植被供水指数论文-杨彦荣,胡国强

导读:本文包含了植被供水指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:土壤湿度,地表温度,植被供水指数,MODIS

植被供水指数论文文献综述

杨彦荣,胡国强[1](2019)在《基于植被供水指数的旱区土壤湿度反演方法研究》一文中研究指出植被供水指数(VSWI)是进行干旱研究的有效指标,是进行区域土壤湿度反演的重要方法。利用MODIS数据,提取归一化植被指数(NDVI)、修正的土壤调整植被指数(MSAVI)、增强型植被指数(EVI)和地表温度(Ts)等参数,建立植被供水指数、基于MSAVI的植被供水指数(VSWI-M)、基于EVI的植被供水指数(VSWI-E),并对比叁种指数反演土壤湿度的效果;在此基础上,建立分区域、基于NDVI阈值的混合植被供水指数(MVSWI)模型,利用20 cm土壤墒情实测数据对模型进行检验,RE,RMSE误差结果显示,MVSWI模型具有较好的精度,可以用来估算土壤湿度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年02期)

成威,王连喜,李琪,刘畅,王清[2](2018)在《基于植被供水指数的河南2012年春季干旱监测》一文中研究指出干旱的发生是一个缓慢渐进的过程,可能出现在任何时间任何地域,每一次的干旱暴发,都在威胁着国家农业生产安全和人类的正常生活。以2012年河南的典型春旱为例,运用气象站观测数据和MODIS遥感数据,在植被供水指数的基础上监测旱情。结论如下:2012年河南省春季降水距平百分率高达-56. 9%,为重旱;当水分成为限制因子时,地表温度(land surface temperature,LST)与NDVI呈负相关; 2012年河南春季植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)的变化趋势基本与降水量一致; VSWI与小麦产量显示较强的相关性,VSWI值较高的地区,单位面积小麦产量比河南省平均值要高出26%;最后利用VSWI反演河南省干旱分布情况,能准确反映旱情,证明VSWI具有广泛的适用性和较强的现实指导意义。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2018年24期)

周逍峰,聂艳,刘秀芸,梁美盈,谭盈[3](2018)在《基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究》一文中研究指出【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。(本文来源于《中国农业信息》期刊2018年04期)

孟令奎,朱会玲,谢文君,胡艺杰,张文[4](2018)在《分布式MODIS植被供水指数生产模型研究与实现》一文中研究指出遥感监测已成为旱情监测的重要手段,其中植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)产品是进行遥感旱情监测的重要参考依据,但其生产涉及的数据量大,处理周期长,严重影响监测数据处理的及时性。面向分布式计算环境,提出了一种基于开放服务网关协议(open services gateway initiative,OSGI)的分布式中分辨率成像光谱仪(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)植被供水指数产品生产模型(OSGI-based VSWI distributed production model,ODPM),通过该模型将MODIS影像的植被供水指数产品生产算法转化成OSGI的Bundle组件,使其能够在分布式OSGI的平台中进行动态的部署与安装,充分利用局域网内的计算资源,实现快速的遥感数据处理与监测产品生产。利用中国7大流域数据对模型的稳定性进行实验,结果表明,相对传统的单机处理模式,该模型的运算速度提升3倍左右,内存占用减少大约2/3倍,并具有良好的计算稳定性。ODPM模型在提升数据处理部门的工作效率方面具有重要意义,可在海量遥感数据处理、大范围遥感监测产品生产领域发挥显着的作用。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年05期)

慕臣英,徐全辉,张菁,李石,宋晓巍[5](2016)在《基于植被供水指数的沈阳地区干旱遥感监测研究》一文中研究指出干旱是影响粮食生产安全的主要自然灾害之一。及时把握干旱发生特点及影响范围,对及时采取有效抗旱措施是具有重要意义的[1-2]。常规地面观测资料多为散点,不利于把握宏观大范围干旱状况,而卫星遥感数据则不受空间和时间的限制,具有实时、宏观、动态等优势,利于干旱动态监测及评估[3-5]。植被供水指数法适用于高植被覆盖情况下的土壤水分监测,综合考虑了作物长势和作物冠层温度两方面因素,具有建模简单易于操作的特点[6-7]。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S4 干旱气象灾害监测预测及其影响与对策》期刊2016-11-01)

王建博,王蕾彬[6](2015)在《基于植被供水指数的山东省2013年春季旱情监测》一文中研究指出春季是山东小麦生长的关键时期,若遇干旱胁迫将严重影响小麦产量和农民收益,因此,有效及动态监测此期干旱的发生和分布情况,对指导抗旱政策和方案的制定具有重要意义。本文利用MODIS数据计算归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(Ts),进而构建植被供水指数(VSWI),检验VSWI与10、20 cm土壤相对湿度之间的相关性,结果显示,VSWI与土壤湿度相关性较高,可以准确反映干旱情况。运用VSWI分析山东省2013年4月上旬至6月上旬的旱情,结果显示,山东省2013年春季旱情,4月上旬最严重,之后明显好转,5月份相对稳定,6月上旬基本结束;西部和西南部地区旱情较轻,西北、东部和中部次之,东营市因土地盐渍化严重,土壤持水能力差,旱情最严重。(本文来源于《山东农业科学》期刊2015年07期)

