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:为确定不同遥感数据源在县级尺度进行干旱监测的能力,利用环境减灾卫星、SPOT4和 RAPIDEYE 数据分别构建了垂直干旱指数、修正垂直干旱指数和温度植被干旱指数,以河北玉田县为例进行了对比研究。结果表明,基于环境减灾卫星的垂直干旱指数和修正垂直干旱指数变化与 RAPIDEYE趋势一致,在冬小麦拔节期,当土壤含水量较高时,两指数值起伏变化不明显;在抽穗期,两指数能较好反映各层土壤含水量的起伏变化。而基于 SPOT4的修正垂直干旱指数在一定程度上反映土壤含水量的变化特点,垂直干旱指数对土壤含水量变化不敏感。从数据源选取角度,环境减灾卫星和 RAPIDEYE在县级尺度具有较好的干旱监测能力。由于基于环境减灾卫星的温度植被干旱指数与冬小麦单产具有显著以上水平的相关性,据此建立的线性估产模型是一种简单易行的旱灾预警模型。
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