干旱遥感监测方法研究进展_杨世琦.pdf
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展
遥感技术是一种基于空间信息获取的技术。
利用遥感技术可以实现对干旱地区的遥感
信息获取，进而对干旱进行监测。
干旱监测方法研究进展如下：
一、经验指数法
经验指数法是一种基于经验的方法。
该方法利用指数来刻画干旱指标，根据经验关系
来得到干旱等级。
常用的指数包括：降雨量指数（PI），温度降雪指数（TDI），标准温度降雪指数（STDI）等。
该方法与人的经验和专业知识相关，具有一定的主观性。
二、遥感指标法
遥感指标法是一种基于遥感数据的方法。
该方法利用遥感数据提取干旱关键指标，如
植被指数（NDVI），温度等，再结合地面气象观测数据来刻画干旱情况。
与经验指数法相比，该方法可以更准确地描述干旱状况，但对遥感数据的处理和解译能力要求较高。
三、模型法
模型法是一种基于模型的方法。
该方法基于物理规律和统计理论，构建干旱评价模型，并利用遥感数据、气象观测数据等数据输入，进行干旱状况预测和分析。
常用的模型包括：径流模型、叶面积指数模型等。
相比于经验指数法和遥感指标法，模型法具有更高的科学
性和可靠性。
四、机器学习法
总之，基于遥感的干旱监测方法中，经验指数法简单易行但有一定主观性，遥感指标
法需要较高的遥感数据处理技能，模型法具有更高的科学性和可靠性，机器学习法能充分
发挥数据作用，具有更高的精度和预测能力。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展随着全球气候变化的加剧，干旱频发的情况也日益严重，给农业生产、生态环境和社会经济带来了巨大的影响。
对干旱进行准确监测和预警显得尤为重要。
遥感技术由于其快速、大范围、全天候获取信息的能力，成为了干旱监测的重要手段之一。
本文将从遥感的基本原理、干旱监测指标、常用的遥感干旱监测方法以及研究进展进行论述，以期为干旱监测和预警提供参考和借鉴。
一、遥感的基本原理遥感是指利用各种传感器获取地面、大气等目标物体的信息，然后将这些信息加工处理、分析、解译和应用的一门新兴科学。
在干旱监测中，遥感技术的基本原理是通过获取地表、植被、土壤和气象等信息，对干旱地区的植被覆盖、土壤含水量、地表温度、降水量等进行监测和分析，从而得到干旱的状况和趋势。
二、干旱监测指标1. 植被指数：植被指数是反映植被状况的重要指标，常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、修正的土地植被指数（NDWI）等。
通过植被指数可以反映出植被的生长状况，进而判断干旱的程度。
2. 土壤含水量：土壤含水量是土壤中存储的水分量，是干旱监测的重要参数之一。
通过遥感技术可以获取地表土壤的含水量信息，从而判断土壤的干湿程度。
3. 地表温度：地表温度是反映地表热量分布的指标，干旱地区的地表温度往往较高。
通过遥感技术可以获取地表温度的分布情况，从而判断干旱地区的范围和程度。
4. 降水量：降水量是导致干旱的主要原因之一，通过卫星遥感可以获取大范围的降水量信息，从而分析干旱的发生和演变。
三、常用的遥感干旱监测方法1. 基于植被指数的监测方法：通过遥感获取地表植被指数的信息，然后利用统计学方法或机器学习算法对植被指数进行分析和处理，从而得到干旱的监测结果。
2. 基于热惯量法的监测方法：热惯量法是一种基于地表温度的监测方法，通过分析地表温度的分布和变化，可以判断干旱地区的范围和程度。
3. 基于多传感器数据融合的监测方法：利用多个不同波段的遥感数据，包括植被指数、地表温度、土壤含水量等，进行数据融合和分析，可以提高干旱监测的精度和可靠性。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展1. 引言1.1 研究背景干旱是全球性气候变化的重要表现之一，对农业生产、生态环境和社会经济发展都具有重要影响。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法成为研究热点之一。
遥感技术可以实现对大范围地表信息的快速获取，为干旱监测提供了有效手段。
研究人员通过分析遥感影像中的植被指数、地表温度等参数，可以实现对干旱的实时监测和评估。
遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、数据挖掘等技术，实现对干旱灾害的空间分布和趋势分析，为干旱防灾减灾提供科学依据。
基于遥感的干旱监测方法对于加强对干旱灾害的监测和预警具有重要意义。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展，探讨遥感技术在干旱监测中的应用、干旱监测指标的选取、遥感数据源的选择以及遥感技术在干旱监测中的优势和挑战。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探究基于遥感的干旱监测方法在实践中的应用情况，分析其在干旱监测中的优势和挑战，为进一步提升干旱监测的准确性和效率提供理论基础和技术支持。
通过对遥感技术在干旱监测中的应用案例进行梳理和总结，进一步完善干旱监测指标体系，探讨遥感数据源的选择与利用方式，为科研工作者和决策者提供更为全面的干旱监测方法和技术支持。
同时，研究具有指导干旱监测工作实践的重要意义，可以为相关政府部门、科研机构和农业生产单位提供科学依据，指导他们更加科学、有效地进行干旱监测和应对工作，促进农业生产和生态环境保护的可持续发展。
1.3 意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类社会都造成了严重影响。
开展有效的干旱监测工作具有重要的意义。
基于遥感的干旱监测方法能够实现对大范围区域的实时监测和评估，为干旱灾害的预警和应对提供了重要依据。
遥感技术还可以提供丰富的地表信息，为干旱监测和评估提供了更为全面的数据支持。
通过引入遥感技术，还可以实现干旱监测工作的自动化和精细化，提高监测的准确性和时效性。
基于遥感的干旱监测方法具有重要的实践意义和科学价值，对于提高我国干旱监测水平、加强干旱灾害防治工作具有重要的推动作用。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展随着全球气候变化的不断加剧，干旱成为世界范围内面临的严重问题之一。
干旱对农业、水资源和生态环境等方面造成严重影响，因此进行准确的干旱监测和预测具有重要意义。
遥感技术由于其无人参与、高效快速、广覆盖等特点，被广泛应用于干旱的监测和评估中。
