基于多源遥感数据融合的山丘区干旱监测研究

作     者：陈冰锋 

作者单位：重庆交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李霞

授予年度：2024年

学科分类：07[理学] 070601[理学-气象学] 0706[理学-大气科学] 

主      题：时空数据融合模型 归一化植被指数 地表温度 山丘区干旱监测 

摘      要：干旱是我国最常见的自然灾害之一,属于周期性出现的自然现象。全球气候变暖将可能增加干旱的频率和严重程度,从而加强了干旱监测的重要性。高时间和高空间分辨率的遥感数据在干旱监测中具有关键意义,然而,由于目前传感器技术的限制,想要同时获得山丘区高时间高空间分辨率的遥感影像变得极为困难,这严重制约了干旱监测的研究结果,时空融合模型能有效降低因分辨率问题而造成的影响。 本文选取重庆市彭水县作为研究区域,在2022至2023年7至12月期间,采用Landsat和MODIS遥感卫星影像作为数据基础。利用计算与反演技术,成功生成了30米分辨率时间间隔30天一景的归一化植被指数与地表温度影像数据集,以及具有500/1000米分辨率时间间隔8天一景的对应数据集。采用ESTARFM模型和FSDAF模型作为融合高时空分辨率影像的关键工具,对两种时空融合模型的融合影像进行了精度评价。通过采用更高精度的时空融合模型（FSDAF）,获得了30米分辨率时间间隔8天一景的归一化植被指数与地表温度影像,随后构建其干旱指数特征空间,并进一步反演得到了2022至2023年7至12月30米分辨率时间间隔8天一景的温度植被指数,并随之对其结果划分干旱等级,研究了干旱分布规律。最后,通过Sen斜率估计法和M-K趋势检验法对彭水县近两年的干旱时空变化特征进行了分析,并运用Hurst指数法对未来干旱强度的变化进行了预测,主要研究结果如下: （1）本文通过ESTARFM和FSDAF两种时空融合模型对彭水县域的Landsat和MODIS影像进行融合处理。通过质量评价指标,对两种时空融合方法所得的NDVI和LST数据影像进行精度对比评价,结果显示,ESTARFM模型的平均绝对差值、均方根误差、结构相似性、峰值信噪比和光谱角映射指标分别在0.025、0.0262、0.85、26.7和0.43左右,FSDAF模型的平均绝对差值、均方根误差、结构相似性、峰值信噪比和光谱角映射指标分别在0.023、0.022、0.88、29.1和0.42左右。其结论表明,ESTARFM和FSDAF模型所得的融合影像质量均良好,而FSDAF模型的融合精度更高。 （2）利用FSDAF模型生成的每8天一景的NDVI和LST数据,并将同一时期的Landsat NDVI和LST数据作为基准真值,进行了精度分析。分析结果显示,模型生成数据与真实观测值之间存在较高的相关性和良好的拟合效果。 （3）通过将反演得到的TVDI数据与2022至2023年0-10cm的土壤相对湿度数据进行线性拟合,研究结果显示R2较高,表示拟合效果良好。因此,可以得出结论,TVDI可以对研究区域内干旱情况进行精准监测。 （4）在2022至2023年7月至12月的时间段内,彭水县遭受了一场持续时间长且影响范围广的干旱事件。干旱的程度主要集中在轻旱到中度旱情之间,特别是2022年的干旱情况格外严重,其中重度干旱覆盖的面积达到了全县总面积的16.66%。 （5）对2022至2023年7月至12月期间的年均TVDI数据应用了Sen斜率法估计和M-K趋势检验法。分析结果表明,彭水县约59.58%的地区显示TVDI趋势下降,这表示了该地区干旱情况趋于缓和。其中,北部和东部部分地区TVDI呈增加趋势,表明干旱逐渐严重。在32.3%的区域内,彭水县的干旱情况相对稳定不变,而北部和东南部部分地区的干旱情况区域变干和显著变干。通过Hurst指数分析法对未来干旱情况进行预测,结果显示,彭水县未来干旱变化持续变湿的面积最大,占总面积的42.53%,主要分布在县域的北部和南部。相反,中部和南部零散部分地区的干旱情况则分为由湿变干和持续变干两种趋势,占到总面积的49.22%。