全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘 要：为探讨近年来广泛使用的低空间分辨率的 MODIS 数据以及高空间分辨率的 Landast 8 数据对同一地区的旱情状况，选择内蒙古自治区干旱频发的乌审旗荒漠草原为研究区，借助分裂窗算法反演地表温度（Ts），获取归一化植被指数（NDVI），建立温度植被干旱指数（TVDI）的干旱监测模型，分别反演 MODIS-TVDI 和Landast8-TVDI，并与同期野外实测的不同深度土壤含水量进行回归分析。结果发现，基于 MODIS 和 Landast8 2种遥感数据计算得到的 TVDI 与各层的土壤水分线性相关显著，两者都能表征地表的干旱分布，且 Landast8-TVDI与各层土壤含水量的相关性大于 MODIS-TVDI 与各层土壤含水量的相关性，其中 0～10 cm 表层土壤含水量的相关性要好于 0～20 cm、0～30 cm 的相关性。因此 Landast8-TVDI 能够更好地反映乌审旗荒漠草原的土壤水分状况，更适宜于旱情监测。
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