本文将从传统遥感方法到现代遥感方法阐述干旱监测的研究进展。
传统遥感方法中，利用多光谱遥感数据来计算植被指数（例如NDVI）是常用的干旱监测方法之一。
植被指数可以用来反映植被的生长状态，从而推测土壤水分含量。
通过计算不同时间的植被指数，可以得到干旱指数，用来判断干旱的程度。
传统遥感方法在干旱监测中存在许多问题，如数据获取周期长、不同传感器数据不一致等。
为了提高干旱监测的精度和准确性，需要引入现代遥感方法。
近年来，随着高分辨率遥感技术的发展，干旱监测越来越多地采用基于高分辨率遥感数据的方法。
高分辨率遥感数据可以提供更精细的土地利用/覆盖信息，从而更准确地判断干旱的程度。
基于高分辨率遥感数据的土地覆盖分类可以获得不同植被类型的分布情况，进而计算各个植被类型的植被指数并分析干旱情况。
高分辨率遥感数据还可以用来监测植被的物候期，进一步评估植被的生长状态和土壤水分状况。
基于热红外遥感数据的干旱监测方法也得到了广泛研究。
热红外遥感数据可以获取地表温度信息，通过计算不同时间的地表温度差异，可以判断土壤的水分状态。
热红外遥感数据还可以用来估算植被蒸腾量，进而推测土壤水分状况。
与传统的植被指数相比，热红外遥感方法具有更直接、更准确的干旱监测能力。
干旱监测是遥感技术应用领域中的一个重要方向。
传统遥感方法中的植被指数计算和土地分类方法已经在干旱监测中得到了广泛应用。
随着高分辨率遥感、热红外遥感和微波遥感等技术的发展，现代遥感方法也在不断涌现。
这些新方法在干旱监测中具有更高的精度和准确性。
未来，随着遥感技术的不断进步，干旱监测的精度和时效性将不断提高，为干旱的预防和防治提供更有效的手段。
基于遥感技术的干旱监测方法研究
基于遥感技术的干旱监测方法研究一、遥感技术概述遥感技术是一种通过飞机、卫星或其他载体，利用传感器远距离感知地表特征的技术。
它在环境监测、资源管理、灾害评估等领域发挥着重要作用。
干旱作为一种严重的自然灾害，对农业生产、水资源管理和生态环境保护等方面产生深远影响。
因此，基于遥感技术的干旱监测方法研究具有重要的实际意义。
1.1 遥感技术的核心原理遥感技术的核心原理是通过传感器接收地表反射或辐射的电磁波，将这些电磁波信号转换为数字图像或数据，进而分析地表的物理、化学和生物特性。
遥感技术具有覆盖范围广、时效性强、成本相对较低等优点。
1.2 遥感技术的应用领域遥感技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 土地利用和土地覆盖变化监测：通过遥感技术可以监测土地利用类型的变化，评估土地资源的利用效率。
- 植被状况监测：利用遥感技术可以评估植被覆盖度、生物量和生长状况，为生态保护和林业管理提供数据支持。
- 水资源监测：遥感技术可以监测地表水体的分布和变化，评估水资源状况和水文循环过程。
- 灾害监测与评估：遥感技术可以快速获取灾害发生区域的信息，评估灾害影响范围和程度。
二、干旱监测方法研究干旱监测是遥感技术应用的一个重要方向。
干旱监测方法的研究旨在提高干旱识别的准确性和时效性，为干旱预防、缓解和应对提供科学依据。
2.1 干旱监测的遥感指标干旱监测的遥感指标主要包括以下几个方面：- 植被指数：如归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等，可以反映植被的生长状况和健康状况。
- 土壤湿度：通过分析土壤的微波辐射特性，可以估算土壤水分含量，作为干旱监测的重要指标。
- 地表温度：地表温度的异常升高可能指示地表水分的减少，是干旱发生的一个信号。
- 植被覆盖度：植被覆盖度的减少可能是干旱影响的结果，可以用来评估干旱的严重程度。
2.2 干旱监测的遥感技术方法干旱监测的遥感技术方法主要包括以下几个方面：- 多时相遥感数据对比：通过对比不同时间的遥感数据，可以发现干旱发生和发展的过程。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展随着气候变化的加剧，干旱事件在全球范围内越来越频繁和严重。
干旱对人类社会和自然环境都造成了巨大的影响，所以干旱监测成为了非常重要的问题。
遥感技术因其广阔的覆盖区域和高时空分辨率特性，已被广泛应用于干旱监测领域。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展。
1. 植被指数法植被指数法基于植被受干旱影响减弱的原理，通过遥感数据计算植被指数的变化，来反映干旱的程度。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、归一化差异植被指数（NDWI）等。
在使用植被指数进行干旱监测时，需要根据不同的植被指数和监测区域的气候条件确定相应的干旱指数阈值。
2. 基于温度比值法基于温度比值法（TBR）是一种利用遥感数据进行干旱监测的方法。
该方法主要是通过计算地表温度与大气温度之比，以反映地表水分情况。
在干旱条件下，地表的蒸发散发会减少，导致地表温度升高，而大气温度因为缺少降雨的冷却作用可能依然保持较高状态，从而导致TBR值升高。
因此，TBR值越高，代表区域的干旱程度越高。
3. 基于红外干热指数法基于红外干热指数法（IRHI）主要是利用遥感数据计算红外辐射和可见光辐射之间的比值，以表征地表水分含量。
在干旱条件下，持续的高温天气会导致地表水分蒸发减少，红外辐射与可见光辐射之比增大，因此IRHI值也呈上升趋势。
同时，IRHI与TRB方法相比，更为稳健，可以避免由于大气校正误差等因素对监测结果的影响。
4. 基于径流量和蒸散量的方法基于径流量和蒸散量方法通常采用水文模型估算区域的蒸散发和径流量，以反映干旱情况。
该方法依赖于地表水文循环模型，根据监测区域的气候、地形、土地利用等因素，模拟地表水文循环过程，包括降水量、蒸散发、径流量等，进一步反映干旱的程度。
同时，可以利用遥感数据对水文模型进行更新，提高模型精度和应用范围。
综上所述，基于遥感的干旱监测方法包括植被指数法、基于温度比值法、基于红外干热指数法和基于径流量和蒸散量方法等。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展一、遥感技术在干旱监测中的应用1. 植被指数2. 土壤水分遥感土壤水分是干旱监测中的重要参数之一，而遥感技术可以通过微波遥感或热红外遥感来获取土壤水分信息。
微波遥感利用微波波段的信号穿透能力来获取土壤深层的水分信息，而热红外遥感则是通过地表温度的变化来推测土壤水分的情况。
这些信息可以为干旱监测和预警提供有力的支持。
3. 热惯性遥感热惯性遥感是利用地表温度的变化来判断植被水分状况的一种遥感手段。
