徐曉茜++楊森

摘 要：本文基于筆者多年從事遙感減災(zāi)應(yīng)用的相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，以基于MODIS數(shù)據(jù)的遙感旱情監(jiān)測為研究對象，以某地區(qū)生長季的4月和7月為研究背景，分析了，及NDWI三個(gè)指標(biāo)的變化趨勢，給出了該地區(qū)旱情的變化趨勢，全文是筆者長期工作實(shí)踐基礎(chǔ)上的理論升華，相信對從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。

關(guān)鍵詞：MODIS 遙感 旱情 NDVI ANDVI VCI NDWI

中圖分類號(hào)：P23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）07（b）-0036-02

旱情的監(jiān)測是一個(gè)公認(rèn)的難題。旱情的監(jiān)測最初是利用氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于稀疏的氣象站點(diǎn)。這些基于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)不能完全的或不能及時(shí)獲取，干旱監(jiān)測的精確性和及時(shí)性就會(huì)降低。遙感技術(shù)宏觀、客觀、迅速和廉價(jià)的優(yōu)勢及其近年來的飛速發(fā)展，為旱情監(jiān)測開辟了一條新途徑。衛(wèi)星系統(tǒng)以相當(dāng)少的設(shè)備提供全球尺度上時(shí)間和空間連續(xù)的數(shù)據(jù)，基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱監(jiān)測的潛力大大增加。應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測干旱從70年代開始，到目前為止，存在著以下幾方面的問題。

（1）目前開展的旱情監(jiān)測主要還是停留在氣象災(zāi)害層面上，還沒有深入到農(nóng)業(yè)層面，現(xiàn)有的監(jiān)測僅是氣象災(zāi)害或?yàn)?zāi)害性天氣的監(jiān)測，僅知道哪里有旱情發(fā)生，但這種旱情能否成為農(nóng)業(yè)災(zāi)害，還不能確切地得知。（2）隨著遙感傳感器的發(fā)展，用不同的傳感器獲取數(shù)據(jù)成為可能，但是旱情監(jiān)測對于遙感數(shù)據(jù)的選擇有一定的限制。空間分辨率提高，則微觀尺度監(jiān)測的結(jié)果精度會(huì)提高；時(shí)間分辨率提高，對各種突發(fā)性、快速變化的自然災(zāi)害有更強(qiáng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測能力。一般空間分辨率越高，時(shí)間分辨率就會(huì)降低。因此，在遙感數(shù)據(jù)的選擇上需要考慮空間和時(shí)間上的折衷，這取決于旱情監(jiān)測范圍、精度要求以及旱情自身的特點(diǎn)等等。例如，小范圍的監(jiān)測可以選擇TM數(shù)據(jù)或雷達(dá)數(shù)據(jù)計(jì)算反映旱情的指標(biāo)，全國范圍內(nèi)的監(jiān)測可以選擇NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)或MODIS數(shù)據(jù)。由于干旱是一個(gè)累積的過程，如果有一個(gè)長時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱的監(jiān)測，就可以很好的監(jiān)測旱情的發(fā)展趨勢，為決策提供更加可靠的信息。遙感數(shù)據(jù)多通道信息可以增強(qiáng)對地球復(fù)雜系統(tǒng)的觀測能力和對地表類型的識(shí)別能力。在考慮遙感數(shù)據(jù)空間分辨率和時(shí)間分辨率的前提下，也要充分利用遙感數(shù)據(jù)提供的多光譜信息。因此，實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)的旱情監(jiān)測，遙感數(shù)據(jù)是否容易獲取也是旱情監(jiān)測最后能否運(yùn)行的一個(gè)決定因素。（3）目前利用遙感數(shù)據(jù)計(jì)算各種能直接或間接反映干旱情況的物理指標(biāo)，己形成了很多種方法。但是干旱的發(fā)生由眾多因素決定，而旱災(zāi)更為復(fù)雜，涉及農(nóng)作物生長及其對水分的時(shí)空需要變化。因此，指標(biāo)的選取也是旱情監(jiān)測最后能否運(yùn)行的一個(gè)決定因素。各種指標(biāo)都有自身的優(yōu)缺點(diǎn)，例如，有些對于作物的監(jiān)測比較好，有些對于裸土監(jiān)測效果比較理想；有些指標(biāo)容易計(jì)算，但考慮的影響因子比較少，有些指標(biāo)考慮的影響因子比較全面，但太過于復(fù)雜，使得全國范圍內(nèi)的計(jì)算難以實(shí)現(xiàn)。因此在指數(shù)的選取上不僅要體現(xiàn)對作物旱情監(jiān)測的優(yōu)勢，而且要考慮指數(shù)在全國范圍內(nèi)的計(jì)算是否可以進(jìn)行。

