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1、第32卷第6期干旱区地理Vo.l32No.62009年11月ARIDLANDGEOGRAPHYNov.2009*小花间流域旱情监测模型分析11,231,21张友静,陈晨,鲍平勇,王军战,何川(1河海大学水文水资源及水利工程国家重点实验室,江苏南京210098;2河海大学土木工程学院,江苏南京2100981;3国家海洋局温州海洋环境监测中心站,浙江温州325027)摘要:利用2002年5月份的小花间流域的MODIS数据提取归一化
2、差值植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),选取合适的NDVI提取窗口尺度,构建LST-NDVI特征空间,采取适宜的干边和湿边的斜率确定方法,计算温度植被干旱指数(TVDI),对小花间流域进行旱情监测,平均相对湿度进行定性验证。结果表明:采用多尺度的像元提取窗口,依据像元直方图确定干边和湿边,建立温度植被干旱指数(TVDI)进行小花间流域旱情监测能够较好反映当地旱情。基于旱情监测模型的生产需要,探讨旱情与地表温度以及归一化植被指数之间的关系,认为地表温度能够反映当地2002年5月份旱情,而归一化植被指数的作用较小
3、。关键词:NDVI;LST;LST-NDVI;多尺度;温度植被干旱指数中图分类号:TP79文献标识码:A文章编号:1000-6060(2009)06-0880-06(880~885)干旱是区域水分收支或供需不平衡形成的水分量的贡献很大,植被指数与降水量有一定的相关性,短缺现象。近几十年来,干旱的频繁发生成为世界可以利用NDVI估测降水量,评价区域干旱程度,但性的重大自然灾害现象,它已经严重地影响了人类不同种类的植被对降水的反应却不同,很多因素会5-8社会经济的可持续发展,并且威胁着人类赖以生存影响
4、植被对降水的利用吸收。植被指数与植被的自然环境。我国是一个干旱频繁发生的国家,其的生长状况和覆盖度信息有关,地表温度受土壤湿危害十分严重,因此有必要探索一些可行的旱情监度影响较大,二者的结合使信息互补,为区域土壤旱测方法,以便采取相应的措施来减轻旱灾危害。情监测提供了潜力,因此综合二者信息的TVDI指传统的旱情监测是利用稀疏的气象站点所获得标能够很好地反映旱情。的气象数据进行的。由于监测的范围或空间尺度过本文基于2002年5月份的小花间流域的MO于宏观,因而不能有效反应区域的空间差异性。遥DIS遥感数据,探讨适宜的L
5、ST-NDVI特征空间提感技术由于其自身特点被广泛应用到旱情监测领取的窗口尺度,采用改进的干湿边的斜率确定方法,域,取得了较好的成果,对于土壤水分监测方面比较利用温度植被旱情指数(TVDI)进行旱情的分级统成熟的遥感方法主要有:热惯量法、冠层温度法、植计,建立旱情监测估算模型。1被指数法和微波遥感法。利用土壤热惯量法进行植被覆盖条件下土壤水分评价存在很大的限1原理与方法2制;在植被覆盖不完全条件下,如果单独以遥感获得的路面温度作为指标,那么较高的土壤背景温研究资料表明,陆地表面温度(LST)与植被指3度会严重干
6、扰旱情信息;微波遥感观测结果受土数(NDVI)之间存在密切的负相关关系,LST-NDVI壤湿度、土壤粗糙度、土壤质地、土壤温度、土壤含盐直线斜率与土壤水分状况有关。在实际应用中,量、植被覆盖度等影响,由于田间条件的时空变异,LST-NDVI的斜率受当时和前期气象条件以及当时4在地域应用上存在一定问题;降水对于土壤含水地表物理状态的综合影响,包括入射辐射、风速、水*收稿日期:2008-07-11;修订日期:2008-10-17作者简介:张友静(1955-),男,教授,研究方向为资源环境遥感技术与应用.Emai:lzh
7、angy@jhhu.edu.cn6期张友静等:小花间流域旱情监测模型分析881汽压、植被覆盖、反照率、土壤湿度、热惯量等,要定量建立LST-NDVI的斜率与土壤湿度的关系,还需49要考虑这些因素。Goward等认为影响LST-NDVI关系的重要因素是土壤湿度和太阳入射辐射,而风速和水汽压等影响较小,可以忽略不计。因此对于局部地区可以假定太阳辐射基本一致,对于大区域可以采用分区方法保持太阳辐射的一致性,建立LST-NDVI与土壤湿度的定量关系。1.1
8、地表温度(LST)反演图1地表温度(LST)反演流程图像元平均温度的遥感反演方法主要有:单通道Fig.1ProcedureofretriveralonLST法、多通道法(劈窗算法)、多时相法和一体化反演方法。到目前为止,发展最为成熟的方法是劈窗算1.2植被指数计算法。遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子10和植被冠层
