干旱是一种破坏力极强的自然灾害, 近年来, 受气候变化的影响, 干旱在全球的发生频率不断升高, 造成了严重的经济损失, 准确监测干旱信息是防灾减灾的基础。 干旱严重度指数(DSI)监测全球干旱的能力已经得到证实, 但在局部区域的应用具有明显的差异性。 为了检验DSI在省级尺度的适用性、 修正其等级划分差异, 以山西省为研究区, 基于MODISET/PET, 以及MODIS和AVHRR的NDVI数据集分别得到2001年—2014年的DSIMODIS和DSIAVHRR, 同时结合SPEI, 对三者进行了干旱时空分布的对比分析; 为了证实SPEI的可靠性, 将长时序的SPEI与历史干旱记录进行了比对; 为了考察DSI在区域范围内的误差, 将DSIMODIS, DSIAVHRR和SPEI进行了时间频率与空间分布的比较; 最后, 以SPEI为参照, 基于DSI的原始划分标准, 以0.1为步长调整DSIMODIS的干旱等级阈值, 得到了新的干旱等级划分标准DSIMM; 并利用DSIMM监测了全省2001年—2014年季节尺度的旱情, 捕捉了研究区2001年和2002年的典型干旱事件, 验证了DSIMM在山西省干旱监测中的适用性和稳健性。 研究表明, DSIMODIS与DSIAVHRR之间存在较高的相关性, 相关系数为0.75, 二者对干旱的空间分布和时间频率具有一致的表现, 说明在数据缺失的情况下, DSI可拓展应用于AVHRR数据集, 以弥补MODIS数据在长时序监测中的不足; DSIMODIS低估了山西省D1等级干旱信息, 而高估了D2~D4等级干旱; 对于轻度干旱D1, 中度干旱D2, 重度干旱D3, 极度干旱D4四个等级, DSIMM与SPEI在干旱时间频率和空间分布占比方面表现出高度的一致性, 其中D3等级的时间频率完全一致, D4等级的空间分布一致性为0.98; 在干旱类型丰富的地区可精确地修正DSI的干旱等级划分。 研究结果对利用DSI进行区域尺度干旱监测具有借鉴作用, 为山西省干旱信息监测获取了一种计算简易、 精确度高的方法。
干旱严重度指数(DSI) 修正 等级划分 干旱 遥感 山西 Drought severity index (DSI) Modification Gradation Drought Remote sensing Shanxi 光谱学与光谱分析
2020, 40(11): 3522
1 宁夏大学西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室, 宁夏 银川 750021
2 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093
基于MODIS光谱反射信息的干旱指数在农业生产实践中有广泛的应用.利用PROSAIL模型和山东2010年的观测数据,研究了植被叶面积指数和生理生长周期等结构特征对MODIS光谱干旱指数的影响.结果表明,MODIS近红外与短波红外三个波段的反射率随植被叶片含水量变化明显,由他们构建的五种MODIS光谱干旱指数能够监测植被叶片水分含量.然而,各干旱指数均受叶面积指数(LAI)的影响,在LAI较低时影响较为严重,随着LAI的增大,这一影响逐渐减弱;植被生理生长周期也会影响干旱指数的大小.因此,在使用MODIS光谱干旱指数进行区域干旱监测时,必须考虑植被结构特征,谨慎分析监测结果.研究结论将为干旱遥感监测提供理论基础.
植被结构特征 光谱干旱指数 叶片含水量 Vegetation structure MODIS MODIS Spectral drought index Leaf water content PROSAIL PROSAIL
1 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京210093
2 江苏省地理信息技术重点实验室, 江苏 南京210093
3 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室, 北京100101
4 电子科技大学自动化学院, 四川 成都611731
5 北京大学地球与空间科学学院, 北京100871
6 新疆农业大学草业与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐830052
尺度效应是遥感领域的一个非常重要的科学问题。 定量遥感尺度转换研究可用于解决如定量遥感反演产品真实性检验等诸多颇具挑战性的问题。 传统升尺度转换研究方法无法得到连续空间尺度上反演量的变化特性; 且面临不同传感器间几何、 光谱等特性参数校正问题的干扰, 尺度转换研究精度受到影响。 为此, 基于分形理论利用单一传感器影像解决这些问题。 基于Enhanced Thematic Mapper Plus （ETM+）数据, 以NDVI（利用其地表辐亮度计算模型）为研究对象, 建立了一个可参考的反演量连续空间尺度转换模型研究流程。 结果表明: (1)NDVI升尺度转换中存在尺度效应, 且此效应可由尺度转换分形模型定量描述; (2)此分形模型适用于NDVI产品的真实性检验中。 这表明分形作为一种有效的方法, 可用于定量遥感尺度转换研究中。
定量遥感 空间尺度转换 连续 分形 真实性检验 Quantitative remote sensing Spatial scaling Continuous Fractal NDVI NDVI ETM+ ETM+ Validation 光谱学与光谱分析
2013, 33(7): 1857
1 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093
2 山西工程职业技术学院, 山西 太原 030009
用统计分析与遥感分类技术相结合的方法, 进行了较高精度的夏玉米分类。 在验证分类结果具有可靠质量的基础上, 将分类影像二值化, 采用图像叠合法得到了黄淮海平原2000年—2010年夏玉米变化检测图像, 并按区域分析了该区域11年间夏玉米的种植变化情况。 结果表明, 2000年—2010年间, 黄淮海平原夏玉米种植面积总体明显增加, 其中南部区域种植面积逐年稳步增加, 北部、 东部和中部区域在2000年—2003年间为减少态势, 在2003年—2010年间则持续增加; 四大区域中, 北部区域变化幅度最大; 2000年—2010年间, 黄淮海平原中、 南部夏玉米种植比例不断加大, 整个区域种植比重呈南移趋势。 研究结果可为指导农业生产提供依据, 具有较高的实用价值和推广性。
夏玉米 种植面积 空间分布 变化检测 Summer maize MODIS MODIS Planting area Spatial distribution Dynamic monitoring 光谱学与光谱分析
2012, 32(9): 2534