在干旱条件下，植被水分减少导致地表温度升高，因此可以通过热惯性遥感技术来监测干旱的发生和发展过程。
以上这些遥感技术都可以为干旱监测提供重要的信息支持，为决策者提供科学依据。
1. 遥感数据应用随着卫星遥感技术的不断发展，各种高分辨率、多光谱的遥感数据不断涌现，例如Landsat、MODIS、Sentinel等系列卫星的数据都被广泛应用于干旱监测中。
这些数据具有全球范围、长时间序列、高空间分辨率等优势，为干旱监测提供了丰富的信息资源。
2. 遥感技术融合随着多源遥感数据的融合应用，研究者开始尝试将光学遥感和雷达遥感相结合，或者将遥感数据与气象、水文数据相融合，以期得到更全面、准确的干旱监测结果。
这种遥感技术融合的研究是当前干旱监测领域的一个热点方向。
为了更好地利用遥感数据监测干旱，研究者不断开发和改进各种遥感技术模型，例如土壤水分反演模型、植被水分模型等。
这些模型可以更准确地从遥感数据中提取干旱相关的信息，为干旱监测提供更可靠的依据。
三、未来研究方向和挑战1. 多尺度遥感监测当前，大部分遥感监测主要集中在中小尺度上，而对于大尺度干旱监测的研究还比较薄弱。
未来需要加强对多尺度干旱监测技术的研究，以满足不同尺度干旱监测的需求。
虽然遥感技术已经广泛应用于干旱监测，但是在实际应用中还存在一些挑战，例如数据处理与提取效率、监测精度等问题。
未来需要继续提高遥感技术在干旱监测中的应用效率和准确性。
农业干旱遥感监测方法及其应用的研究进展
• . 植被供水指数法(VSWI)
• 植被供水指数是以地表温度和植被指数为监测指标的一种综合监测干旱 的方法。其原理是当植物供水不足导致作物由于缺水死亡时，归一化植 被指数会急剧下降而叶表面温度迅速升高。
VSWI NDVI Ts
• 式中：VSWI——植被供水指数；NDVI——植被指数；Ts——植被冠层 温度(以反演的地表温度近似为植被的冠层温度)。
• 2)全植被覆盖地表下的干旱监测，由于单层模型前提下的热力学机制不 明确，完全植被覆盖度的界定不清楚，不适合全生育期的监测，有一定 的局限性。一植被 供水指数法(VSWI)等广义的、适合于植物各时期的模型方法。
• 3)对于部分植被覆盖地表的干旱监测一般采用综合指数评价，如条件植 被温度指数法(VTCI)、温度植被指数法(TVDI)等双层模型，但一般涉及 过多的非遥感参数如气象要素、叶面指数等，未来应将研究方向重点放 在模型的简化上
我国农业干旱遥感监测方法 及研究进展
• 频繁的干旱已成为世界范围内最为严重的气候灾害之一，它严重 的影响着农业布局和农田产量进而直接阻碍了社会经济的可持续 发展，对农业经济和农民生活造成了严重影响。农业干旱是多种 因素共同作用的结果，水文条件、气象条件、农作物布局、作物 品种及生长状况、耕作制度及耕作水平都可对农业干旱的发生与 发展起到重要影响，因此对农业干旱的实时动态监测势在必行。 随着农业干旱预测、评价工作的不断发展和完善，农业干旱监测 方法也有了较大的发展，相对于传统农业干旱监测手段，遥感监 测方法具有范围广、宏观、动态监测的优势。但对于不同下垫面 类型，农业干旱遥感监测方法也不同，一般可分为基于裸露地表、 部分覆盖度地表和全植被覆盖地表3种监测方法。
基于裸露地表的遥感监测
1. 热惯量法
土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究
目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1研究意义 (1)1.2旱情与干旱的概念、描述指标 (4)1.3干旱的危害 (5)1.4我国干旱的特点、分布状况 (7)1.5常用的干旱分等定级方法 (10)1.6目前针对干旱及土壤水分的监测方法 (11)第二章国内外土壤水分遥感监测研究进展情况 (12)2.1国外遥感监测土壤水分发展状况 (12)2.2国内遥感监测土壤水分发展状况 (13)第三章遥感监测土壤水分的理论基础 (15)第四章遥感干旱监测及土壤水分监测的方法介绍 (17)4.1 基于地表温度的遥感干旱监测方法 (17)4.1.1热惯量法 (17)4.1.2表观热惯量植被干旱指数 (19)4.1.3条件温度指数法 (20)4.1.4归一化差值温度指数 (20)4.2 基于植被指数的遥感干旱监测方法 (21)4.2.1简单植被指数 (22)4.2.2比值植被指数 (22)4.2.3归一化植被指数 (22)4.2.4增强植被指数 (23)4.2.5条件植被指数 (24)4.2.6距平植被指数 (24)4.3 基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法 (26)4.3.1条件植被温度指数 (26)4.3.2 温度植被旱情指数 (27)4.3.3植被温度梯形指数 (29)4.3.4作物缺水指数法 (30)4.4基于红外的遥感干旱监测方法 (32)4.4.1垂直干旱指数法 (32)4.4.2修正的垂直干旱指数法 (33)4.5 微波遥感法 (35)4.5.1被动微波遥感监测土壤水分 (35)4.5.2 主动微波遥感监测土壤水分 (36)4.6 高光谱法 (38)第五章主要方法的分析与比较 (40)第六章结论与展望 (42)参考文献 (45)土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究摘要干旱作为我国频发的气象灾害之一，其持续时间长，波及范围，涉及领域之广，对我国的国民经济造成严重影响，特别是农业生产损失惨重。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展随着人类社会的发展和城市化进程的加快，水资源的供需矛盾日益凸显。
干旱作为水资源短缺的重要表现形式，已经成为全球范围内的一大挑战。
对干旱的监测和预警显得尤为重要。
传统的干旱监测方法主要依赖于气象观测站点的数据以及气象模型的模拟结果。
这些监测方法存在覆盖面有限、时空分辨率较低以及缺乏实时性等问题。
基于遥感的干旱监测方法具有广阔的应用前景，其研究进展对于解决干旱监测难题具有重要意义。
遥感技术可以获取地表信息、气象信息和水文信息等多种数据，为干旱监测提供了新的途径。
基于遥感的干旱监测方法主要包括多光谱遥感监测、热红外遥感监测和微波遥感监测等。
1. 多光谱遥感监测多光谱遥感主要利用卫星和航空平台获取的多频谱遥感影像数据，包括可见光、红外、近红外等波段的数据。
通过提取地表植被指数、地表温度等参数，可以对干旱程度进行监测和评估。
多光谱遥感监测方法广泛应用于农业干旱监测、城市化导致的土地干旱监测等领域。
