环境减灾-1B卫星遥感数据在干旱监测中的应用

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1、第21卷第4期航天器工程Vo1．21NO．42012年8月SPACECRAFTENGINEERING123环境减灾一1B卫星遥感数据在干旱监测中的应用黄河王明志杨思全和海霞刘哲(1民政部国家减灾中心，北京100124)(2北京大学地球与空间科学学院，北京100871)摘要以2010—2011年发生在山东省的秋、冬、春三季连旱为例，介绍了环境减灾一1B(HJ～1B)卫星遥感数据在干旱监测中的应用。获取了山东省干旱发展顶峰时段的HJ一1B卫星采集的多光谱和热红外遥感影像，利用ENVI4．7遥感数据处理平台对山东全省的归一化植被指数和地面温度进行了反演，在此基础上计

2、算了山东全省的植被供水指数，并据此将山东省的干旱情况划分为5级，对该干旱监测结果进行了分析。为了验证结论的可靠性，将干旱监测结果与全国降水距平百分率进行了对比，对比结果表明两者一致性较好。文章提供了HJ一1B卫星遥感数据在干旱监测方面的一个实例，其监测结果为相关减灾部门的救灾工作提供了重要的参考，同时也为HJ一1B卫星遥感数据在干旱监测方面的业务化运营提供了一个通用的方法。关键词环境减灾一1B卫星；干旱监测；地表温度反演；植被供水指数反演中图分类号：TP79文献标志码：ADOI：10．3969／j．issn．1673—8748．2012．04．022Appli

3、cationofHJ-1BSatelliteRemoteSensingDatainDroughtMonitoringHUANGHeWANGMingzhi。YANGSiquanHEHaixiaLIUZhe(1NationalDisasterReductionCenterofChina，Beijing100124，China)(2SchoolofEarthandSpaceScience，PekingUniversity，Beijing100871，China)Abstract：TheapplicationofHJ一1Bsatelliteremotesensingd

4、ataindroughtmonitoringisintro—ducedbyusinganexampleofaseriousdroughtlastingfromautumnof2010tospringof2011inShandongProvince．Multi-spectralandinfraredimagesofHJ一1BsatellitearedownloadedandprocessedontheplatformENVI4．7．Thenormalizeddifferenceofvegetationindex(NDVI)andlandsurfacetemper

5、ature(LST)ofShandongprovinceareretrieved，andthenthevegetationofwaterindex(VSWI)iScalculatedonthebasisoftheNDVIandLST．ThedroughtseverityofShandongprovinceisdividedintofivelevelsaccordingtotheVSWIvalueforeachpixe1．DroughtseverityofdifferentpartsofShandongprovinceisanalyzed．Inordertove

6、rifythisresult，itiscomparedwiththenationalprecipitationanomalypercentageinthisperiod，andtheyareingoodaccordance．ThepaperprovidesanexampleoftheapplicationofHJ一1Bsatelliteremotesensingdataindroughtmonitoring，andtheresultisaveryimportantreferenceforthedisasterreliefwork．Thisdroughtmoni

7、toringmethodusedinthepaperisageneralschemeandcanbeusedinthebusinessoperationofHJ一1Bsatelliteremotesensingdata．Keywords：HJ一1Bsatellite；droughtmonitoring；retrievalofLST；retrievalofVSWI收稿日期：2012—03—20；修回日期：2012—06—07基金项目：“十一五”国家科技支撑计划课题——重大自然灾害风险防范关键技术(编号：2008BAK50B08)作者简介：黄河(1982一)，男，

8、博士，助理研究员，从事旱灾风险监测和旱