基于SARIMA模型和条件植被温度指数的干旱预测

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基于干旱自然过程的干旱指数研究和应用

基于干旱自然过程的干旱指数研究和应用
基于干旱自然过程的干旱指数研究和应用是一个跨学科的热门话题，它可以帮助研究人员更好地理解干旱行为，并建立有效的预防和
干旱相关性研究。

其核心目标是识别干旱主要过程，如外部变量（如
气候和土壤条件），内部变量（如植被和水分状态）以及它们之间的
关系，并应用这些变量和关系来估计干旱的程度。

干旱指数是蓄水相关的气候学变量，用于估计干旱状况。

有许多
干旱指标可以用来检测干旱，包括空气温度，湿度，风速，风向，露
点温度，降水量，太阳辐射，土壤湿度等。

此外，还有一些植被密度
指标，如非常重要的归一化植被指数（NDVI）。

依据这些参数，研究
人员可以计算出不同的干旱指数（如SPI，PDSI，ETI，EDDI等）。

干旱指数研究已经被广泛用于监测，记录和预测干旱的影响，以
便采取有效的减灾措施。

研究者使用这些指数来帮助分析干旱时间段，并对干旱演变过程进行更深入的研究。

这些干旱指数可用于生态系统
和农业系统模型，以研究干旱对生物多样性、总产量和作物种植结构
的影响。

近期，干旱指数也被用于气候变化影响和气候风险评估中，
用于衡量气候变化的影响，并评估其对生态系统和人类资源的影响程度。

另外，干旱指数也可以用于干旱时期的决策支持，采取适当的抗
旱措施并应对干旱危害。

干旱的模拟和预测

本文通过结合云南的具体自然条件，分析降水、土壤水、人工灌溉水、地下水的相互转化及其与农田蒸发量的作用过程来反映水稻的缺水情况，采用帕尔默旱度模式来确立旱度指标，并且在干旱综合评价时应用模糊综合评价的方法进行量化处理，以此得出旱情等级，提供干旱信息，为干旱的规划、监测和预报提供依据，从而保证当地的经济效益和社会效益。

关键词：帕尔默旱度模式模糊综合评价方法一、问题重述2010年西南地区遭遇的百年旱灾造成了严重损失。

为加强对干旱现状的分析和监控，适时预报旱情的发展趋势以积极地指导农业生产、水利工程抗旱和人工增雨作业等以保证当地效益，请建立相应的数学模型进行模拟与预测，并提出一个抑制干旱的方案。

二、问题分析2.1、农田水分转化过程分析自然界水分处于不断循环转化之中，农田水分也如此。

农田水分循环的过程主要包括入渗补给、潜水蒸发等环节。

大气水、地表水、植物水、土壤水和地下水的形态处于不断的循环和转化之中。

对于农田而言，水分转化主要表现为降雨和灌水入渗补给地下水、潜水蒸发、棵间蒸发和植物蒸腾等等。

降雨和灌水渗入土壤非饱和带，又从非饱和带进入地下水。

入渗补给地下水的过程是大气水—土壤水—植物水—地下水相互转化关系中最重要、最基本的环节之一，入渗包括降雨入渗和灌水入渗，其中降雨入渗补给是地下水补给的主要来源，同时也是区域水量均衡计算的主要因素之一。

潜水蒸发是地下水消耗的主要方式，在灌水和降雨不足以满足作物的需水要求时，浅层地下水对缺水量有一定的补充作用。

如果地下水能对作物的生长有所贡献，那么就要考虑地下水的影响。

但潜水蒸发同时会引起土壤的盐碱化，从而影响作物的生长。

土壤水是各种水体转换的纽带，其他水体通过转化为土壤水再转化为其他水体，降水经过入渗进土壤，再由土壤渗漏补给地下水或地表水，地表水也可以通过入渗补给土壤水和地下水，地下水通过毛管作用流入土壤，在地表面通过蒸发作用，使土壤水返回大气中。