黄建波,吴立愿,张文明[7](2014)在《基于植被供水指数的桂西北旱情遥感监测研究与应用》一文中研究指出针对极端天气频繁出现,干旱增多、严重等问题,以桂西北为研究区域,获取不同时期遥感影像数据,通过分析植被及温度等影像指数,依据历史旱情发生情况,建立植被供水指数分级规则,并依此规则,可实时、动态地监测旱情信息。其成果可增强旱情的预警能力,为防旱、抗旱决策提供了技术参考依据。(本文来源于《广西水利水电》期刊2014年06期)

杨世琦,高阳华,徐永进[8](2013)在《基于植被供水指数的重庆夏季干旱状况评估》一文中研究指出本文以重庆市作为研究区,以2006年重庆特大旱灾年为例,选择研究区2006年6-9月的单日和8d合成的MODIS产品数据构建植被供水指数(VSWI)反演重庆土壤干湿状况,并利用土壤墒情数据验证遥感反演的结果;同时在气象站点尺度上,讨论了VSWI与长时间序列降水的相关性,并利用8d合成VSWI值反演重庆市干旱时空分布。研究表明,用EVI构建的VSWIE比NDVI构建的VSWIN更适合用于监测重庆市夏季干旱,且单日MODIS产品数据构建的VSWI与土壤墒情数据的相关性强于8d合成数据构建的VSWI与土壤墒情数据的相关性;VSWI与降水具有一定的负相关关系;研究区6-9月基于VSWI的干旱分布图表明,VSWI能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段。(本文来源于《创新驱动发展 提高气象灾害防御能力——S2灾害天气监测、分析与预报》期刊2013-10-22)

贺俊杰,王英舜,李云鹏,乌日娜,吕向伟[9](2013)在《利用EOS/MODIS植被供水指数监测锡林郭勒地区土壤湿度》一文中研究指出利用锡林郭勒盟13个测墒站0-10cm土壤相对湿度和对应时段MODIS卫星资料,分析植被供水指数(VSWI)与土壤相对湿度间的相关性。结果表明,二者呈极显着的线性关系(P<0.01),在此基础上建立了基于植被供水指数的土壤相对湿度监测模型。运用该模型反演的土壤相对湿度分布与实测结果基本吻合。从动态监测旱情的变化角度,用植被供水指数(VSWI)监测了锡林郭勒草原在2011年8月旱情的发生、发展和加重过程。说明植被供水指数法适用于植物生长季大范围的干旱监测,通过动态监测,可为及时、准确掌握大范围土壤水分状况和旱情提供决策依据。(本文来源于《中国农业气象》期刊2013年02期)

郭美辰,胡卓玮[10](2012)在《环境减灾卫星快速提取植被供水指数产品的方法研究》一文中研究指出研究总结出一种快速自动化多时相遥感数据处理方法,该方法通过用ERDAS对植被供水指数数据产品进行模型化,大大节省了人力和时间。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2012年06期)

植被供水指数论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

干旱的发生是一个缓慢渐进的过程,可能出现在任何时间任何地域,每一次的干旱暴发,都在威胁着国家农业生产安全和人类的正常生活。以2012年河南的典型春旱为例,运用气象站观测数据和MODIS遥感数据,在植被供水指数的基础上监测旱情。结论如下:2012年河南省春季降水距平百分率高达-56. 9%,为重旱;当水分成为限制因子时,地表温度(land surface temperature,LST)与NDVI呈负相关; 2012年河南春季植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)的变化趋势基本与降水量一致; VSWI与小麦产量显示较强的相关性,VSWI值较高的地区,单位面积小麦产量比河南省平均值要高出26%;最后利用VSWI反演河南省干旱分布情况,能准确反映旱情,证明VSWI具有广泛的适用性和较强的现实指导意义。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

植被供水指数论文参考文献

[1].杨彦荣,胡国强.基于植被供水指数的旱区土壤湿度反演方法研究[J].现代电子技术.2019

[2].成威,王连喜,李琪,刘畅,王清.基于植被供水指数的河南2012年春季干旱监测[J].江苏农业科学.2018

[3].周逍峰,聂艳,刘秀芸,梁美盈,谭盈.基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究[J].中国农业信息.2018

[4].孟令奎,朱会玲,谢文君,胡艺杰,张文.分布式MODIS植被供水指数生产模型研究与实现[J].武汉大学学报(信息科学版).2018

[5].慕臣英,徐全辉,张菁,李石,宋晓巍.基于植被供水指数的沈阳地区干旱遥感监测研究[C].第33届中国气象学会年会S4干旱气象灾害监测预测及其影响与对策.2016

[6].王建博,王蕾彬.基于植被供水指数的山东省2013年春季旱情监测[J].山东农业科学.2015

[7].黄建波,吴立愿,张文明.基于植被供水指数的桂西北旱情遥感监测研究与应用[J].广西水利水电.2014

[8].杨世琦,高阳华,徐永进.基于植被供水指数的重庆夏季干旱状况评估[C].创新驱动发展提高气象灾害防御能力——S2灾害天气监测、分析与预报.2013

[9].贺俊杰,王英舜,李云鹏,乌日娜,吕向伟.利用EOS/MODIS植被供水指数监测锡林郭勒地区土壤湿度[J].中国农业气象.2013

[10].郭美辰,胡卓玮.环境减灾卫星快速提取植被供水指数产品的方法研究[J].安徽农业科学.2012