發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 09:23

　　 本研究以遼寧省阜新市彰武縣為研究區(qū),選取2014年7月至9月環(huán)境衛(wèi)星提供的多時(shí)相、多光譜信息的遙感影像為數(shù)據(jù)源,結(jié)合中國氣象資源網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)和實(shí)地取點(diǎn)采樣獲得的數(shù)據(jù),利用ENVI及ArcGIS平臺(tái)對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正等精處理及地表溫度、歸一化植被指數(shù)等相關(guān)參數(shù)的反演計(jì)算。構(gòu)建二維空間獲取與溫度和歸一化植被指數(shù)相關(guān)的溫度植被干旱指數(shù)、紅外波段和近紅外波段相關(guān)的垂直干旱指數(shù)和考慮植被覆蓋情況的修正的垂直干旱指數(shù)。將以上三個(gè)指數(shù)與研究區(qū)地表下10cm處的土壤含水量進(jìn)行擬合分析,選取相關(guān)性最大的模型作為基礎(chǔ)研究模型并對其進(jìn)行修正,從而得到適用于彰武地區(qū)的干旱監(jiān)測模型,并對模型進(jìn)行應(yīng)用,以土壤含水量狀況為評(píng)價(jià)指標(biāo),獲取2014年彰武地區(qū)的干旱等級(jí)分布圖。本研究的主要結(jié)論如下：(1)在計(jì)算地表溫度過程中選取基于影像的Artis算法反演地表溫度,反演溫度的變化趨勢與實(shí)測結(jié)果基本相同,其反演值較實(shí)測值偏低。研究通過像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度,并以SEBS模型為基礎(chǔ)反演蒸散發(fā),降低了反演土壤含水量的計(jì)算難度,使得反演模型更加易于使用。(2)將垂直干旱指數(shù)、修正的垂直干旱指數(shù)和溫度植被干旱指數(shù)分別與10cm深度的土壤含水量進(jìn)行擬合。結(jié)果表明,這三種指數(shù)與10cm深度土壤含水量的判定系數(shù)R2分別在0.15、0.3和0.45上下波動(dòng),其中溫度植被干旱指數(shù)與土壤含水量的相關(guān)性最高,所以以溫度植被干旱指數(shù)作為基本模型是可行的。(3)彰武地區(qū)的土壤類型較為復(fù)雜,選取增強(qiáng)植被指數(shù)為因子對溫度植被干旱指數(shù)進(jìn)行修正以消除地表土壤情況對研究的影響。研究以2014年7月14日和8月6日的修正的溫度植被干旱指數(shù)和實(shí)測土壤含水量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提出適用于彰武地區(qū)夏季干旱監(jiān)測的模型,利用9月18日的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,模型的相關(guān)系數(shù)為-0.770,在0.01水平上的相關(guān)性顯著,模型的精度可達(dá)85%以上(4)根據(jù)模型的反演結(jié)果獲得彰武地區(qū)的干旱等級(jí)分布圖,并對干旱情況進(jìn)行分析。研究區(qū)在2014年7月14日的干旱情況最輕,有35%以上的地區(qū)表示出輕旱以上的狀態(tài)；8月6日的干旱情況最為嚴(yán)重,其中有44%以上的地區(qū)處于中旱狀態(tài)以上；9月18日的干旱情況有所緩解。
【學(xué)位單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P426.616;P405
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外干旱監(jiān)測研究進(jìn)展
        1.2.1 國外遙感干旱監(jiān)測研究進(jìn)展
        1.2.2 國內(nèi)遙感干旱監(jiān)測研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
第二章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)選擇與處理
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地理位置
        2.1.2 自然環(huán)境
    2.2 遙感數(shù)據(jù)的選取及預(yù)處理
        2.2.1 遙感數(shù)據(jù)源的選取
        2.2.2 遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    2.3 非遙感數(shù)據(jù)
        2.3.1 地面數(shù)據(jù)采樣及處理
        2.3.2 氣象數(shù)據(jù)
    2.4 遙感干旱反演方法的選取
        2.4.1 遙感干旱反演方法
        2.4.2 遙感反演方法的選取
    2.5 本章小結(jié)
第三章 相關(guān)參數(shù)計(jì)算
    3.1 亮度溫度計(jì)算
    3.2 歸一化植被指數(shù)
    3.3 植被覆蓋度
    3.4 地表比輻射率
    3.5 地表溫度
    3.6 地表蒸散發(fā)
    3.7 本章小結(jié)
第四章 土壤含水量反演模型對比分析及模型的構(gòu)建
    4.1 土壤含水量反演模型對比
        4.1.1 垂直干旱指數(shù)法
        4.1.2 修正的垂直干旱指數(shù)法
        4.1.3 溫度植被干旱指數(shù)法
        4.1.4 TVDI干旱情況分析
    4.2 基于增強(qiáng)植被指數(shù)的TVDI模型構(gòu)建及土壤含水量的反演
        4.2.1 模型的構(gòu)建
        4.2.2 精度驗(yàn)證
        4.2.3 模型的應(yīng)用
    4.3 研究區(qū)干旱情況分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位論文期間發(fā)表文章

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本文編號(hào)：2891207