农田水分转化过程如图（1）所示：图（1）2.2、水稻生长特点分析水稻属于沼泽植物，对水分要求高，抗旱能力很低。

干旱灾害预测模型构建及其应用分析

干旱灾害预测模型构建及其应用分析一、引言干旱灾害是自然灾害中严重威胁人类生产生活的重要因素之一。

早期预警和灾害预测模型的构建对于减少干旱带来的损失，保护生态环境和农业生产具有重要意义。

本文将探讨干旱灾害预测模型的构建方法以及应用分析。

二、干旱灾害预测模型的构建1. 数据采集与处理构建干旱灾害预测模型的第一步是收集并处理相关数据。

常用的数据包括气象数据、土壤数据、植被指数以及地表温度等。

收集到的数据需要进行清洗、整理和标准化，确保数据的准确性和可靠性。

2. 特征选择与提取在数据处理完成后，接下来需要对数据进行特征选择与提取。

特征选择是选择对于干旱预测具有重要意义的特征变量，可以使用统计方法或者机器学习方法进行筛选。

特征提取可以通过数学统计模型或者机器学习算法，将原始数据转化为可以用于预测的特征。

3. 模型构建与训练模型构建是指根据数据集建立预测模型的过程。

常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。

在模型构建过程中，需要合理选择合适的算法，并结合交叉验证和网格搜索等方法对模型进行调优。

通过训练数据集对模型进行训练和拟合，得到预测模型。

4. 模型评估与验证在模型构建完成后，需要对模型进行评估和验证。

通过评估模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等，可以对模型的预测能力进行客观评价。

同时，还需要利用独立数据集对模型进行验证，验证模型的泛化能力和稳定性。

三、干旱灾害预测模型的应用分析1. 干旱预警与决策支持通过构建的干旱灾害预测模型，可以实现对干旱的早期预警。

预警结果可以提供给农民、政府和相关部门，以便采取相应的防治措施。

预警结果还可以与其他决策支持系统结合，为农业、水资源管理和环境保护等领域的决策提供科学参考。

2. 干旱灾害风险评估干旱灾害风险评估是对干旱灾害发生可能性和严重程度的评估。

预测模型可以结合历史干旱事件数据和预测结果，对不同区域的干旱风险进行定量评估。

风险评估结果可以帮助政府和相关部门制定相应的应对策略，提高抗旱能力。

利用温度植被旱情指数（TVDI）进行全国旱情监测研究

利用温度植被旱情指数（TVDI）进行全国旱情监测研究第7卷第5期2003年9月遥感JOURNALOFREMOTESENSINGV o1.7,No.5Sep.,2003文章编号:1007—4619(2003)05—0420—08利用温度植被旱情指数(TVDI)进行全国旱情监测研究齐述华,王长耀,牛铮(中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学开放实验室,北京100101)摘要:利用NOAA—AVHRR资料提取的归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),构建NOVt-r,特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,对中国2000年3月和5月各旬的旱情进行了研究.研究结果表明在2O0O年3月和5月的重早区主要分布在中国西北地区,在华北和华南的部分地区也有较大范围的分布,3月和5月的全国重早面积分别为67.2×104km和126.1×104krn2;通过与各气象站测定的表层10cm土壤重量含水量(8)数据进行相关性研究表明,利用综合了植被覆盖信息和陆地表面温度信息的TVDI旱情指标能够较好地反映表层土壤水分变化趋势,作为旱情评价指标是合理的;对TVD1随NDVI和变化的敏感性评价结果表明,以陆地表面温度为基础的旱情指标相对比以植被指数为基础的旱情指标更合理.关键词:温度植被旱情指数;NDV1-,;特征空间;旱情;NDV1; 中图分类号:TP79/$3文献标识码:A1引言一个大流域的水文模型需要大量分布式数据作为模型的输入,因为模型所需要的多数变量是具有一定的空间分布规律的.遥感是获得陆面分布式信息最经济的技术手段,其中土壤水分状况是水文模型所关注的一个非常重要的变量之一,因而有必要研究利用遥感信息研究获取土壤水分状况信息. NOAA.A VHRR遥感数据由于其自身的特点在大面积旱情监测方面具有其很大的优势.利用遥感手段监测大范围旱情的研究在国内也已经取得很大的进展【】J.这些研究采用的旱情指标或者是建立在陆面温度基础上,或者建立在植被指数基础上,或者从实际蒸散和潜在蒸散的比值着手进行.在植被覆盖条件下,利用土壤表现热惯量法进行土壤水分状况评价存在很大的限制,而利用NDVI作为水分胁迫指标又表现出一定的滞后性_4j.相比之下温度作为水分胁迫指标具有更高的时效性_5j.以冠层或叶片辐射温度信息作为旱情评价指标早在20世纪80年代初期就得到广泛的应用_6'7j.然而,在应用遥感手段进行旱情监测时,如果单独以遥感获得的陆面温度作为指标,在植被覆盖不完全条件下,较高的土壤背景温度会严重干扰旱情信息_8J.为了消除土壤背景的影响,有必要利用光谱植被指数和陆面温度的复合信息来评价区域旱情.Price_9J和Cads叩_1o_发现当研究区域的植被覆盖度范围较大,以遥感资料得到的和NDVI为横纵坐标得到的散点图呈三角形;Moran等_8发现散点图呈梯形.事实上,结合遥感陆面温度()和光谱植被指数已经应用于多方面的研究.如Moran等h8结合光谱植被指数和陆面温度研究遥感估算蒸散量;Prihodko等_】1_和Boegh等_】j发现T,/NDVI斜率与地表蒸散速率有一定函数的关系,并且可以用来计算气温;Boe曲等_1j根据对各种植被类型的NDVI-T~线性关系,将遥感获得的数据分解为稀疏植被条件下的叶温和土壤温度;Nemani和RunningCt3]建立T,/NDVI斜率与气孔阻力及蒸散之间的联系;利用r,/NDVI斜率评价土壤水分状况的研究也不少_4.5.14..j,然而国内利用NOW-r,特征空间进行土壤水分状况评价的研究很少.本文利用NOAA.A VHRR资料,结合分布于全国收稿日期:2002.06—23;修订日期:2002.06.27基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(G200077900)和中国科学院知识创新工程重大项目——中国陆地和近海生态系统碳收支研究(KZCX1.SW01)资助.作者简介:齐述华(1973一),男,2001年7月毕业于中国农业大学土壤学专业,现为中国科学院遥感应用研究所在读博士生,主要研究方向为农业遥感.第5期齐述华等:利用温度植被旱情指数(D,)进行全国旱情监测研究421各地气象台站测定的土壤含水量数据,试图对温度植被干旱指数作为旱情指标进行全国旱情监测的可行性分析评价.2原理和方法遥感辐射温度受多方面因素相互作用的影响,如植被覆盖度,蒸散量,地表热特性(导热性和热容),净辐射,地表粗糙度和风速等l4j.由于植被覆盖度与光谱植被指数存在一定关系,而植被覆盖度决定了传感器接收到土壤背景和植被冠层可见光和热红外信息,从而影响遥感获取的辐射温度.由于蒸散很大程度上控制冠层温度,在一定的净辐射条件下,当蒸散量越少,感热量越大,冠层温度就越高. 另外蒸散量同时受3方面的因素控制,即气象条件, 植被生长状况和土壤可利用水量.生态系统在一定气象条件下,当土壤水分不能满足潜在蒸散时,用于改变周围环境温度的感热量增加,冠层温度升高,气孔阻力增大,进一步抑制蒸散.显然土壤水分状况与表面温度之间不存在直接的关系,但土壤水分无疑是影响植被冠层温度的重要因素.从这个意义上,一定植被覆盖条件下的冠层温度能够间接反映土壤供水情况.Sandhoh等【4利用简化的NDVI-1",特征空间提出水分胁迫指标,即温度植被旱情指数,在该简化的特征空间,将湿边()处理为与NDVI轴平行的直线,旱边(.)与NDVI成线性关系.该简化的NDVI-T,特征空间见图1.由图1描述的NDVI-特征空间计算TVDI表达式为:删s-ls-min(1)o+oUvl-i...一图1简化的.NDVI特征空间Fig.1Simplified—NDVIspace(Sandholteta1.,2002)事实上,在不同的植被覆盖度条件下,NDVI-1",特征空间中最低温度(mi)是不同的,Moran等_8j在假设NDVI-1",特征空间呈梯形的基础上,从理论上计算梯形四个顶点坐标的研究结果也说明了这点.因此文中在将NDVI-T,特征空间简化处理为三角形的同时,对.mi和一一同时进行线性拟合,拟合结果表示为:T一i=al+bl*NDVI一=a2+62*NDVI这样可以由下式计算温度植被旱情指数:TVDI=(3)式中a.,b.,a:和b:分别是旱边和湿边拟合方程的系数.此外为了减少不同气候类型区的气候条件对陆面温度的影响,文中分别对3个农业气候区进行研究(图2).这三个气候区分别是:东部季风农业气候区,ACRI;西北干旱农业气候区,ACRII;青藏高寒农业气候区,ACRm.最后形成全国旱情等级分布图.利用布置在全国各地气象站实测的表层土壤湿度数据对TVDI作为旱情监测指标的效果进行检验评价.3数据获取与数据处理由于拔节期和抽穗期是小麦生长的两个关键期,本文利用2000年3月和5月按旬合成的NDVI 数据和4,5通道亮温数据研究全国旱情分布.