1 國內(nèi)外遙感旱情監(jiān)測指標(biāo)反演進(jìn)展

Kogan（1990）等第一次提出了植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）的概念，并給出了VCI的定義式，使用的是1984年至1987年NOAA全球植被指數(shù)（GVI）數(shù)據(jù)集。GVI數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是通過將1 km的每日的LAC（地區(qū)覆蓋）重采樣為4 km每日的GAC數(shù)據(jù)，然后將4 km每日的GAC數(shù)據(jù)重采樣為16 km的空間分辨率，因此得到GVI數(shù)據(jù)空間分辨率為16 km。為了最小化云的影響，時(shí)間上同樣進(jìn)行了重采樣，采用平均法將每天的GVI數(shù)據(jù)以7天為一個(gè)時(shí)間間隔得到了周合成GVI數(shù)據(jù)。在前面處理的基礎(chǔ)上，計(jì)算了1984年至1987年間每個(gè)像元每周的NDVI最大值和NDVI最小值。結(jié)果表明在Sudan南部VCI比NDVI能更好的解釋一般的或月降雨百分比之間的關(guān)系。隨后十幾年里，很多研究中都將VCI作為植被監(jiān)測、干旱監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測等的一個(gè)指標(biāo)，得到了廣泛的應(yīng)用。LIU和Kogan（1996）等研究都是用的GVI數(shù)據(jù)，NDVI最大值和最小值的計(jì)算方法也一樣。Gite1Sno等利用VCI進(jìn)行了植被狀態(tài)定量估計(jì)的研究，選取的是1985年至1994年的GVI數(shù)據(jù)?？臻g分辨率是16km，時(shí)間分辨率為7天。Kgona（1995）第一次提出了溫度條件指數(shù)（TCI）的概念，并給出了TCI的定義式，使用的仍然是GVI數(shù)據(jù)集。處理方法與原因與上述一樣，空間分辨率為16 km，時(shí)間分辨率為7天，只是提取最大值和最小值使用的通道不一樣，是4通道的反演的亮溫。4、5通道反演的亮溫取決于地表溫度、大氣中水蒸汽和地表與大氣的溫度梯度。而只有4通道反演的溫度不受大氣中水汽的影響，因此使用的是4通道反演的亮溫來提取的，得到基于像元的每周的地表溫度最大值和最小值。Seiler等在阿根庭利用VCI和TCI進(jìn)行了干早監(jiān)測的研究，使用的是1985年至1994年的GVI數(shù)據(jù)，空間分辨率為16 km，時(shí)間分辨率為7天。Lenoard等在非洲南部利用VCI和TCI進(jìn)行了干旱監(jiān)測和谷物產(chǎn)量的預(yù)測，選取的是1985年至1994年的GVI數(shù)據(jù)。Kgoan等利用VCI和TCI在蒙古估算了牧草的生物量。結(jié)果表明，利用VCI和TCI得到的植被健康指數(shù)可以作為生物量估計(jì)的一個(gè)指標(biāo)，選取的是1985-2000的GVI數(shù)據(jù)，空間分辨率為16 km，時(shí)間分辨率為7天。

我國對VCI和TCI兩人指數(shù)的應(yīng)用都相對晚一些，蔡斌等用VCI參照當(dāng)時(shí)降水對全國1991年春季干早進(jìn)行了監(jiān)測和研究，使用的是1985年至1991年的NOAA全球標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)資料，時(shí)間分辨率為7天。選取出中國范圍內(nèi)的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并對NDVI時(shí)間序列資料采用中值濾波法來去除噪聲，然后計(jì)算NDVI最大值和NDVI最小值。馮強(qiáng)等在基于植被狀態(tài)指數(shù)的全國干早遙感監(jiān)測試驗(yàn)研究中，使用的是1981年至1994年的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，空間范圍覆蓋全國，空間分辨率為8km，時(shí)間分辨率為10天。但是在計(jì)算NDVI最大值和最小值時(shí)首先將NDVI歷史數(shù)據(jù)從8km重采樣為1.1km。馮強(qiáng)等在基于植被狀態(tài)指數(shù)的土壤濕度遙感方法研究中使用的數(shù)據(jù)與上述一樣。endprint

