三江源区21世纪以来的干旱情况进行了监测研究。结果表明:基于AMSR-E的综合微波干旱指数(SDI)能有效的对干旱进行监测,充分发挥了被动微波遥感数据的优势,具有一定的应用价值,为后续利用多源的多传感器的微波遥感数据监测干旱的相关研究奠定了基础。

基于AMSR-E的微波温度植被干旱指数的应用——以亚马逊热带雨林为例

以热带常绿阔叶林为主的亚马逊流域在全球气候变化的背景下频繁遭受干旱胁迫。但是对于该地区实施长时间序列的干旱监测一直是难点和热点。基于Liu等2017年提出的微波温度—植被干旱指数(Microwave Temperature-Vegetation Drought Index,MTVDI),对亚马逊流域进行了2003—2008年长时间序列的干旱监测,并采用饱和水汽压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)、帕尔默干旱指数(Palmer Drought Severity Index,PDSI)、陆地地下水储量(Terrestrial Water Storage,TWS)、气象水分亏缺(Climatological Water Deficit,CWD)对MTVDI进行验证。结果表明:对于整个研究区而言,MTVDI与VPD(R=0.72)和CWD(R=-0.57)相关性较显著,但与TWS和PDSI相关性较弱。总体上,MTVDI能够较好地反映亚马逊地区干旱的季节动态。