论文部分内容阅读
干旱不仅对自然生态环境的平衡造成影响,而且对我国的农业生产造成严重影响,是制约我国农业发展因素之一。传统的干旱监测研究方法虽然真实性较高,但具有区域局限性,无法精确地反映大范围空间连续性的区域干旱状况。遥感技术具有及时、经济、覆盖范围广、连续性等特点,为干旱监测提供新的途径,已成为区域干旱监测研究的重要手段。因此,利用遥感技术优势,对大范围区域干旱进行研究具有现实意义。以8年的MODIS遥感数据,以及5年的FY-3A遥感数据,作为本研究的数据源,针对近年来黑龙江频繁出现的干旱,采用前人改进的特征空间法,实现干旱的监测,对改进前后特征空间法监测结果,进行评价和检验,形成以下结论:(1)以2000~2008年的5月25日至6月9日为分析时间段,获取8年该时间段的MODIS数据,提取每年该时段Ts-NDVI特征空间的干、湿边地表温度,依据提取结果,对Ts-NDVI特征空间改进合成。合成后的特征空间,称之为通用Ts-NDVI特征空间,其具有三角形分布特征,其干、湿边的地表温度边界相对平滑清晰,极大改善原有特征空间监测的不稳定性,同时,有效的提高了监测精确度。(2)将两种特征空间的VTCI值与10cm、20cm土壤相对湿度进行相关性分析,表明两种特征空间的VTCI值与10cm、20cm土壤相对湿度均存在正相关关系,多数年份的相关性系数在0.001~0.05之间,而且,与10cm土壤相对湿度的相关性更好,表明Ts-NDVI特征空间的VTCI能比较客观地反映土壤相对湿度,并且对浅层土壤相对湿度反映更敏感。同时,通用Ts-NDVI特征空间与10cm、20cm土壤相对湿度的相关性好于单一时段Ts-NDVI特征空间,其监测结果更接近10cm土壤相对湿度监测结果。(3)本文实现了基于FY-3A/VIRR数据合成通用Ts-NDVI特征空间,并对监测结果进行评价和检验。结果表明:10cm土壤相对湿度与通用Ts-NDVI特征空间和单一时段Ts-NDVI特征空间的相关性系数分别为0.294和0.136,前者通过了0.1的显著性检验,后者没有通过显著性检验;降水量与通用Ts-NDVI特征空间和单一时段Ts-NDVI特征空间的相关性系数分别为0.252和0.151,前者通过了0.05的显著性检验,后者没有通过显著性检验。由此可见,基于FY-3A/VIRR数据的通用Ts-NDVI特征空间监测结果优于单一时段的Ts-NDVI特征空间监测结果,表明基于FY-3A/VIRR数据的通用Ts-NDVI特征空间方法可以用于黑龙江省干旱监测。