2 某地區(qū)遙感旱情監(jiān)測指標(biāo)反演

遙感技術(shù)提供了豐富的信息，從可見光到短波，再到熱紅外，最后是微波。1990年以來，利用各波譜段數(shù)據(jù)計(jì)算各種反映干旱指標(biāo)的方法己經(jīng)有很多，例如NDVI、距平植被指數(shù)、植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）、溫度條件指數(shù)（TCI）等等。最近十年里，遙感監(jiān)測干旱的方法的研究有以下三個(gè)特點(diǎn)，一是使用己有的指數(shù)，如NDVI、VCI、TCI、CWSI和TS/NDVI等等。計(jì)算的原理相同，使用的數(shù)據(jù)空間時(shí)間分辨率不同，或是計(jì)算時(shí)參數(shù)的處理方法不同，或是模型的不同；二是根據(jù)已有的原理，提取新的指數(shù)，如VTCI、VTDI、DSI等等；三是遙感與氣象或是水文數(shù)據(jù)結(jié)合建立的新的指數(shù)，如BMVCI等等。借用某種氣象或水文指數(shù)，分析其原理并將其中一些參數(shù)用遙感數(shù)據(jù)代替得到新的指數(shù)。

現(xiàn)將最近幾年中用于旱情監(jiān)測的幾種主要方法的原理分別介紹如下。

（1）距平植被指數(shù)法。

歸一化植被NDVI是迄今為止應(yīng)用最廣的一個(gè)植被指數(shù)。很多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)都提供了計(jì)算這個(gè)指數(shù)所需的通道信息，以MODIS為例，計(jì)算式為：

（1）

其中為第一波段（紅波段）的反射率，是第二波段（近紅外波段）的反射率。它可以反映植被的長勢，可以間接反映旱情。

距平植被指數(shù)，指某一年某一特定時(shí)期NDVI與多年該時(shí)期NDVI平均值的差值。計(jì)算式如下：

（2）

式中，為某年內(nèi)j時(shí)的距平指數(shù)，為某年內(nèi)j時(shí)的NDVI，為多年內(nèi)j時(shí)的NDVI平均值。可以用這個(gè)差值來反映偏旱的程度。多年平均值可以近似反映土壤供水的平均狀況。因此，NDVI資料的時(shí)間序列越長，計(jì)算得到的平均值代表性才會(huì)越好。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖1）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。

（2）植被狀態(tài)指數(shù)法。

在不同地區(qū)，因?yàn)椴煌瑓^(qū)域作物生長季處于不同階段，需水情況不同，旱不旱不能通過NDVI值的大小來說明，而NDVI與歷史平均值的偏差，又弱化了天氣的影響。

NDVI的變化受天氣的影響，尤其是類似嚴(yán)重干旱的極端天氣現(xiàn)象時(shí)，會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常年際間的NDVI變化，有可能造成某一特定時(shí)期內(nèi)不同像素間監(jiān)測結(jié)果的可比性變差。為了反映天氣極端變化情況，消除NDVI空間變化的部分，使不同地區(qū)之間有可比性，Kogan提出了植被狀態(tài)指數(shù)VCI。定義如下：

（3）

其中，是j時(shí)的植被狀態(tài)指數(shù)，是j時(shí)的NDv工值，是所有圖像中最大的NDVI值，是所有圖像中最小的NDVI值。是NDVI在j時(shí)的相對于最大NDVI的百分比。Kogan假設(shè)植被NDVI最大值在最佳的天氣中得到（考慮到土壤營養(yǎng)的吸收，天氣條件可以刺激生態(tài)系統(tǒng)資源的利用），最小值在非有利的情況下得到，如干旱和熱，通過生態(tài)系統(tǒng)資源的減少（干旱年缺水減少了土壤營養(yǎng)的吸收），直接抑制了植被的生長。這樣，如果有足夠長時(shí)間的NDVI序列數(shù)據(jù)，就可以從中提取出和，反映出極端氣候狀況，計(jì)算的VCI結(jié)果在不同地區(qū)的比較更為合理。VCI是基于NDVI反演得到的，因此對植被的監(jiān)測效果比較好，作物播種或收割后的時(shí)間，監(jiān)測效果比較差。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖2）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