2. 热红外遥感监测微波遥感主要利用卫星获取的微波数据，可以穿透云层和植被，实现对地表土壤湿度和植被水分的监测。
微波遥感监测方法可以克服多光谱遥感在云层和植被遮蔽下的局限性，具有较强的适用性。
微波遥感监测方法广泛应用于干旱地区的土壤湿度监测、植被水分监测等领域。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法也取得了长足的进展。
主要体现在数据源的多样化、监测精度的提高、监测时空分辨率的增加等方面。
1. 数据源的多样化随着卫星遥感技术的不断发展，获取地表信息的手段越来越多样化。
目前，除了可见光、红外等波段的卫星遥感数据外，地球观测卫星、气象卫星等新型卫星的数据也开始被广泛应用于干旱监测。
这些多样化的数据源能够为干旱监测提供更全面和准确的信息。
2. 监测精度的提高随着遥感技术的不断进步，监测精度得到了显著提高。
通过结合高分辨率遥感影像和激光雷达遥感数据，可以实现对干旱地区地表的精细化监测，为监测结果的准确性提供了保障。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法是利用遥感数据来探测地表干旱程度和时空分布的研究方法。
遥感数据能够提供全球覆盖、多时相、多波段的信息，对于干旱监测具有独特的优势。
随
着遥感技术的不断发展和遥感数据的不断更新，基于遥感的干旱监测方法也得到了不断的
完善和改进。
目前，基于遥感的干旱监测方法主要有以下几种：
1. 基于植被指数的干旱监测方法。
植被指数反映了地表植被的状况，可以用来评估
地表干旱程度。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、绿度指数（EVI）等。
这些指数通过遥感数据计算得到，可以反映出地表植被的可见光和红外辐射反射情况，从而间
接反映地表干旱程度。
3. 基于地表温度的干旱监测方法。
地表温度是地表干旱的一个重要指标，可以通过
遥感技术获取。
地表温度反映了地表的热力状况，是地表干旱的一个重要表征。
常用的地
表温度指标包括地表温度（LST）和亮温（BT）等。
通过遥感数据对地表温度进行监测，可以评估地表干旱的程度和时空分布。
4. 基于多源数据的干旱监测方法。
随着遥感技术和数据类型的不断发展，基于多源
数据的干旱监测方法也得到了广泛的研究和应用。
多源数据包括可见光、红外、热红外、
微波等多种波段和传感器获取的数据。
利用这些数据，可以综合利用不同的指标和方法来
评估地表干旱程度，提高干旱监测的准确性和可靠性。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展一、干旱监测指标1. 土壤水分指数土壤水分是反映干旱程度的重要指标之一。
遥感技术可以通过遥感影像获取植被生长指数（NDVI）、植被干旱指数（VCI）、土壤水分指数（SWI）等数据，来反映土壤水分状况。
研究表明，SWI在干旱监测中具有较高的准确性和实用性，能够及时监测并评估干旱程度。
2. 植被覆盖度指标植被覆盖度是评估干旱影响的另一个重要参数。
通过遥感技术获取的植被覆盖度数据可以反映植被生长状态，从而评估干旱对植被的影响。
近年来，一些新的植被指数如NDII、TVI等也被引入到干旱监测中，提高了遥感监测的准确性和可操作性。
3. 温度指标温度是影响植被生长和土壤水分蒸发的重要因素，因此在干旱监测中也具有重要作用。
遥感技术可以获取地表温度数据，并结合其他气象数据，如降雨量、湿度等，全面分析温度对干旱的影响。
二、遥感数据获取1. 光学遥感影像光学遥感影像是获取土地覆盖、植被生长等信息的重要数据源。
近年来，高分辨率遥感影像的广泛应用为干旱监测提供了更为精细的数据支持。
与传统的农田调查相比，遥感影像能够实现大范围、高效率的干旱监测，为干旱防治工作提供了更为全面的数据支持。
2. 雷达遥感数据雷达遥感技术可以获取地表粗糙度、植被结构、地形等信息，对干旱监测有着重要作用。
雷达遥感数据可以突破光学遥感在云雾天气下获取数据的限制，为干旱监测提供了更加可靠的数据来源。
热红外遥感数据可以获取地表温度信息，可用于反映地表水分蒸发、土壤湿度等情况，对干旱监测有着重要作用。
近年来，热红外遥感数据在干旱监测中得到了广泛应用，为干旱的预测和防治提供了重要数据支持。
三、遥感技术在干旱监测中的应用1. 干旱监测模型以遥感数据为基础的干旱监测模型成为研究的热点之一。
利用机器学习、人工智能等技术，结合遥感数据和气象数据，构建了一系列高效准确的干旱监测模型，为干旱监测工作提供了新的思路和方法。
基于遥感数据构建的干旱监测平台为各级政府部门和农业生产主体提供了便捷的干旱监测服务。
我国干旱遥感监测技术方法研究进展
用哪 种 （ ） 些 方法 比较 合适 ， 文从 这个 角度 出发 ， 本 总 结 出不 同下 垫面下相 应 的监测方 法 ， 比其优 劣 ， 对 为 实 际 的业务 和科研 工作提 供参考 。 通常 ， 下垫面分裸 土 、 分植 被覆 盖 和全植 被 覆 部 盖 。对于裸土 ， 热惯量法 和微波遥 感法能够得 到较好 的结果 ； 全植被覆盖条件下 ， 物缺水指 数法 、 作 供水植 被指数法 比较适 用 。如何解 决部 分植 被覆 盖条 件 下 旱情 的监测是一个值得研究 的问题 ， 尤其是 在用 热红 外遥感监测土壤水分 时尤 为必要 ， 因为在农 作物 的生 长过程 中 ， 部分覆 盖 在生长 期 中 占有 很 长 时间 ， 双 而 层模 型就是针对这一 问题 进行研 究 的成果 。
务应用 中 ， 们关 心 的往 往 是不 同下 垫 面下 应该 应 我
了监测的实用性和实时性。 余涛 、 田国良等ｌⅢ １ 在此 ０
基 础上 对热惯量 值 Ｐ， 表综合 参 量 Ｂ 以及 地 表温 地 差 （ Ｔ ）的关系进 行简 化 ， 遥感 资料 直接 获得 了 Ａ ｇ 用 土壤 的热惯 量值 ， 因 只考 虑 了参 数 间 的统 计关 系 但 忽略 了物理联 系从 而影 响 了反演 的精 度 。 后来 ， 田国
度昼夜 的变化 幅度来 推求 土壤 含水 量。其表达式
为 ： ＝ Ｃ（ Ｐ １一Ａ）△Ｔ ； 中 ， 热惯量 ， ０ ／ ０其 Ｐ为 △丁 为 昼 夜温 差 ， 为全 波段反 照率 ， Ａ Ｃ为 常数 。 在 推算热 惯量值 时 ，ｒｅ ｌ 引入 一个 地表综 Ｐｉ 等 ９ ｃ ｊ 合 参量 Ｂ。 这种 方法需 要大 量非遥 感地表 参数 ， 响 影
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收稿 日期 ：０ ６年 １ ２０ ０月 ２ ０日； 定稿 日期 ：０ ７年 １ ２ ２０ 月 ５日