采用的数据来自于ChibaUniversity的"Twenty.yearGlobal 4.minuteAVHRRNDVIDataset"数据集和4,5通道的热红外亮温数据集,该数据集的空间分辨率为8km ×8km.NDVI由经过大气校正的可见光(0.58—0.68t~m)和近红外波段(0.725—1.1btm)反射率获得,以最大值合成法()按旬合成,有效去处云的影响l1,并排除观测天顶角大于42o的像元数据,这样的合成过程能够有效减小由于二向性反射产生的角度效应¨,况且,观测角对于经大气校正的NDVI的影响是相对很小的l1.具体合成过程参见数据说明网站【加J.同时取相应时间经过辐射校正的4.5通道亮温值.利用Josef等【2j得到的4,5通道地表比辐射率与NDVI关系计算地表比辐射率,在此基础上利用劈窗算法计算陆地表面温度,劈窗算法在一定程度上减小了太阳高度角l2]和大气中水汽[]对热红外422遥感第7卷信息的影响.象站观测的土壤湿度数据与TVDI进行相关性分析.为了对TVDI作为旱情指标作出评价,利用各气图2全国农业气候分区(国家气象局,~994)及其气象站点在全国的分布情况Fig.2Theagriculturalclimaticregions(CentralWeatherBureauofChina,1994)andthedistri butionofthetopsoilmoistureobservationstations文中图像处理过程由PCI图像处理软件完成.处理过程如下:(1)根据NDVI和比辐射率之间的经验关系,计算两个热红外通道的地表比辐射率;(2)利用NOAA.AVHRR影像的两个热红外通道,根据Becker等[]提出的劈窗算法反演陆地表面温度;(3)在PCI环境下编程提取3个气候区中不同NDVI下的最大和最小陆地表面温度,并分别保存于文本中;(4)利用上一步骤中提取的数据,对NDVI和拟合,获得旱边和湿边方程;(5)根据(3)式计算TVDI,形成全国TVD1分布图;(6)根据TVDI等级划分形成全国旱情分布图;(7)提取气象站点位置TVDI值,对TVDI和土壤湿度进行相关性分析.4结果4.1不同时相的NDVI-特征空间利用NDVI数据集和劈窗算法计算的陆地表面温度,在Pc,环境下编程以较小的NDVI步长提取不同NDVI条件下各旬不同气候区中的最大陆地表面温度和最小陆地表面温度,得到的NDVI-T~特征空间见图3.由图3比较3月份和5月份的NDVI- 特征空间可以看出:在同一气候区中,5月份最大NDVI大于3月份的NDVI,这种趋势在气候二区表现非常明显,3月份气候二区中最大的植被覆盖度也是很低的,几乎可以认为是裸地,在这种情况下, 由于NDV1-特征空间本身的要求,利用TVDI作为旱情指标可能存在很大局限性;NDVI-特征空间中的…i随着NDVI的变化而变化,也即这种将湿边描述成与NDVI轴平行的直线会给结果带来一定的误差.利用NDVI-T~特征空间中的相应最大和最小陆地表面温度,回归拟合获得2000年3月和5月各旬不同气候区的旱边和湿边方程,在拟合3月份干湿边方程时,没有考虑NDVI小于0的数据点,在拟合5月份干湿边方程时,没有考虑NDVI小于0.2的数据点,由此得到的旱边和湿边方程见表1.从表1可以看出,各旬的NDVI-T~特征空间中的旱边的斜率小于0,说明随着植被覆盖度的增加,陆地表面温度最大值越小;相反湿边的斜率基本上大于0,说明随植被覆盖度的增加,陆地表面温度最小值有增加趋势.第5期齐述华等:利用温度植被旱情指数(D,)进行全国旱情监测研究423 320300380260240220200_0.10.10l30.5070.9NDV/320300280260240220200320300380260240220—0l0.1030.507320300280260240220200-0.10010.20.3—0.1010.305 320300280260240220200NDV/_0lO.10.3O5O7NDV/三月上旬3203l03002902802703203002902802703203l030029028027032030o280260240220200NDyl一0l0.10-30.507 NDV/320300280260240220200—0.10l0_30.50.7 NDV/三月中旬3203l0300290280270O20.4060.802 NDV/320310300290280270—0l00.1020-30.4 NDVl320300280260240220200_0.10.10-30.507 NDV/三月卜旬3203l03002902802700.40.60.80.2 NDyl0.20.40.60.80 .2NDⅥ0.23203l0300290280270O4ND3203lO3002902802700.60.80V/320_.3103o.o280——-?r--一———一2700.40.60.802NDl五月上旬一U《皇U《=一U《0.40.60.8NDV/-20.40.60.8NDV/0.40.6080.2NDI五月中旬0.40.60.8NDⅥ五月下旬一U《皇U《皇一U《图32000年3月和5月各旬不同气候区的~ovt-r,特征空间Fig.3TheExtractedmaximumandminimumfromNovt-7",spacewithasmallNDVIinterval foreveryagriculturalclim~cregionineverytendaysinMarchandMayin2000424遥感第7卷表12OOO年3月和5月各旬全国各气候区NDVIo特征空间中的旱边和湿边Table1Thedl了andwetedges.mTs-NDVIspaceestimatedbylinearrenfor everytendaysofMarchandMayin2OOO时间农业气候区旱边湿边ACRI一=一12.327NDVI+305.73.min=89.721NDVI+233.08上旬ACRⅡ.一=一148.88NDVI+298.51.一=62.921NDVI+249.17ACRⅢ一=一12.357NDVI+295.62.一=47.84NDVI+254.0lACRI一=一30.642NDVI+313.66.一=92.331NDVI+253.973月中旬ACRⅡ一=一126.32NDVI+303.09…=108.54NDVI+248.63ACRⅢ一=一3.6179NDV/+294.25.一=45.974NDVI+258.21ACRI一:一23.528NDV/+313.9.min=72.491NDVI+244.67下旬ACRⅡ一=一145.59ND111+311.05.一=177.97NDVI+234.54ACRⅢ一一=一16.032NDV/+303.88.一:33.466NDVI+261.69ACRI一:一24.966NDVI+322.03.min=49.236NDV/+260.53上旬ACRⅡ一=一41.596NDVI+319.27.一:36.882NDV/+270.26 ACRⅢ一=0.6843NDVI+301.66.min=38.872NDVI+267.98ACRI一=一44.361NDVI+330.1.一=22.615NDVI+271.15月中旬ACRⅡ一=一40.654NDVI+322.23.一=11.939NDV/+281.23 ACRⅢ一=1.0281NDVI+304.11.min=45.273NDVI+268.48ACRI一=一33.459NDVI+328.14.一=12.483NDVI+277.2下旬ACRⅡ一=一47.949NDVI+326.83.一=3.482NDVI+283.9 ACRⅢ一一=一0.5706NDVI+303.95.min=一0.5706NDVI+303.95 4.2全国旱情等级分布图根据(3)式,利用旱边和湿边方程,分别计算不同时间不同气候区各像元的D,值,以D,作为旱情分级指标,将旱情划分5级,分别是:湿润(0<71DI<0.2),正常(0.2<D,<0.4),轻旱(0.4<71DI<0.6),干旱(0.6<D,<0.8)和重旱(0.8<n曰,<1.O).由此得到的2000年3月份和5月份各旬全国的旱情分布见图版I图4.由图版I图4可以看出3月和5月重旱区主要分布在中国的西北地区,在华北,华南,西南也有部分分布,3月和5月重旱面积分别达到67.2×104km2和126.1×lO4km2,分别占全国土地面积的37%和46%.4.3作为旱情指标的验证性评价利用分布于全国各地的99个气象站(分布情况见图2)收集的表层10era土壤湿度数据与相应位置的n曰,数据进行相关性分析.虽然,该研究中采用的8kin×8kin空间分辨率NOAA.A VHRR数据与气象站点上数据在空间上难以对应,但考虑到设置的气象观测站点能够代表相应地区的气候特点,所以利用气象站观测数据进行验证是可行的.以土壤湿度为横坐标,D,为纵坐标,rVDI-O散点分布见图5,由图5发现D,与土壤表层含水量之间表现显着的相关性,随着土壤湿度增大,温度植被旱情指数呈现明显的减小趋势,对各旬的D,和土壤湿度的线性拟合结果经过t检验发现线性回归方程都达到显着,这说明温度植被指数能够反映土壤水分状况变化趋势,作为旱情评价指标是有一定的合理性.但是数据点的相对离散,说明以表层土壤含水量验证D,的做法存在一定的问题,因为遥感提取的旱情信息应该包含整个作物根系层的土壤水分状况信息,此外从土壤物理学的角度分析,土壤含水量的绝对值大小并不能充分说明土壤的供水状况,还与土壤质地和土壤结构等土壤物理性质有关,况且,点观测数据与8kin×8kin分辨率像元数据的相关性分析也不可能达到很高的相关水平.第5期齐述华等:利用温度植被旱情指数(TVDI)进行全国旱情监测研究425 l?008o'0?40.200l008o'0_4020.01008060.4O20.0◆?..?'