（3）葉面缺水指數(shù)法NDWI。

歸一化缺水指數(shù)（NDWI），又為葉面缺水指數(shù)，用于植被液態(tài)水的探測。NDWI定義如下：

（4）

式中，是反射率，是波長。使用了兩個(gè)通道，一個(gè)是在附近，另一個(gè)是在附近。這兩個(gè)波段均位于植被冠層的高反射區(qū)。它們感知的植被冠層深度相似。在的植被液態(tài)水的吸收可以忽略不計(jì)，在有水的弱吸收。散布的冠層增強(qiáng)了水的吸收。從而NDWI可以很靈敏的反應(yīng)植被冠層水的含量。大氣氣溶膠的散射作用在～區(qū)是很弱的。NDWI比NDVI對大氣的敏感度低；與NDVI一樣，NDWI并沒有完全去除土壤背景的反射作用影響。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDWI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用MODIS數(shù)據(jù)對南方某地區(qū)的旱情進(jìn)行了監(jiān)測，以作物生長季的4月和7月作為對比，分析了，及NDWI三個(gè)指標(biāo)的變化趨勢。相信對從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊玉永，郭洪海，隋學(xué)艷，等.山東省小麥主產(chǎn)區(qū)旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建[J]科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009（1）.

[2] 黃澤林，覃志豪.利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測大面積土壤水分與農(nóng)作物旱情研究[J]科技資訊，2008（11）.

[3] 郭倩，沈潤平，榮裕良.基于EOS/MODIS數(shù)據(jù)的裸土多層土溫遙感反演研究—— 以陜西省為例[J]遙感技術(shù)與應(yīng)用， 2008（20）.endprint

2 某地區(qū)遙感旱情監(jiān)測指標(biāo)反演

遙感技術(shù)提供了豐富的信息，從可見光到短波，再到熱紅外，最后是微波。1990年以來，利用各波譜段數(shù)據(jù)計(jì)算各種反映干旱指標(biāo)的方法己經(jīng)有很多，例如NDVI、距平植被指數(shù)、植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）、溫度條件指數(shù)（TCI）等等。最近十年里，遙感監(jiān)測干旱的方法的研究有以下三個(gè)特點(diǎn)，一是使用己有的指數(shù)，如NDVI、VCI、TCI、CWSI和TS/NDVI等等。計(jì)算的原理相同，使用的數(shù)據(jù)空間時(shí)間分辨率不同，或是計(jì)算時(shí)參數(shù)的處理方法不同，或是模型的不同；二是根據(jù)已有的原理，提取新的指數(shù)，如VTCI、VTDI、DSI等等；三是遙感與氣象或是水文數(shù)據(jù)結(jié)合建立的新的指數(shù)，如BMVCI等等。借用某種氣象或水文指數(shù)，分析其原理并將其中一些參數(shù)用遙感數(shù)據(jù)代替得到新的指數(shù)。

現(xiàn)將最近幾年中用于旱情監(jiān)測的幾種主要方法的原理分別介紹如下。

（1）距平植被指數(shù)法。

歸一化植被NDVI是迄今為止應(yīng)用最廣的一個(gè)植被指數(shù)。很多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)都提供了計(jì)算這個(gè)指數(shù)所需的通道信息，以MODIS為例，計(jì)算式為：

（1）

其中為第一波段（紅波段）的反射率，是第二波段（近紅外波段）的反射率。它可以反映植被的長勢，可以間接反映旱情。

距平植被指數(shù)，指某一年某一特定時(shí)期NDVI與多年該時(shí)期NDVI平均值的差值。計(jì)算式如下：

（2）

式中，為某年內(nèi)j時(shí)的距平指數(shù)，為某年內(nèi)j時(shí)的NDVI，為多年內(nèi)j時(shí)的NDVI平均值?？梢杂眠@個(gè)差值來反映偏旱的程度。多年平均值可以近似反映土壤供水的平均狀況。因此，NDVI資料的時(shí)間序列越長，計(jì)算得到的平均值代表性才會(huì)越好。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖1）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。

（2）植被狀態(tài)指數(shù)法。

在不同地區(qū)，因?yàn)椴煌瑓^(qū)域作物生長季處于不同階段，需水情況不同，旱不旱不能通過NDVI值的大小來說明，而NDVI與歷史平均值的偏差，又弱化了天氣的影響。

NDVI的變化受天氣的影響，尤其是類似嚴(yán)重干旱的極端天氣現(xiàn)象時(shí)，會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常年際間的NDVI變化，有可能造成某一特定時(shí)期內(nèi)不同像素間監(jiān)測結(jié)果的可比性變差。為了反映天氣極端變化情況，消除NDVI空間變化的部分，使不同地區(qū)之間有可比性，Kogan提出了植被狀態(tài)指數(shù)VCI。定義如下：