基于遥感的干旱监测方法研究进展
摘要在全球变暖的气候背景下,近年来干旱频发且不断加剧,给人类的生产生活造成了严重的影响。
本文基于遥感原理,介绍了归一化植被指数、温度状态指数、标准化降雨指数和标准化降雨蒸散指数等几种常见的干旱指数,综述了运用不同干旱指数进行监测的实践应用。
最后,针对目前研究中存在的问题,对今后研究的主要方向作出了展望。
关键词干旱;遥感;监测方法;干旱指数中图分类号S127;S423文献标识码A 文章编号1007-5739(2020)02-0193-01开放科学(资源服务)标识码(OSID )Research Progress of Drought Monitoring Methods Based on Remote SensingHAO Xiao-lei(Juancheng Meteorological Bureau in Shandong Province ,Juancheng Shandong 274600)Abstract Under the background of global warming ,drought frequently occurs and intensifies in recent years ,which has a serious impact on human production and life.Based on the principle of remote sensing ,this paper introduced several common drought indexes such as normalized vegetation index ,temperature condition index ,standardized precipitation index and standardized precipitation evapotranspiration index ,and summarized the practical application of different drought indexes in monitoring.Finally ,in view of the existing problems in the current research ,the main research directions in the future were prospected.Key words drought ;remote sensing ;monitoring method ;drought index基于遥感的干旱监测方法研究进展郝晓雷(山东省鄄城县气象局,山东鄄城274600)我国作为干旱气象灾害严重的国家之一,降水量不能满足农作物的需求、并且有逐年减少的趋势,干旱事件频繁发生,对社会造成了巨大的经济损失。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展遥感技术在干旱监测和评估中发挥着重要的作用。
它可以提供大范围、高时空分辨率和实时的遥感数据，帮助确定干旱程度和干旱时空分布。
本文综述了基于遥感的干旱监测方法的研究进展。
1. 基于遥感指数的干旱监测遥感指数是根据可见光、红外线和微波等遥感数据计算得出的干旱指标。
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 反映了植被覆盖度，可以用来判断干旱情况。
其他常用的遥感指数包括EVIs (Enhanced Vegetation Index)、VIs (Vegetation Indices)等。
这些指数用于干旱监测时，可以通过长期监测和对比来确定干旱的时空分布。
2. 基于无人机遥感的干旱监测无人机遥感技术在干旱监测中具有独特的优势。
它可以提供高分辨率和高精度的数据，可以更准确地检测干旱的细节和变化。
无人机可以搭载多种遥感传感器，如多光谱、红外和热红外传感器，可以提供更全面的数据信息。
无人机遥感还可以定点观测和即时监测，帮助决策者及时采取措施应对干旱。
3. 基于机器学习的干旱监测机器学习是一种能够从数据中学习和提取规律的方法。
在干旱监测中，机器学习可以被应用于遥感数据的处理和分析。
通过训练算法，机器学习可以对遥感数据进行分类、回归和聚类等分析，进而识别干旱的特征和模式。
常用的机器学习算法有支持向量机、随机森林、神经网络等。
4. 基于遥感与地面观测的干旱监测遥感与地面观测的结合可以提高干旱监测的准确性和可靠性。
地面观测可以提供更详细的资料以验证遥感数据的准确性，并检测干旱情况。
地面观测可以通过监测土壤湿度、蒸散发和植被生长等参数，对遥感数据进行验证和校正。
地面观测还可以提供其他辅助数据，如气象数据和土地利用数据，用于干旱监测的分析和评估。
基于遥感的干旱监测方法不断得到改进和发展，展现出更高的准确性和可靠性。
未来的研究可以进一步研究遥感技术与其他观测手段的结合，提高干旱监测的时空分辨率和预测能力，为干旱管理提供更全面的数据支持。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展干旱是指由于降水量不足或正常气温下的高蒸发造成土壤水分不足的一种自然灾害。
干旱对农业、生态环境和社会经济发展都具有严重影响，及时准确地监测和预警干旱是保障粮食安全和生态环境稳定的重要手段之一。
遥感技术具有高时空分辨率、宽覆盖范围和可定量化等优势，已成为干旱监测的重要工具之一。
本文旨在综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展。
1. 图像处理方法基于遥感图像的干旱监测方法主要包括基于多光谱遥感图像和基于水分指数的方法。
多光谱遥感图像反映了植被的光谱特征，通过分析植被指数变化，可以判断地表的干湿程度。
水分指数是植被指数与热惯量指数的组合，能够更准确地反映土壤水分状况。
2. SAR（Synthetic Aperture Radar）技术SAR技术是一种利用雷达原理获取地表反射率的遥感技术，具有在任何天气和光照条件下获取数据的能力。
SAR技术可以获取土壤表面的微小变化，进而判断土壤水分状况。
目前，SAR在干旱监测中的应用主要以土壤湿度反演和植被胁迫监测为主。
3. 遥感与气象数据融合遥感数据和气象数据都能够提供干旱监测所需的信息，两者结合可以提高干旱监测的准确性和可靠性。
基于遥感和气象数据融合的干旱监测方法可以通过分析不同数据源的各自优势，综合考虑多个因素进行干旱监测。
