基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测

摘要：

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。

关键词：干旱、监测、遥感、土壤湿度、中分辨率成像光谱仪、温度植被干旱指数

分类号：P407.1;TP79(一般理论与方法)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2013CB430101；中国博士后科学基金资助项目20090461131，201003596；江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：163-172