（3）

其中，是j時(shí)的植被狀態(tài)指數(shù)，是j時(shí)的NDv工值，是所有圖像中最大的NDVI值，是所有圖像中最小的NDVI值。是NDVI在j時(shí)的相對于最大NDVI的百分比。Kogan假設(shè)植被NDVI最大值在最佳的天氣中得到（考慮到土壤營養(yǎng)的吸收，天氣條件可以刺激生態(tài)系統(tǒng)資源的利用），最小值在非有利的情況下得到，如干旱和熱，通過生態(tài)系統(tǒng)資源的減少（干旱年缺水減少了土壤營養(yǎng)的吸收），直接抑制了植被的生長。這樣，如果有足夠長時(shí)間的NDVI序列數(shù)據(jù)，就可以從中提取出和，反映出極端氣候狀況，計(jì)算的VCI結(jié)果在不同地區(qū)的比較更為合理。VCI是基于NDVI反演得到的，因此對植被的監(jiān)測效果比較好，作物播種或收割后的時(shí)間，監(jiān)測效果比較差。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖2）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

（3）葉面缺水指數(shù)法NDWI。

歸一化缺水指數(shù)（NDWI），又為葉面缺水指數(shù)，用于植被液態(tài)水的探測。NDWI定義如下：

（4）

式中，是反射率，是波長。使用了兩個(gè)通道，一個(gè)是在附近，另一個(gè)是在附近。這兩個(gè)波段均位于植被冠層的高反射區(qū)。它們感知的植被冠層深度相似。在的植被液態(tài)水的吸收可以忽略不計(jì)，在有水的弱吸收。散布的冠層增強(qiáng)了水的吸收。從而NDWI可以很靈敏的反應(yīng)植被冠層水的含量。大氣氣溶膠的散射作用在～區(qū)是很弱的。NDWI比NDVI對大氣的敏感度低；與NDVI一樣，NDWI并沒有完全去除土壤背景的反射作用影響。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDWI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用MODIS數(shù)據(jù)對南方某地區(qū)的旱情進(jìn)行了監(jiān)測，以作物生長季的4月和7月作為對比，分析了，及NDWI三個(gè)指標(biāo)的變化趨勢。相信對從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊玉永，郭洪海，隋學(xué)艷，等.山東省小麥主產(chǎn)區(qū)旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建[J]科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009（1）.

[2] 黃澤林，覃志豪.利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測大面積土壤水分與農(nóng)作物旱情研究[J]科技資訊，2008（11）.

[3] 郭倩，沈潤平，榮裕良.基于EOS/MODIS數(shù)據(jù)的裸土多層土溫遙感反演研究—— 以陜西省為例[J]遙感技術(shù)與應(yīng)用， 2008（20）.endprint

2 某地區(qū)遙感旱情監(jiān)測指標(biāo)反演

遙感技術(shù)提供了豐富的信息，從可見光到短波，再到熱紅外，最后是微波。1990年以來，利用各波譜段數(shù)據(jù)計(jì)算各種反映干旱指標(biāo)的方法己經(jīng)有很多，例如NDVI、距平植被指數(shù)、植被狀態(tài)指數(shù)（VCI）、溫度條件指數(shù)（TCI）等等。最近十年里，遙感監(jiān)測干旱的方法的研究有以下三個(gè)特點(diǎn)，一是使用己有的指數(shù)，如NDVI、VCI、TCI、CWSI和TS/NDVI等等。計(jì)算的原理相同，使用的數(shù)據(jù)空間時(shí)間分辨率不同，或是計(jì)算時(shí)參數(shù)的處理方法不同，或是模型的不同；二是根據(jù)已有的原理，提取新的指數(shù)，如VTCI、VTDI、DSI等等；三是遙感與氣象或是水文數(shù)據(jù)結(jié)合建立的新的指數(shù)，如BMVCI等等。借用某種氣象或水文指數(shù)，分析其原理并將其中一些參數(shù)用遙感數(shù)據(jù)代替得到新的指數(shù)。

現(xiàn)將最近幾年中用于旱情監(jiān)測的幾種主要方法的原理分別介紹如下。

（1）距平植被指數(shù)法。

歸一化植被NDVI是迄今為止應(yīng)用最廣的一個(gè)植被指數(shù)。很多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)都提供了計(jì)算這個(gè)指數(shù)所需的通道信息，以MODIS為例，計(jì)算式為：

