基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测

• Published in: 农业工程学报 Vol. 30; no. 7; pp. 163 - 172
• Main Author: 鲍艳松 严婧 闵锦忠 王冬梅 李紫甜 李鑫川
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南京信息工程大学大气物理学院，南京 210044%南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室 南京,210044%江苏省水利科学研究院,南京,210017 2014; 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室 南京 210044
• Subjects: 中分辨率成像光谱仪; 土壤湿度; 干旱; 温度植被干旱指数; 监测; 遥感; moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS); 干旱; 监测; soil moisture; drought; 中分辨率成像光谱仪; temperature vegetation drought index (TVDI); 土壤湿度; remote sensing; 遥感; monitoring; 温度植被干旱指数
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.07.019

为实现江苏省淮北地区农业旱情监测，利用Savitzky-Golay（S-G）滤波方法，对2011-2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）和地表温度（land Surface temperature, LST）8 d产品进行重构，去除原8 d数据的噪声，填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据，计算温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index, TVDI）；分析TVDI和土壤湿度之间的关系，构建土壤湿度反演模型。最后，利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明：1）S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量，并能对缺失数据进行填补；2）TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演，所建模型在试验区具有一定的普适性，反演精度较高（R2=0.575，RMSE=2.59%）；3）TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用，能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。