【摘 要】
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利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、
【机 构】
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农业部规划研究设计院,北京市土地权属登记中心
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利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、灌溉与否等因子作用不显著,在进行大尺度干旱监测时基本可以忽略。如将TVDI与影响较为明显的因子组合建立新
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