—含水量000.102030.4l0O8060.4O.20.0..5月中旬l一0.76850.7101287含水量00.20.40.60.00l0.20_304量1.00.80.60.4020.03含水量00.1020.30.40.5000.10.2030.4图5表层土壤含水量和温度植被干旱指数关系Fig.5RelationsbetweenTVDIandtopsoilmoistureforeverytendaysinMarchandMayin2000inChina4.4植被指数和陆地表面温度在旱情监测中的应用评价由前文知道,目前利用遥感监测旱情的方法主要是利用植被指数和陆地表面温度构建的旱情指标进行【.''.经过对TVDI作为旱情指标的验证性评价,在肯定其作为旱情指标的有效性之后,有必要对NDVI和对旱情的敏感性作出分析,以确认它们所包含干旱信息的相对大小.文中以3月份和5月l-00.8o.0.40.2份上旬第一农业气候区为例进行分析,分别以NDVI和为横坐标,以TVDI为纵坐标,以第一气候区的数据作图(图6,图7).从图6,图7可以看出,随着温度的升高,TVDI有明显的增大趋势,而从TVDI-NDVI散点分布图来看,旱情与NDVI不存在明显的关系.可以认为,与陆地表面温度相比,植被指数反映旱情的能力相当有限的.2502702903l025********l0图62000年3月和5月上旬第一气候区的TVDI与陆面温度的关系图Fig.6TheTVD1-r,scatterplotforACRIonthefirsttendaysinMarchandMayin2000426遥感第7卷图72000年3月和5月上旬第一气候区的TVDI与NDVI的关系图Fig.7TheTVDI-NDVIscatterplotforACRIonthefirsttendaysinMarchandMayin20005结论与讨论文中采用2000年3月和5月各旬8km×8km空间分辨率的NOAA—A VHRR数据,在获得NDVI和后,构建NDVI-特征空间.以NDVI-特征空间为基础,建立反映旱情的TVDI.利用TVDI对2000 年3月和5月各旬的旱情进行评价,并利用气象站观测的表层土壤湿度数据对该旱情指标进行验证. 结果表明,TVDI与土壤湿度显着相关,用来评价旱情是合理的.在肯定TVDI作为旱情指标的有效性的前提下,分别对TVDI依NDVI和的敏感性进行了定性评价,表明TVDI随的变化而变化的规律很明显,而TVDI与NDVI的关系很不明显.说明相对ND. w,更能反映旱情,以它为基础的旱情指标更合理.以结合NDVI和构建的TVDI和基于的旱情指标在区域旱情监测的优越性比较研究有待进一步研究.由于卫星视角影响传感器接受到的信息量,从而影响图像反映的植被生长状况信息,这样本研究中没有考虑视角.对NDVI和影响会给结果带来一些误差.此外,在计算陆地表面温度的过程中,在较广大的范围采用同一个计算公式,也会给温度反演带来误差,文中将全国按照三个气候大区分别进行, 在一定程度上可以减少温度反演误差所引起的偏差.参考文献(References)[2][3][4][5][6][7][8][9][1O][1]suiHz,TianGL,"FQ.111eApplicationofaDual—layerEvapo- transpirationModelinginDroughtMonitoringwithRemoteSensing [J].JourndofRemoteSensing,1997,1(3),220---224.[隋洪智,[12]田国良,李付琴.农田蒸散双层模型及其在干旱遥感监测中的应用[J].遥感,1997,1(3),220---224.]ShenGR,TianGL.RemoteSensingMonitoringofDroughtin Huanghe.HuaiheandHaiheP1ainbasedonGIS——Calculati0n0f CropWaterStressIndexModel[J].ACTAEcologicalSinica.2000,20(2):224--228.[申广荣,田国良.基于GIS的黄淮海平原旱灾遥感监测研究作物缺水指数模型的实现[J].生态.20OO,20(2):224--228.]FengQ.AResearchonMonitoringDroughtSystemforChinawith RemoteSensingTechnology[D].PostdoctoralDissertationofIRSAin CAS,2001.[冯强,2001.中国干旱遥感监测系统的研究[D].中国科学院遥感应用研究所博士后出站报告[D].2001.] SandholtI,RasmussenK,AndersenJ.ASimpleInterpretationof theSurfaceTemperature/V egetationIndexSpaceforAssessmentof SurfaceMoistureStatus[J].RemoteSens.Environ.2002,79(2):2l3—224.Goetz,SJ.MultisensorAnalysisofNDVI,SurfaceTemperatureand BiophysicalV ariablesataMixedGrasslandSite[J].International JournalofRemoteSensing.1997,18(15):7l一94.IdsoSB,JacksonRD,PinterPJ.NormalifingtheStress?Degree-DayParameterforEnvironmentalV ariabilitylJj.廊&Fores.Meteoro1.1981.24:45—55.JacksonRD,IdsoSB,ReginatoRJ.CanopyTemperaturea8aDY oughtStressIndicator[J].WaterResour.Res.,1981,17:1l33一l138.MoranMS,ClarkeTR,InoueY.EstimatingCropWaterDeficit UsingtheRelationbetweenSurface-AirTemperatureandSpecturalV egetationIndex[J].RemoteSens.Environ,1994,49(3):246—263.ingSpatialContextinSatelliteDatatoInferRegional ScaleEvapotranspirafion[J].IEEETransactionsonGeoscienceand 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EvaluatingSoilMoistureStatusinChinaUsingtheTemperature/V egetation DrynessIndex(TVDI)QIShu-hua,W ANGChang-yao,NIUZheng(LARS1S,InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyofSciences,Beijing 100101,China)Abstract:LarIdsurfacetemperaturederivedfrombrightnesstemperaturedatasetandNDVId atasetwereusedtocon.struettheNDVI/space,fromwhichadrynessindex--temperature/vegetationdrynessindex( TVDI)wassuggested. Thedrynessindexthatcombinesthelandsurfacetemperaturewithvegetationspectralindexi seomputationallystraighffor- ingtheTVDI,th esurfacemoisturestatusinChinainMarchandMayin2000wasstudied.Theresultsshowedthattheseveredroughtwas mainlydistributedinNorth-westernChinaandpartofNorthChinaandSouthChina;theseveredroughtareaenlarg edfromabout67×104krn2inMarchto126×DIspatialpatternWascomparedwiththemeasuredtopsoilmoisturefrom theobser-vatoriesaroundChinawiththelinearregressionmethod.Anegativelinearcorrelationbetwee nTVDIandthemeasuredsoilmoisturewasfound,thusTVDI'svalidityinevaluatingdmughtwasverified.Afterward,t hesensitivityofTVDItoNDVIandwasevaluated.TheresultsshowthattheTVDIaremoresensitivetothelandsurface temperaturethanto NDVIandlandsurfacetemperaturehavemoredroughtinformationt。

