【摘 要】
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为了快速且准确地估算大区域范围内土壤水分信息,实现松嫩平原北部区域旱情的监测。基于Landsat 8时间序列数据,计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度指数（LST）的时间序列数据,在
【机 构】
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东北农业大学资源与环境学院,东北大学土地管理研究所
【基金项目】
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农业部公益性行业项目（200903009-2）, 教育部博士学科点基金博导类项目（20112325110007）, 黑龙江省国土资源科研项目（黑国土科研201411）
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为了快速且准确地估算大区域范围内土壤水分信息,实现松嫩平原北部区域旱情的监测。基于Landsat 8时间序列数据,计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度指数（LST）的时间序列数据,在此基础上利用Savitzky-Golay（S-G）滤波对所得时间序列数据进行了重构,弥补因受云和大气影响而产生的噪声。然后根据重构后的NDVI和LST数据,求得温度植被指数（TVDI）;探讨TDVI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型,并结合野外实测数据对模型精度进行了验证。结果表明：（1）S-G滤波可以有效地弥补因
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