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。

基于Landsat-8影像的农田土壤含水量反演研究

快速实时地获取大范围土壤含水量可以为科学有效地应对干旱提供强有力的数据支撑。研究选择河北省定兴县和易县的冬小麦种植区作为研究区域,基于多光谱遥感数据Landsat-8和野外实测土壤含水量数据,构建了垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)、温度植被旱情指数(TVDI)3种干旱指数模型来反演研究区土壤含水量,并分析反演结果的精度和适用性。研究结果表明:3种干旱指数计算结果显示研究区整体偏干,不同干旱指数的空间分布存在差异,其中PDI和另外2种干旱指数的差异最大;3种干旱指数均与土壤含水量实测值呈负相关,其中MPDI、TVDI和土壤含水量之间存在较为明显的线性相关关系,从拟合精度来看MPDI表现最优,因此被用于反演研究区的土壤含水量。反演结果显示研究区的含水量整体偏少,主要介于12%~15%,含水量的空间分布特征和地表覆盖特征一致。研究结果证明了MPDI指数在冬小麦冬季干旱监测方面具有较大的应用潜力。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测

为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R 2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考.

基于遥感数据的矿区土壤湿度信息提取及影响因素分析

为探究土壤湿度变化与含水层及断裂构造之间的关系,通过对矿区土壤湿度的反演,结合现有地质资料,以山东省临沂市兰陵县会宝岭铁矿及凤凰山铁矿区的Landsat8 OLI遥感数据和钻孔资料为数据源,利用植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI)进行土壤湿度的反演,分别获得丰水期与枯水期的土壤湿度空间分布及变化信息。研究显示:在枯水期,研究区南部和东部农田地区土壤湿度较大;在丰水期,土壤湿度较枯水期变化明显,主要表现为西北区域土壤湿度为正常范围的大部分区域变为极干燥状态,东南区域则由正常范围变为湿润状态,东北区域枯水期的土壤湿度相对丰水期有所增加。结合研究区含水层厚度分布图及矿区断裂构造提取图,发现土壤的湿润程度随含水层厚度的增加而增加并受断裂影响。因此,可以初步断定含水层厚度及断裂是影响该区域土壤湿度的主要因素。本研究对矿区的灾害预测、当地农田的合理配置以及生态恢复具有一定的科学指导作用。

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。

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。

PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较

以内蒙古明安镇为试验区,基于TM遥感影像对PDI和MPDI两种干旱监测方法进行了应用、验证和比较。试验表明,PDI、MPDI与植被覆盖区实测土壤含水量的相关系数的平方分别为0.37、0.535 5,这两种指数在试验区进行干旱监测具有一定的可行性,且MPDI的监测精度高于PDI。此外,通过整个试验区PDI和MPDI空间分布格局的比较以及这两种指数值与植被覆盖区实测土壤含水量的对比分析,发现在整个试验区,两者的监测结果基本一致,但在植被覆盖区,MPDI的干旱监测效果要明显好于PDI,这主要是因为MPDI考虑了植被覆盖的影响。

FY-3A/MERSI数据在中国北方干旱监测中的应用

中国新一代极轨气象卫星风云3号A星(简称FY-3A)上搭载的中分辨率光谱成像仪(MERSI)具有5个250m分辨率通道,进一步加强了对地表精细地物的观测能力,为大面积干旱监测提供了新的遥感数据源。利用FY-3A/MERSI传感器250m分辨率数据和垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)对2009年夏季内蒙古自治区中东部干旱进行了监测。结合气象部门的降水、温度和气象干旱资料对比分析表明,基于250m分辨率的时序FY-3A/MERSI卫星资料反演的PDI干旱指数能够客观地反映研究区旱情的空间分布和动态发展过程。利用实地观测的土壤水分数据验证了PDI指数和土壤水分之间的关系。从验证结果看:PDI指数和对应实地观测的10cm、20cm土壤持水百分含量之间有较好的负相关关系,其中PDI和20cm深度处的土壤持水百分含量之间的相关关系更为稳定,R2达到0.69以上。该研究表明利用中国新型、自主的FY-3A卫星资料进行干旱监测业务是可行的。

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。

基于MODIS的雅鲁藏布江流域干旱动态监测及对植被胁迫作用的研究

基于MODIS数据利用垂直干旱指数模型和重心模型分析了2011年4月～2012年4月的雅鲁藏布江流域干旱动态变化,并就干旱对植被的胁迫作用做了进一步探讨。研究发现:(1)干旱强度减弱区主要分布于雅鲁藏布江流域的中部,而干旱强度增强区则主要集中于该流域的上游及下游地区;(2)2012年4月份雅鲁藏布江流域的总体干旱强度相比2011年4月有所加重,轻度干旱、重度干旱区均有所增长,而湿润区则有一定减小。干旱强度加重较大的区域主要分布于拉萨河流域及>3 000～4 000m、>4 000～5 000m高度带;(3)雅鲁藏布江流域的NDVI与PDI的重心迁移具有很好的负相关性,说明其干旱动态变化对植被具有较明显的胁迫作用。

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。