4. 机器学习方法机器学习方法在干旱监测中得到了广泛应用。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些方法通过建立数据和干旱指标之间的关联模型，可以对干旱进行准确分类和预测。
5. 时序遥感数据分析时序遥感数据分析是指通过长期的遥感数据，分析地表的变化趋势和周期性，从而判断干旱的发生和演变情况。
时序遥感数据分析可以帮助了解干旱的季节性和年际变化规律，提前预警和采取应对措施。
基于遥感的干旱监测方法包括图像处理方法、SAR技术、遥感与气象数据融合、机器学习方法和时序遥感数据分析。
这些方法的应用可以提高干旱监测的准确性和时效性，为干旱灾害的预防和防治提供科学依据。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展干旱是一种全球性的自然灾害，对农业、水资源管理和生态环境等方面都具有重要的影响。
遥感技术由于其高时空分辨率和遥感图像数据的可获取性，成为干旱监测的重要工具。
本文将对基于遥感的干旱监测方法的研究进展进行综述。
遥感技术主要利用卫星、飞机或无人机等载体获取地球表面的图像信息，其中包括可见光、红外和微波等不同波段的数据。
基于遥感的干旱监测方法主要包括指数法、阈值法、物理模型法和机器学习法等。
指数法是基于遥感数据中反映植被生长状况的指数进行干旱监测的一种方法。
常用的指数包括植被指数（如归一化差异植被指数NDVI）和水分指数（如归一化差异水分指数NDWI）。
根据这些指数的数值范围，可以判断地表是否存在干旱的影响。
阈值法是根据遥感数据中某些指标的阈值来判断干旱的方法。
常用的指标包括温度、NDVI、土壤湿度等。
根据经验或统计方法确定阈值，当指标值低于阈值时，可以判断该地区存在干旱。
物理模型法是利用遥感数据和气象数据等进行建模和模拟的方法。
通过物理模型，可以分析植被蒸腾过程、土壤水分平衡等因素对干旱的影响，并预测未来的干旱状况。
机器学习法是利用遥感数据和其他环境数据，通过训练模型来进行干旱监测的方法。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
通过训练样本的标记和特征提取，可以建立预测模型，并利用该模型对未来的干旱情况进行预测。
除了上述的方法，还有一些新的研究进展被应用于基于遥感的干旱监测中。
基于高光谱遥感数据的干旱监测方法，通过光谱数据的高维信息，可以提取更多与干旱相关的特征，并增强监测的精度。
基于人工智能的干旱监测方法也逐渐受到关注，通过深度学习等技术，可以自动提取特征并进行干旱监测。
基于遥感的干旱监测方法在数据获取的便利性和数据处理的高效性方面具有优势，已经取得了一系列的研究进展。
未来的研究方向将更加注重遥感数据与其他数据的融合，并结合物理模型和机器学习等方法，提高干旱监测的精度和实时性。
遥感技术在农业干旱监测中的应用研究
遥感技术在农业干旱监测中的应用研究【摘要】遥感技术在农业干旱监测中的应用研究具有重要的意义。
通过遥感技术，可以实现对农田水分状况的实时监测和分析，帮助农民及时采取灌溉措施，避免干旱造成的损失。
本文首先介绍了遥感技术在农业干旱监测中的原理，然后详细描述了其应用方法和优势。
接着给出了几个实际应用案例，展示了遥感技术在农业干旱监测中的效果。
展望未来研究方向，强调了遥感技术在农业干旱监测中的重要性。
通过本文的研究，可以为农业灌溉管理提供科学依据，提高农田的利用效率，减少干旱对农业生产带来的不利影响。
【关键词】遥感技术、农业、干旱监测、应用研究、原理、方法、优势、应用案例、发展趋势、重要性、未来研究方向、总结。
1. 引言1.1 研究背景农业是国民经济的重要组成部分，而干旱是农业生产中的主要自然灾害之一。
干旱导致土壤水分不足，影响作物生长，使农作物产量大幅下降，严重威胁粮食安全。
及时准确地监测农田的干旱情况对于提高农业生产效益至关重要。
在此背景下，研究遥感技术在农业干旱监测中的应用，探索其原理、方法、优势、应用案例和发展趋势，具有重要的理论和实践意义。
通过对遥感技术在农业干旱监测中的深入研究，可以提高监测精度和效率，为农民提供科学的决策支持，推动农业生产的可持续发展。
1.2 研究意义遥感技术可以通过卫星、飞机等载体获取大范围地表信息，包括土壤湿度、植被覆盖、气象条件等因素，从而实现对干旱情况的快速监测和分析。
通过这些信息，可以及时判定干旱程度，为农民和农业管理部门提供决策支持。
遥感技术还可以实现对农业灌溉水资源的有效管理，优化农田用水结构，提高农业生产效率。
在当前全球气候变暖、干旱频发的背景下，开展遥感技术在农业干旱监测中的应用研究具有重要的现实意义和深远影响。
2. 正文2.1 遥感技术在农业干旱监测中的原理遥感技术在农业干旱监测中的原理主要是利用卫星、飞机或地面设备获取各种波段（如可见光、红外线、微波等）的遥感数据，通过对这些数据进行处理和分析，来获取反映地表水分状况的信息。
遥感技术在干旱监测中的应用研究分析
技术应用 论点ARGUMENT51遥感技术在干旱监测中的应用研究分析文/陈鹏 潘锋 吴麟干旱是一种全球性的灾害，会对干旱地区的经济和社会发展产生极大的影响。
我国作为一个农业大国，农业生产对国家经济的发展具有举足轻重的作用。
干旱灾害极易导致农作物产量减少、生态环境恶化，从而对人们的正常生活产生不利影响，甚至会威胁到人类的生存。
因此，干旱监测研究一直是科研工作者关注的焦点。
遥感技术作为一种新型的监测手段，已经广泛应用于各个领域。
本文研究了遥感技术在干旱监测中的应用特点、原理及方法，探讨了目前干旱遥感监测中存在的问题，并针对这些问题提出了几点建议。
一、遥感技术的特点遥感技术是一种新型的、高科技的空间探测技术，具有以下特点：（1）时效性强。
遥感技术通过对某一目标进行观测，能够在很短的时间内得到有效信息。
因此，遥感技术具有较强的时效性。
（2）普及范围广。
遥感技术在一定程度上能够突破时空限制，进行全球范围内的观测与应用。
目前，全球卫星导航系统已经得到广泛应用，其高时空分辨率使遥感技术在全球范围内迅速普及。
（3）综合性强。
针对不同目标，遥感技术须采用不同的探测手段。
因此，遥感技术具有较强的综合性。
（4）针对性强。
不同目标具有不同的特性和特征，遥感技术能够针对特定目标进行有效监测与分析。
（5）较高的准确性与可靠性。
遥感技术能够对空间目标进行实时监测与分析，并能同时收集和处理多种类型信息，因此其准确性和可靠性较高。
此外，遥感技术还具有极强的空间分辨能力，因此在实际应用中应充分发挥其自身优势。
二、干旱遥感监测的原理及方法遥感技术的发展已有近百年的历史。
随着时代的进步，遥感技术在干旱监测领域得到目前，遥感技术已经在干旱监测方面得到了广泛应用。
