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基于遥感观测的干旱监测

 

干旱灾害给人类的生产和生活带来了严重的危害。对地观测技术提供的时空连续,高频全球覆盖的遥感产品为干旱事件过程监测提供了有效的支撑。目前研究人员已经基于各类遥感数据产品发展了一系列的干旱指数,并将这些指数应用到全球不同区域的干旱事件的监测中。但是这些干旱指数中各自考虑的干旱相关因子相对单一,比如有的基于植被指数,有的基于地表温度,或者基于降水和土壤水分。然而干旱过程是一系列水循环过程综合作用的结果,基于水循环过程理解干旱过程,将有利于更加精准的监测干旱。当前遥感技术已经能够提供一整套水循环相关要素的实时观测产品:降水、土壤水分、地下水含量、地表温度、植被指数、蒸散发等。因此我们试图通过水循环过程将上述多个遥感可反演因子结合发展一个多因子干旱指数。

 

改进的基于植被指数和地表温度的干旱指数

基于原有的植被状态指数(VCI)和温度状态指数(TCI),改进得到了归一化植被异常指数(NAVI)和归一化温度异常指数(NATI)。改进后的指数能够更加有效的监测区域干旱事件的动态变化过程。此外,利用新发展的干旱指数,结合遥感反演得到的降水,土壤水分产品分析了2006年四川重庆特大干旱,2009年内蒙古干旱以及2009年印度恒河流域干旱,结果表明结合多遥感因子并考虑水循环过程的分析方法能够更加有效的刻画干旱事件的动态变化过程。

 

基于遥感多因子刻画四川盆地2006年夏季干旱发生发展过程和响应机制。该地区地表植被主要为不同类型的农作物,2006年夏季发生有水文气象记录以来最为严重的特大干旱。本次干旱发生时间早、持续时间长、影响范围广、强度大、损失重,工农业生产和群众生活受到严重影响。

 

多因子长时间序列遥感干旱监测软件的研发

实现了一个面向用户的多因子遥感干旱监测软件。此系统功能包括批量拼接,重投影产品,区域时间序列重建,基于重建序列的异常分析,遥感图像可视化等。目前可将植被指数,地表温度和降水产品用于区域干旱监测的分析

 

多因子遥感干旱监测软件界面

参考文献:

Jia, Li, et al. "Assessing the sensitivity of two new indicators of vegetation response to water availability for drought monitoring." SPIE Asia-Pacific Remote Sensing. International Society for Optics and Photonics, 2012.