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基于MODIS数据的渭河流域土壤水分反演

作者：仝兆远, 张万昌   出版商：遥感应用   出版日期：2008 年 1 月
摘  要：利用MODIS产品数据MOD11A1、MOD13A2和MOD15A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(ISD)、表观热惯量(ATI)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积指数(LAI), 构建渭河流域2006年8月1日、8月6日的TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、AT-INDVI、ATI-EVI、AT-ILAI特征空间, 根据TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、AI-NDVI、AT -IEVI、ATI-LAI 特征空间建立了温度归一化植被指数型干旱指数(TNDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI) 、温度叶面积指数型干旱指数(TLDI)、温差归一化植被指数型干旱指数(DTNDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI)、温差叶面积指数型干旱指数(DTLDI)、表观热惯量归一化植被指数型干旱指数(ANDI)、表观热惯量增强植被指数型干旱指数(AEDI)、表观热惯量叶面积指数型干旱指数(ALDI), 并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标, 反演了渭河流域2006年8月1日、8月6日的土壤水分。利用TDR实测10cm土壤水分进行相关分析表明:TEDI、TNDI、TLDI在高植被覆盖的地区、低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测都能取得较好的效果, 其中TEDI效果最好;DTNDI、DTEDI、DTLDI、ANDI、AEDI、ALDI比较适合在低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测, 但在高植被覆盖的地区效果较差,不适合进行土壤水分反演和干旱监测。
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