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。

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——Ⅱ.改进的层次分析法和变异系数法组合赋权

李艳１ ’ ２，王鹏新，刘峻明，张树誉。，李俐
（１．中国农业大学信息与电气工程学院，北京１０００８３；２．河北科技师范学院城市建设学院，河北秦皇岛Ｏ６６ＯＯ４；
３．陕西省气象局，陕西西安７１００１４）
摘
要：运用改进的层次分析法、变异系数法及主客观组合赋权法确定关中平原冬小麦越冬后主要生育时期
干旱对产量的影响权重，建立关中平原五市２００２－２００９午每年的加权条件植被温度指数（ＶＴＣＩ）与冬小麦单产的一元线性回归模型，分析ＶＴＣＩ与产量间的线性关系。结果表明，变异系数法确定的加权ＶＴＣＩ与小麦单产的线性相
２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆＵｏｒｂｏｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｏｉｎ，ＨｅｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｉｎｖｅｒｓｔｉｙｆＳｏｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ，ＨｅｂｅｉＯ６６Ｏ０４，Ｃｈｉａ；ｎ３．ＳｈａａｎｘｉＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃｌａＢｒｕｅａｕ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００１４，Ｃｈ／ａ）ｎ
— —
Ⅱ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄ

干旱遥感监测中不同指数方法的比较研究

干旱遥感监测中不同指数方法的比较研究胡荣辰1,朱宝1,孙佳丽2*(1.江苏省气象局,江苏南京210008;2.南京信息工程大学,江苏南京210044)摘要干旱是主要的气象灾害之一,严重危害农业生产,及时准确地了解干旱信息具有重要意义。

目前卫星遥感技术已成为干旱监测的重要手段之一。

比较了干旱遥感监测中几种不同的指数方法,旨在为抗旱救灾提供参考。

关键词干旱;遥感;指数方法中图分类号 S127 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2009)17-08289-03C om pa ra tiv e S tud y o nD iffe re n t In de x M e th od s in R em o te Se n s in g M on ito rin g o f D ro ugh t HU R on g -c h e n e t a l (M e teo ro lo g ica l B u reau o f J ian g su P ro v in ce ,N an jin g ,J ian gsu 210008)A b s tra c t D rou gh t is on e o f m a in m e te o ro log ica l d isaster s th a t ser iou s ly endan g er s th e ag r icu ltu ra l p rodu ction.T h e re fo re ,to u nde rs tand drou gh t in fo rm a-tion prom ptly an d accu ra te ly h a s th e i m po r tan t m ean in g.S a te llite re m o te sen sin g h as beco m in g on e o f th e i m po r tan t too ls to m on ito r th e drou gh t .S eve ra l d ifferen t inde x m e th ods inth e re m o te sen sin g m on ito r i n g o f d rou gh t w ere com pa red ,in o rde r to p rov ide re fe ren ce fo r d rou gh t re lie f .K e y w o rd s D rou gh t ;R em o te sen sin g ;In dex m e th ods作者简介胡荣辰(1985-),男,江苏扬州人,助理工程师,从事环境遥感研究。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，干旱灾害频发，对农业生产、生态环境和人类生活造成了严重影响。