但在实际应用过程中，遥感技术仍存在些许不足。
本文在分析遥感技术存在问题的基础上，提出一些改进措施，希望能为相关单位提供一些借鉴。
论点 ARGUMENT 技术应用52了迅速推广和普及，并且取得了一定的成绩。
干旱遥感监测方法研究进展_杨世琦
第30卷第2期2010年6月高原山地气象研究P l a t e a u a n d M o u n t a i nM e t e o r o l o g y R e s e a r c h V o l 30N o .2J u n .2010收稿日期:2010-02-18资助项目:重庆市科技攻关计划项目C S T C ,2009A C 0125;科技部“西部开发科技行动”重大项目(2005B A 901A 01)作者简介:杨世琦,硕士,工程师,主要从事农业气象,遥感应用等方面的研究。
E -m a i l :y a n g s h i q i @g m a i l .c o m文章编号:1674-2184(2010)02-0075-04干旱遥感监测方法研究进展杨世琦1,高阳华1,易 佳2(1.重庆市气象科学研究所,重庆 401147;2.西南大学地理科学学院,重庆 400715)摘要:本文对国内外学者在干旱遥感监测方面所做的工作进行了总结。
根据选取资料的不同,将国外进行干旱遥感监测的情况归纳为5类,分别介绍了主要方法及其进展。
同时,对国内开展干旱遥感监测的情况从空间尺度、时间尺度、监测手段、监测方法等4个方面进行了分析,并讨论了干旱遥感监测在实际应用中存在的问题。
关键词:干旱;土壤含水量;遥感;监测中图分类号:P 407 文献标识码:A d o i :10.3969/j .i s s n .1674-2184·2010.02.017引言干旱是指由水分收支或供求不平衡所形成的水分短缺现象,因其出现频率高、持续时间长、波及范围大,对国民经济特别是农业产生严重影响,历来被人们所关注,已经成为世界性的重大自然灾害。
土壤含水量是判断干旱的重要指标之一,也是旱情监测的基础。
土壤含水量的获取可分为3类:田间单点实测法、土壤水分模型法和遥感法[1]。
其中遥感法可以快速获得大面积的土壤水分信息,具有宏观、动态、经济的特点,被广泛用于干旱监测。
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第30卷第2期高原山地气象研究Ｖｏｌ30Ｎｏ.2 2010年 6月ＰｌａｔｅａｕａｎｄＭｏｕｎｔａｉｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＪｕｎ.2010文章编号:1674-2184(2010)02-0075-04干旱遥感监测方法研究进展杨世琦1,高阳华1,易佳2(1.重庆市气象科学研究所, 重庆401147;2.西南大学地理科学学院, 重庆 400715)摘要:本文对国内外学者在干旱遥感监测方面所做的工作进行了总结。
根据选取资料的不同,将国外进行干旱遥感监测的情况归纳为5类,分别介绍了主要方法及其进展。
同时,对国内开展干旱遥感监测的情况从空间尺度、时间尺度、监测手段、监测方法等4个方面进行了分析,并讨论了干旱遥感监测在实际应用中存在的问题。
关键词:干旱;土壤含水量;遥感;监测中图分类号:Ｐ407文献标识码:Ａｄｏｉ:10.3969/ｊ.ｉｓｓｎ.1674-2184·2010.02.017引言相同像元的ＮＤＶＩ序列资料进行比较,使得ＮＤＶＩ值更具可比性;Ｋｏｇａｎ[6]认为一个地区的气候状况,土壤类型质干旱是指由水分收支或供求不平衡所形成的水分短地,植被类型分布以及地形条件都会影响ＮＤＶＩ值的变缺现象,因其出现频率高、持续时间长、波及范围大,对国化;Ｓｕｇｉｍｕｒａ[7]研究也表明ＮＤＶＩ值要受到海拔的影响, 民经济特别是农业产生严重影响,历来被人们所关注,已海拔高的地区ＮＤＶＩ值相对较高,考虑地形地貌因素以经成为世界性的重大自然灾害。
土壤含水量是判断干旱及联系气象因子变化会使监测结果更加准确。
的重要指标之一,也是旱情监测的基础。
土壤含水量的 1.2利用热红外波段获取地表温度日变化幅度和热模获取可分为3类:田间单点实测法、土壤水分模型法和遥型结合估测土壤湿度。
感法[1]。
其中遥感法可以快速获得大面积的土壤水分信热惯量随着土壤含水量的增加而增大,利用热红外息,具有宏观、动态、经济的特点,被广泛用于干旱监测。
遥感可以观测地表温度,获得热惯量,进而估测土壤湿1国外研究综述度。
如Ｗａｔｓｏｎ、Ｐｈｏｎ等[8,9]在地质研究中最早应用热模型;Ｋａｈｌｅ[10]提出热惯量的概念;Ｐｒｉｃｅ等[11]简化潜热蒸散国外采用遥感技术监测土壤含水量始于20世纪70 形式,总结了热惯量法及其遥感成像原理,提出了表观热年代,其方法大致可以分为5类。
惯量ＡＴＩ(ＡｐｐａｒｅｎｔＴｈｅｒｍａｌＩｎｅｒｔｉａ),从而可用卫星提供1.1利用可见光和近红外遥感资料进行监测 , 主要利用的反射率和热红外辐射温差计算热惯量;Ｅｎｇｌａｎｄ等[12] 植被指数和植被状态指数。
提出了辐射亮度热惯量(Ｒａｄｉｏ-ｂｒｉｇｈｔｎｅｓＴｈｅｒｍａｌＩｎｅｒ- 植被指数常用来监测某一时段或生长季的降水和干ｔｉａ,即ＲＴＩ)的概念,且认为ＲＴＩ对土壤水分的敏感性好旱,多为定性结果。
如Ｊａｃｋｓｏｎ等[2]利用ＮＤＶＩ监测干旱于ＡＴＩ;Ｃａｒｌｓｏｎ[13]利用ＮＯＡＡ/ＡＶＨＲＲ资料计算土壤有发现,植被指数对短暂水分胁迫不敏感,只有水分胁迫严效水分和热惯量。
重阻碍作物生长时才引起植被指数的明显变化,因而,植 1.3利用微波遥感 , 测量雷达后向散射系数以及测量监被指数不能及时反映植被覆盖下的土壤含水量,在洪涝测土壤水分含量。
区域和裸土区域应用受到限制;Ｋｏｇａｎ[3]提出植被状态指微波分为主动微波和被动微波,主动微波通过测量数(ＶＣＩ),并认为ＶＣＩ优于ＮＤＶＩ。
事实上,二者各有优雷达的后向散射系数,被动微波通过测量土壤亮温来估缺点,植被指数受气候、土地利用和地理条件的影响,主测土壤水分。
在主动微波遥感领域,合成孔径雷达要反映植被的绝对生物量和区域干旱程度,而ＶＣＩ主要(ＳＡＲ)已成为国际对地观测领域最重要的前沿技术之受天气的影响,只能反映植被覆盖区干旱的相对变化。
一。
被动微波估测土壤水分主要分成两大块:一是针对为了减少植被指数对大气的依赖,Ｋａｎｆｍａｎ等[4]发展了裸露地表的土壤水分反演,另一个是针对植被的土壤水抗大气植被指数(ＡＲＶＩ);Ｂａｗａ等[5]发现利用多年同期分反演模型。
