【摘要】：利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)集中的歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)與地表溫度LST(Land Surface Temperature,LST)數(shù)據(jù)建立NDVI-LST模型,對(duì)遼寧省2015年5-8月的土壤水分進(jìn)行反演,建立土壤水分與干邊斜率的相關(guān)關(guān)系,得到該模型反演下的土壤水分。結(jié)果表明:(1)該時(shí)間段的NDVI-LST實(shí)際模型能夠形成類似"三角"的特征空間,與理論模型吻合,利用該模型反演的5-8月土壤水分含量與地面實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果相關(guān)性較高,除8月外,相關(guān)系數(shù)均在0.8以上,反演結(jié)果空間布局與地面實(shí)際土壤水分基本一致;(2)8月土壤水分反演結(jié)果不理想,相關(guān)系數(shù)為0.48,反演和地面實(shí)際空間特征差異也較大,其原因是8月NDVI對(duì)7月降水極少的響應(yīng)時(shí)間的延后。整體而言,NDVI-LST模型反演土壤水分的試驗(yàn)結(jié)果較理想,可為利用衛(wèi)星遙感手段快速反演遼寧月尺度的土壤水分、干旱災(zāi)害防御評(píng)估等決策工作提供一種新思路。
[Abstract]:Based on the normalized vegetation index (NDVI (Normalized Difference Vegetation Index,NDVI) and surface temperature (LST (Land Surface Temperature,LST) data from MODIS satellite data set, a NDVI-LST model was established to retrieve soil moisture from May to August 2015 in Liaoning Province. The correlation between soil moisture and dry slope was established, and the soil moisture under the model was obtained. The results are as follows: (1) the NDVI-LST real model in this time period can form a characteristic space similar to "triangle", which is consistent with the theoretical model. The soil moisture content retrieved by the model in May-August has a high correlation with the actual monitoring results on the ground. With the exception of August, the correlation coefficients are all above 0.8, and the spatial distribution of the inversion results is basically consistent with the actual soil moisture on the ground. (2) the result of soil moisture inversion in August is not ideal, the correlation coefficient is 0.48, and the difference between the inversion and the actual spatial characteristics of the ground is also great, which is due to the delay of the response time of August NDVI to July precipitation. On the whole, the experimental results of soil moisture retrieval by NDVI-LST model are ideal, which can provide a new idea for rapid retrieval of soil moisture in Liaoning lunar scale by satellite remote sensing and drought disaster prevention assessment.
【作者單位】： 沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué);中國(guó)氣象局沈陽(yáng)大氣環(huán)境研究所;沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)氣象局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(31600350)
【分類號(hào)】：S152.7

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本文編號(hào)：2350102