因此，准确、及时地监测干旱状况，对于制定有效的应对措施具有重要意义。

遥感技术以其覆盖范围广、时效性强、信息量大等优势，在干旱监测中发挥着重要作用。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于遥感数据的干旱监测方法得到了广泛关注。

本文旨在研究基于机器学习的遥感干旱监测方法，以提高干旱监测的准确性和时效性。

二、研究背景及意义随着遥感技术的不断发展，利用卫星、无人机等平台获取的遥感数据为干旱监测提供了丰富的信息。

传统的干旱监测方法主要依赖于地面观测和气象数据，但这些方法存在数据获取困难、时效性差等问题。

而基于机器学习的遥感干旱监测方法，可以通过对遥感数据进行深度学习和特征提取，实现对干旱状况的快速、准确监测。

因此，本研究具有重要的理论意义和实践价值。

三、研究内容与方法1. 数据来源与处理本研究采用卫星遥感数据和地面实测数据。

卫星遥感数据包括多时相、多光谱的遥感影像，地面实测数据包括土壤湿度、气象数据等。

首先对卫星遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像融合等步骤，以提高数据的信噪比和准确性。

然后，将预处理后的遥感数据与地面实测数据进行融合，构建干旱监测的数据集。

2. 机器学习模型选择与构建本研究选择深度学习中的卷积神经网络（CNN）作为干旱监测的机器学习模型。

CNN模型具有强大的特征提取能力和良好的泛化性能，适用于遥感数据的处理。

首先，构建CNN模型的架构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等。

然后，通过训练数据集对模型进行训练，优化模型参数，提高模型的准确性和泛化性能。

3. 干旱监测方法与实验设计基于构建的CNN模型，设计干旱监测方法。

首先，对遥感数据进行特征提取，包括植被指数、地表温度等与干旱相关的特征。

然后，将提取的特征输入到CNN模型中，进行干旱状况的分类和预测。

《2024年基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言干旱作为全球性气候问题，其影响范围广泛且严重。

为了更有效地监测和评估干旱状况，传统的地面调查和实地观测方法已无法满足现代的需求。

近年来，随着遥感技术的飞速发展，特别是机器学习算法在遥感领域的应用，为干旱监测提供了新的思路和方法。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测研究，以提高干旱监测的准确性和效率。

二、研究背景及意义随着全球气候变化的影响，干旱灾害的频率和范围呈上升趋势。

干旱不仅影响农业生产和粮食安全，还对生态环境和人类生活产生严重影响。

因此，准确、及时地监测干旱状况对于制定应对策略和减少灾害损失具有重要意义。

传统的干旱监测方法主要依赖于地面观测和实地调查，但这些方法耗时耗力，且难以覆盖大范围地区。

而遥感技术具有覆盖范围广、时效性强、数据获取方便等优点，为干旱监测提供了新的可能性。

机器学习算法的引入，进一步提高了遥感数据的处理效率和准确性，为干旱监测提供了更为有效的手段。

三、研究方法本研究采用机器学习算法对遥感数据进行处理，实现干旱监测。

具体步骤如下：1. 数据收集：收集遥感数据、气象数据、地理信息数据等，建立数据集。

2. 数据预处理：对遥感数据进行辐射定标、大气校正、图像增强等预处理，以提高数据质量。

3. 特征提取：利用机器学习算法从遥感数据中提取与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度等。

4. 模型训练：利用提取的特征训练机器学习模型，如支持向量机、随机森林等。

5. 干旱监测：将训练好的模型应用于实际干旱监测，评估干旱状况。

四、实验结果与分析1. 特征提取结果：通过机器学习算法，成功从遥感数据中提取了与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度等。

这些特征能够有效地反映地区的干旱状况。

2. 模型训练结果：利用提取的特征训练机器学习模型，得到了较高的准确率和稳定性。

其中，支持向量机在本次研究中表现最佳。

3. 干旱监测结果：将训练好的模型应用于实际干旱监测，成功评估了地区的干旱状况。

《2024年基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，遥感技术作为地理信息系统的一个重要分支，已广泛应用于各个领域。

在农业生产中，干旱作为常见的一种自然灾情，给农作物的生长带来了严重的威胁。

传统的干旱监测方法往往依赖于地面观测和气象数据，但这些方法不仅耗时耗力，而且难以实现大范围的实时监测。

因此，基于机器学习的遥感干旱监测技术应运而生，它能够快速、准确地获取干旱信息，为农业生产提供重要的决策支持。

二、研究背景及意义近年来，随着遥感技术的不断进步，高分辨率遥感数据为干旱监测提供了新的思路。

机器学习算法在处理大规模数据方面的优势，使得基于遥感数据的干旱监测成为可能。

本研究旨在利用机器学习算法对遥感数据进行处理，实现干旱的快速、准确监测。

三、研究内容与方法1. 数据收集与预处理本研究选用了近几年的高分辨率遥感数据，包括光谱数据、植被指数等。

在进行机器学习之前，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、校正大气干扰等。

2. 特征提取与选择从遥感数据中提取与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度等。

通过对比分析，选择对干旱敏感的特征作为机器学习的输入。

3. 机器学习算法选择与训练本研究选择了多种机器学习算法进行对比分析，包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