施建成[14]等针对Ｑ/Ｈ模型进行了修正, 收稿日期:2010-02-18资助项目:重庆市科技攻关计划项目ＣＳＴＣ,2009ＡＣ0125;科技部“西部开发科技行动”重大项目(2005ＢＡ901Ａ01)作者简介:杨世琦,硕士,工程师,主要从事农业气象,遥感应用等方面的研究。
Ｅ-ｍａｉｌ:ｙａｎｇｓｈｉｑｉ@ｇｍａｉｌ.ｃｏｍ76高原山地气象研究第30卷提出了一个新的关于粗糙度对裸露土壤微波辐射影响的布情况;宋小宁等[28]以西北半干旱地区的内蒙古农牧交半经验Ｑ/Ｐ,通过ＡＩＥＭ模拟比较,Ｑ/Ｐ模型比Ｑ/Ｈ模型错地带为研究区,利用土壤调整植被指数(ＭＳＡＶＩ)、归一更具实用性;Ｐａｌｏｓｃｉａ等[15]研究证明,不同频率或者同频化植被水分指数(ＮＤＷＩ)、热红外反演的植被冠层温度, 率不同极化的亮温差(ΔＴ)和土壤水分的变化是正相关通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的。
模型微波遥感具有全天时、全天候、较强的穿透力、的综合指标(ＶＴＷＳＩ);刘静等[29]以三峡库区作为研究区高分辨率等优点,但观测结果局限于表层,且雷达数据覆域,选择植被状态指数法(ＶＣＩ)、温度植被旱情指数法盖面小,数理处理繁琐。
微波遥感反演依然是当前的一(ＴＶＤＩ)和植被供水指数法 (ＶＳＷＩ), 结合实测土壤数据 , 个研究热点和难点,至今还没有一种真正实用的地表温定量研究干旱时空变化情况。
度和土壤水分监测方法达到实用要求,特别是地形复杂 2.2时间尺度上和植被覆盖地区需要进一步深入[16]。
有对作物某一生长时期的研究,也有对整个生长季1.4综合利用可见光、近红外和热红外资料 , 提出了不全过程的动态监测,如秦其明等[30～33]以宁夏回族自治区少有效的干旱监测指标和方法。
为研究区域,从可见光、近红外、热红外和微波波段中提Ｋｏｇａｎ[17]在提出ＶＣＩ指数后,又提出了温度状态指取能够表征农田生态特征的遥感信息,构建基于多维光数(ＴＣＩ);Ｊａｃｋｓｏｎ[18]等研究叶片温度、土壤水分和植被指谱的农田干旱遥感监测模型库,提出垂直干旱指数数之间的关系,提出了作物缺水指数(ＣＷＳＩ),由于ＣＷＳＩ(ＰＤＩ)、改进的垂直干旱指数 (ＭＰＤＩ)、短波红外垂直干对冠层温度、气温和水汽压差的测定误差显得非常敏感; 旱指数(ＳＰＤＩ),实现作物全生长期农田干旱的动态监Ｍｏｒａｎ等[19]将该指数推广到部分植被覆盖条件,提出了测。
水分亏缺指数(ＷＤＩ);Ｊｕｐｐ等[20]提出农田蒸散的双层模 2.3监测手段上型,该模型把地表覆盖分为植被层和土壤层,并在能量上主要表现在多波段综合(可见光、近红外、热红外综和温度上有所区分,其中引入了植被覆盖度的变量,实现合),多影像融合(Ｍｏｄｉｓ数据与ＴＭ影像融合)等方面,如了对部分植被覆盖地区旱情的监测;Ｐｒｉｃｅ[21]用植被指匡昭敏等[24]利用高时间分辨率的ＭＯＤＩＳ卫星数据,采用数、地表温度估测区域蒸散量;Ｇｉｌｉｅｓ等[22]利用遥感反演植被状态指数(ＶＣＩ)和温度条件指数(ＴＣＩ)构建干旱指的地表真实温度和ＮＤＶＩ三角方法估测土壤有效水分; 数(ＤＩ)遥感监测模型,并融合具有高空间分辨率的ＥＴＭ[ 23]旱指数(ＴＶＤＩ),该方法模型参数可由图像数据直接获 2.4监测方法上得,计算简单方便,但ＴＶＤＩ只能表示同一图像水分状况既有对原有方法的简化和完善,也有对新方法的探的相对值,在时间上不具有可比性;为了提高干旱指数与索,建立了不少像ＳＳＴＤＭ-Ｓ、ＳＳＴＤＭ-Ｌ1、能量温度比等实测值的相关性,Ｋｉｍｕｒａ[24]改变了湿边的构造,提出改进切实可行的新模型和新指标,如在推算热惯量值时,余后的温度植被干旱指数(ＭＴＶＤＩ)。
涛、田国良等[35]在Ｐｒｉｃｅ[11]研究的基础上对热惯量值Ｐ、1.5综合利用可见光、近红外和微波监测土壤水分含地表综合参量Ｂ以及地表温差(ＡＴｇ)的关系进行简化, 量。
用遥感资料直接获得了土壤的热惯量值;后来,田国良利用可见光和近红外信息来估算植被覆盖度,用主等[36]又提出用表观热惯量(ＡＴＩ)来代替真实热惯量Ｐ, 动微波估算粗糙度,在此基础上由被动微波估测土壤水得到了广泛的应用。
王鹏新等[37]在前人研究的基础上, 分[ 25] 。
提出了条件植被温度指数的干旱监测模型(ＶＴＣＩ),实践2国内研究进展证明具有较好的应用前景;刘安麟等[38]简化作物缺水指数法(ＣＷＳＩ)干旱遥感监测模型,对陕西省关中地区春季我国开展遥感监测土壤水分工作虽然比国外晚,但干旱进行了监测,监测效果好于使用植被供水指数法是通过广大科研工作者在理论和实践上的不断努力,大(ＶＷＳＩ);Ｓｕ等[39]根据ＣＷＳＩ的原理 , 提出ＤＳＩ(Ｄｒｏｕｇｈｔ大缩短了与国外同类研究的距离。
夏虹等[26]根据各种ＳｔｒｅｓｓＩｎｄｅｘ)指数,在中国北方地区进行研究,实验结果遥感干旱监测方法的特点,将国内进行遥感监测的方法表明,ＤＳＩ与降水量呈显著的负相关关系;刘振华等[40]考归纳为5类。
而从国内开展工作的空间尺度、时间尺度、虑植被因素的影响,改进遥感热惯量模型,使其应用范围监测手段、监测方法等方面看,我国科研工作者都取得到从裸土扩展到植被覆盖区,拓宽了适用范围。
但由于地了很多可喜的成绩。
表和大气条件参数难以获取,影响了模型的反演精度,并2.1空间尺度上且边界条件确定上还有待于进一步改善,不能完全适用监测范围从具体的某个省、市自治区,绿洲-荒漠交于植被覆盖区;郭铌等[41]通过对西北不同生态系统之间错带等特定地理区域到全国范围的监测,如曾燕等[27]采ＮＤＶＩ特点和各生态系统间ＮＤＶＩ年变化及其年际变化用“表观热惯量指数”方法,结合ＮＯＡＡ/ＡＶＨＲＲ资料反规律的研究,设计了ＶＣＩ改进方案,提出了改进的条件植演的地表反照率和昼夜地表温度,获取全省干旱空间分被指数ＲＶＣＩ。
3结语近年来,关于干旱遥感监测研究方面的文章报道不多,作者认为在以下方面还有待于更深入探讨。
(1)地形复杂地区的干旱监测方法。
很多遥感监测模型会假设地面为一个平面,或者考虑监测区域的整体高程,仅仅对地形做一个简单的设定。
然而在地形复杂地区,高程对植被、地温等参数的影响非常大,很多在平原地区监测效果较好的方法并不适用于地形复杂地区,因而还需要能够反映复杂地形对干旱影响的有效方法。
(2)多云地区遥感数据的应用。
传统的干旱遥感监测方法不能充分利用云覆盖的遥感数据,造成多云地区遥感数据的时间分辨率降低。
考虑到这一情况,刘良明等[42]利用干旱指数与三个云参数之间的函数关系建立了云参数法干旱监测原始模型,随后,又在原有模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到新型云参数干旱遥感监测模型,在空间时间大尺度条件下的干旱监测取得了较好的效果[43]。