（1）

其中為第一波段（紅波段）的反射率，是第二波段（近紅外波段）的反射率。它可以反映植被的長勢，可以間接反映旱情。

距平植被指數(shù)，指某一年某一特定時(shí)期NDVI與多年該時(shí)期NDVI平均值的差值。計(jì)算式如下：

（2）

式中，為某年內(nèi)j時(shí)的距平指數(shù)，為某年內(nèi)j時(shí)的NDVI，為多年內(nèi)j時(shí)的NDVI平均值?？梢杂眠@個(gè)差值來反映偏旱的程度。多年平均值可以近似反映土壤供水的平均狀況。因此，NDVI資料的時(shí)間序列越長，計(jì)算得到的平均值代表性才會(huì)越好。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖1）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。

（2）植被狀態(tài)指數(shù)法。

在不同地區(qū)，因?yàn)椴煌瑓^(qū)域作物生長季處于不同階段，需水情況不同，旱不旱不能通過NDVI值的大小來說明，而NDVI與歷史平均值的偏差，又弱化了天氣的影響。

NDVI的變化受天氣的影響，尤其是類似嚴(yán)重干旱的極端天氣現(xiàn)象時(shí)，會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常年際間的NDVI變化，有可能造成某一特定時(shí)期內(nèi)不同像素間監(jiān)測結(jié)果的可比性變差。為了反映天氣極端變化情況，消除NDVI空間變化的部分，使不同地區(qū)之間有可比性，Kogan提出了植被狀態(tài)指數(shù)VCI。定義如下：

（3）

其中，是j時(shí)的植被狀態(tài)指數(shù)，是j時(shí)的NDv工值，是所有圖像中最大的NDVI值，是所有圖像中最小的NDVI值。是NDVI在j時(shí)的相對于最大NDVI的百分比。Kogan假設(shè)植被NDVI最大值在最佳的天氣中得到（考慮到土壤營養(yǎng)的吸收，天氣條件可以刺激生態(tài)系統(tǒng)資源的利用），最小值在非有利的情況下得到，如干旱和熱，通過生態(tài)系統(tǒng)資源的減少（干旱年缺水減少了土壤營養(yǎng)的吸收），直接抑制了植被的生長。這樣，如果有足夠長時(shí)間的NDVI序列數(shù)據(jù)，就可以從中提取出和，反映出極端氣候狀況，計(jì)算的VCI結(jié)果在不同地區(qū)的比較更為合理。VCI是基于NDVI反演得到的，因此對植被的監(jiān)測效果比較好，作物播種或收割后的時(shí)間，監(jiān)測效果比較差。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDVI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。得到該地區(qū)的每月合成數(shù)據(jù)后，生成生長季4月與7月的數(shù)據(jù)（圖2）。從圖上可以看出，7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

（3）葉面缺水指數(shù)法NDWI。

歸一化缺水指數(shù)（NDWI），又為葉面缺水指數(shù)，用于植被液態(tài)水的探測。NDWI定義如下：

（4）

式中，是反射率，是波長。使用了兩個(gè)通道，一個(gè)是在附近，另一個(gè)是在附近。這兩個(gè)波段均位于植被冠層的高反射區(qū)。它們感知的植被冠層深度相似。在的植被液態(tài)水的吸收可以忽略不計(jì)，在有水的弱吸收。散布的冠層增強(qiáng)了水的吸收。從而NDWI可以很靈敏的反應(yīng)植被冠層水的含量。大氣氣溶膠的散射作用在～區(qū)是很弱的。NDWI比NDVI對大氣的敏感度低；與NDVI一樣，NDWI并沒有完全去除土壤背景的反射作用影響。

本文所用數(shù)據(jù)是2009年4月與7月的MODIS 月合成的NDWI產(chǎn)品。MODIS數(shù)據(jù)的幾何糾正和鑲嵌是用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT幾何糾正軟件進(jìn)行的。7月份相對于4月旱情有所緩解。與反映的趨勢基本相同。

3 結(jié)論

本文應(yīng)用MODIS數(shù)據(jù)對南方某地區(qū)的旱情進(jìn)行了監(jiān)測，以作物生長季的4月和7月作為對比，分析了，及NDWI三個(gè)指標(biāo)的變化趨勢。相信對從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價(jià)值和借鑒意義。

參考文獻(xiàn)

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