通过训练和验证，选择出最优的算法用于干旱监测。

4. 干旱监测模型构建根据选定的机器学习算法和特征，构建干旱监测模型。

通过模型的训练和验证，实现对干旱的快速、准确监测。

四、实验结果与分析1. 实验结果通过对比分析，本研究选定了最优的机器学习算法和特征组合。

在实验中，该模型能够实现对干旱的快速、准确监测，且具有较高的稳定性和可靠性。

2. 结果分析本研究对实验结果进行了详细的分析和讨论。

首先，对不同机器学习算法在干旱监测中的应用进行了比较，分析了各种算法的优缺点。

其次，对所选特征的重要性进行了评估，探讨了这些特征与干旱之间的关系。

最后，对模型的性能进行了评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。

机器学习技术分析干旱程度影响植物生长的关系

机器学习技术分析干旱程度影响植物生长的关系随着全球气候变化和人口增长，干旱已经成为了一个严重的问题。

干旱对农业、生态环境和经济发展造成了巨大的影响。

在这种情况下，了解干旱程度如何影响植物生长已经成为了一个重要的研究领域。

机器学习技术提供了一种新的途径，可以帮助我们更好地理解干旱程度对植物生长的影响。

机器学习是一种人工智能技术，它通过对大量数据进行学习和处理，发现数据中的规律和关系，并应用于实际问题中。

在干旱程度影响植物生长的研究中，机器学习可以帮助我们分析大量的气象数据和植被指数，从中发现干旱程度和植物生长之间的关系。

植被指数是一种反映植物生长状况的指标，它可以通过卫星遥感或地面观测获取。

在机器学习中，我们可以将植被指数和气象数据作为输入数据，然后使用适当的机器学习算法来训练模型，从而预测干旱程度对植物生长的影响。

在这个过程中，我们可以使用监督学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络等，也可以使用无监督学习算法，如聚类和关联规则挖掘等。

通过机器学习技术，我们可以分析大量的数据，发现干旱程度和植物生长之间的关系。

例如，当干旱程度较低时，植物生长速度较快，但当干旱程度过高时，植物生长速度会减缓甚至停止。

此外，不同类型的植物对干旱程度的适应能力也不同。

一些植物可以忍受干旱，而另一些植物则非常容易受到干旱的影响。

在实际应用中，机器学习技术可以帮助我们更好地预测干旱对植物生长的影响，并采取适当的措施来缓解干旱的影响。

例如，在农业领域，农民可以根据机器学习模型的预测结果，采取合适的灌溉和施肥策略，以提高农作物的产量和质量。

在生态环境领域，政府可以利用机器学习技术来监测和预测干旱对自然环境的影响，并采取相应的措施保护生态环境。

需要注意的是，机器学习技术虽然能够帮助我们更好地理解干旱程度对植物生长的影响，但它也存在一些挑战和限制。

由于机器学习算法的复杂性和不确定性，我们需要收集大量的数据以保证模型的准确性和可靠性。

《2024年基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，干旱问题日益突出，成为世界各国面临的严重挑战。

遥感技术以其大范围、高时效性和高精度的特点，在干旱监测中发挥着重要作用。

近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的遥感干旱监测研究成为了一个新的研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测研究的现状、方法及优势，为相关研究提供参考。

二、研究背景及意义遥感技术通过获取地表信息，可以实现对大范围地区的干旱监测。

传统的遥感干旱监测方法主要依赖于人工解译和统计分析，然而这种方法费时费力，且易受人为因素影响。

随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将机器学习算法应用于遥感干旱监测，以提高监测精度和效率。

基于机器学习的遥感干旱监测研究具有重要意义。

首先，该方法可以大大提高干旱监测的精度和效率，为抗旱减灾提供更加准确的信息支持。

其次，该方法有助于提高干旱预警和预测的准确性，为决策者提供科学的决策依据。

最后，该研究有助于推动机器学习和遥感技术的融合发展，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

三、研究方法基于机器学习的遥感干旱监测研究主要采用以下方法：1. 数据获取与预处理：收集遥感数据、气象数据和地面实测数据，对数据进行预处理，包括数据格式转换、投影转换、辐射定标、大气校正等。

2. 特征提取：利用遥感数据提取与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度、土壤湿度等。

3. 机器学习算法应用：选择合适的机器学习算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等，对提取的特征进行训练和分类。

4. 模型评估与优化：对训练好的模型进行评估，包括精度评估、稳定性评估等，根据评估结果对模型进行优化。

四、研究现状及进展目前，基于机器学习的遥感干旱监测研究已经取得了一定的成果。

研究者们通过不断尝试和改进，提高了干旱监测的精度和效率。

例如，有研究者利用深度学习算法对遥感数据进行处理，实现了对干旱的精准监测和预测。

此外，还有一些研究者将机器学习算法与其他技术相结合，如与同化技术、水文模型等相结合，提高了干旱预警和预测的准确性。

双极化SAR参数对植被干旱响应的显著性分析

干旱对农业生产影响重大，且具有显著的区域化特征[1-2]。

由于卫星传感器能够宏观地获取地表土壤、植被等地表覆盖物的多源信息，使得基于卫星遥感的农业干旱监测方法已经成为当前用来监测和表征区域农业干旱监测的最有效手段[3-4]。

近年来，国内外诸多学者基于卫星遥感数据发展了大量的可用于农业旱情监测的方法，主要是利用可见光、近红外光、短波红外光及热红外光等光学遥感数据的波段信息反演遥感干旱指数和利用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar ，SAR ）技术，通过监测土壤水分实现区域农业干旱程度定量化评估[5-8]。

然而我国西南山区多云雾，严重影响光学遥感影像的数据质量，从而极大地限制了光学遥感技术在我国西南地区农业干旱监测中的应用；而在诸多基于SAR 技术农业干旱监测的相关研究中，应用较多也是全极化SAR 影像数据，其成本相对较高、重访周期相对较长，不利于作物物候期内多时相数据的连续获取。

欧洲航天局的Sentinel-1影像为双极化SAR 数据集，周期短、数据源稳定，并且可以免费获取，非常有利于农业干旱监测工作的业务化运行。

因此，探索Sentinel-1双极化SAR 特征参数对植被干旱信息的可表达性对于利用SAR 技术开展西南山区农业干旱监测有重要意义。

本研究基于Sentinel-2多光谱影像和Landsat 8OLI/TIRS 热红外波段构建相应光学遥感干旱指数及其主成分变换主要分量，并与Sentinel-1特征参数进行相关性分析，同时比较不同I RV 和I DPRV 对不同植被类型的干旱响应分析，探索Sentinel-1双极化SAR 参数对植被干旱的可表达性，旨在为西南山区农业干旱信息监测提供参考。

1数据与方法1.1研究区概况巴南区（见图1）是重庆市主城九区之一，位于重庆市主城区南部，东经106°26′2″～106°59′53″、北纬29°7′44″～29°45′43″，总面积1825km 2。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，干旱灾害频发，对农业生产、水资源管理以及生态环境保护等方面带来了严重的影响。

