冯海霞 1,2,*秦其明 1李滨勇 3刘芳 1[ ... ]张宁 1
作者单位
摘要
1 北京大学遥感与GIS研究所, 北京100871
2 山东交通学院, 山东 济南250023
3 国家海洋环境监测中心, 辽宁 大连110623
干旱是一种频繁发生的自然灾害, 遥感监测干旱已成为重要的研究方向。 可从农田遥感干旱监测最主要的两种地物类型(植被和土壤)的光谱特性分析入手, 选择了对水分变化敏感的红光、 短波红外波段来监测干旱状况, 以短波红外与红光的差值和短波红外与红光的和构建新的光谱空间特征, 提出了干旱监测的新方法——归一化的干旱监测指数NPDI。 用野外实测的土壤含水量对NPDI模型进行验证, 结果表明: NPDI, MPDI与10 cm处的土壤含水量模型都具有较高的相关性, 其R2分别为0.583和0.438, NPDI模型的监测效果要优于MPDI。 此模型是对PDI, MPDI和SPSI等模型的进一步改进, 可实现对不同植被覆盖度的、 整个生长季的农田干旱监测, 在实际的农田干旱监测中具有较高的应用潜力和推广价值。
SWIR-Red光谱特征空间 归一化的干旱监测指数 遥感监测 WIR-Red spectrum feature space Normalized drought monitoring index (NPDI) Remote drought monitoring 
光谱学与光谱分析
2011, 31(11): 3069

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