因此，对干旱的监测和评估成为了当前的重要课题。

传统的干旱监测方法主要依赖于地面观测和气象数据，但这些方法往往受到地理、气候、人力等条件的限制，难以实现全面的、及时的监测。

而遥感技术因其具有大范围、快速、高效等优势，为干旱监测提供了新的解决方案。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的遥感干旱监测研究逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测的研究现状、方法及挑战，以期为干旱监测提供新的思路和方法。

二、研究现状目前，基于机器学习的遥感干旱监测研究主要采用两种方法：一是基于遥感影像的像素级分类方法，二是基于深度学习的特征提取方法。

1. 基于遥感影像的像素级分类方法该方法主要是通过对遥感影像进行像素级分类，从而实现对干旱的监测。

研究者们通过提取遥感影像的光谱信息、纹理信息、时间序列信息等特征，结合机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等进行分类，从而实现干旱区域的识别。

该方法具有较好的灵活性，能够适用于多种不同的干旱监测需求。

2. 基于深度学习的特征提取方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始采用深度学习的方法进行遥感干旱监测。

该方法主要通过构建深度神经网络模型，自动提取遥感影像中的特征，从而实现干旱区域的识别。

深度学习的方法在处理大规模、高维度的遥感影像数据时具有较好的效果，能够有效地提高干旱监测的准确性和效率。

三、研究方法本文采用基于深度学习的特征提取方法进行遥感干旱监测研究。

具体步骤如下：1. 数据准备：收集遥感影像数据和对应的地面实测数据，对遥感影像进行预处理，如辐射定标、大气校正等。

2. 特征提取：构建深度神经网络模型，自动提取遥感影像中的特征。

可以采用卷积神经网络（CNN）等模型进行特征提取。

安徽理工大学遥感论文-条件植被温度指数在农业干旱监测中的应用

本科毕业论文条件植被温度指数在农业干旱监测中的应用Vegetation temperature condition index in the application of the agricultural drought monitoring学院（部）：测绘学院专业班级：学生姓名：指导教师：二○一四年五月十日条件植被温度指数在农业干旱监测中的应用摘要以河套地区为研究区域，应用陆地卫星Landsat7 ETM遥感数据计算出归一化植被指数和利用单窗算法反演出地表温度，作出归一化植被指数NDVI与地表温度LST的散点图，建立基于条件植被温度指数VTCI的土壤含水量反演模型。

与此同时利用决策树分类方法对葵花、玉米进行分类，选用条件植被温度指数VTCI对葵花、玉米进行干旱监测。

最后与同期葵花、玉米的土壤含水量地面试验结果进行比较，评价条件植被温度指数VTCI的精确性和可行性。

验证结果表明，VTCI模型能够较好地实时监测的河套地区农作物的旱情。

关键词：条件植被温度指数（VTCI），干旱监测，土壤含水量，反演模型，决策树分类，单窗算法VEGETATION TEMPERATION CONDITION INDEX IN THE APPLICATION OF THE AGRICULTURAL DROUGHT MONITORINGABSTRACTIn the Hetao area of research,we calculate the normalized difference vegetation index and surface temperature through the use of Landsat7 ETM satellite remote sensing data.Next,we make scatter plot about NDVI and LST,and build vegetation temperature condition index model.At the same time,we classify sunflower and corn by the decision tree classification methods.Furthermore,we monitor sunflower and corn by vegetation temperature condition index model. Finally,We evaluate of vegetation temperature condition index by comparing the experimental results with the same period of the ground soil moisture content test results .Verification results show that VTCI model can monitor the crop drought in he tao area .KEYWORDS：vegetation temperature condition index(VTCI), drought monitor, soil moisture content, inversion model, decision tree classification, single window algorithm摘要 (I)ABSTRACT (II) (1) (1) (1) (1) (2) (2) (2) (2) (3) (4) (4) (4) (4) (4) (4)3. 图像预处理 (4) (5) (5).................................................................................................................................. 错误!未定义书签。

条件植被温度指数干旱监测方法的完善

条件植被温度指数干旱监测方法的完善孙威;王鹏新;韩丽娟;颜凯;张树誉;李星敏【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2006(22)2【摘要】应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法.通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法.【总页数】5页(P22-26)【作者】孙威;王鹏新;韩丽娟;颜凯;张树誉;李星敏【作者单位】中国农业大学资源与环境学院,北京,100094;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;北京师范大学地理与遥感科学学院,北京,100875;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;陕西省农业遥感信息中心,西安,710015;陕西省农业遥感信息中心,西安,710015【正文语种】中文【中图分类】S165+22【相关文献】1.地表温度-归一化植被指数特征空间干旱监测方法的改进及应用研究 [J], 于敏;程明虎;刘辉2.地表温度-植被指数特征空间干旱监测方法的改进 [J], 于敏;高玉中;张洪玲3.条件植被温度指数干旱监测方法的研究与应用 [J], 王鹏新;孙威4.基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法 [J], 柳钦火;辛景峰;辛晓洲;田国良;杨贵军5.基于地表温度和植被指数特征空间的农业干旱遥感监测方法研究综述 [J], 赵广敏;李晓燕;李宝毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于植被遥感干旱指数的河南省干旱监测研究

基于植被遥感干旱指数的河南省干旱监测研究
米喜红
【期刊名称】《测绘技术装备》
【年(卷),期】2024(26)1
【摘要】目前,基于遥感的植被干旱监测指数繁多,但是,这些指数具有空间异质性,需要考虑其在不同区域的适用性。

本文基于2000―2018年河南省中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据,计算了4种基于植被指数的干旱监测模型,并分别与自校准帕默尔干旱指数(sc-PDSI)进行相关性研究,以评价其在河南省的适用性,为中原粮仓的高效干旱监测提供依据。

研究结果表明,4种模型均表现出整体增加的干旱化趋势,作物水分指数(CWSI)和植被供水指数(VSWI)表现更为突出;在空间上,河南省易旱区重心呈现整体向西迁移的趋势。

【总页数】8页(P150-157)
【作者】米喜红
【作者单位】甘肃省地质矿产勘查开发局第一地质矿产勘查院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于温度植被旱情指数的青海高寒区干旱遥感动态监测研究
2.基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究
3.基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅱ)—
—干旱遥感监测模型与结果分析部分4.基于温度植被干旱指数的云南干旱遥感监测5.基于地表温度和植被指数特征空间的农业干旱遥感监测方法研究综述
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