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条件植被温度指数的多尺度特性分析与应用

武汉大学学报（信息科学版） 2018年第6期43卷 915-921页

作者：王鹏新冯明悦梅树立李俐张树誉景毅刚中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业灾害遥感重点实验室北京100083 陕西省气象局陕西西安710014

基于2008-2013年关中平原冬小麦单产数据和条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）的干旱监测结果,分别采用Morlet、Mexican Hat和Paul（m=4）3种非正交小波的功率谱分析冬小麦单产和主要生育期VTCI和单产的... 详细信息

基于2008-2013年关中平原冬小麦单产数据和条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）的干旱监测结果,分别采用Morlet、Mexican Hat和Paul（m=4）3种非正交小波的功率谱分析冬小麦单产和主要生育期VTCI和单产的多时间尺度特征,借助小波互相关度进一步确定两个时间序列在时频域局部相关的密切程度,并以此构建主要生育期加权VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型。结果表明,基于同一小波函数确定的主要生育期VTCI的振荡能量不同,而基于不同小波函数确定的同一生育期VTCI的主振荡周期及其与单产对应的小波互相关系数也存在差异,但各生育时期VTCI均存在着6a左右的主振荡周期。基于Paul（m=4）小波的各生育时期VTCI与单产时间序列的多尺度相关性分析的效果最佳（R2^=0.521）,且Paul（m=4）对应的模型的单产估测结果与实测单产的平均相对误差较之于Morlet和Mexican Hat小波函数获得的相对误差分别降低了0.78%和0.30%,表明Paul（m=4）小波函数能更好地用于干旱对冬小麦单产的影响评估研究,也可用于多尺度的干旱影响评估研究。

关键词：条件植被温度指数干旱影响评估小波功率谱主振荡周期小波互相关度

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条件植被温度指数干旱监测方法的完善

农业工程学报 2006年第2期22卷 22-26页

作者：孙威王鹏新韩丽娟颜凯张树誉李星敏中国农业大学资源与环境学院北京100094 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 北京师范大学地理与遥感科学学院北京100875 陕西省农业遥感信息中心西安710015

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬... 详细信息

应用NOAA-AVHRR多时段卫星遥感数据,以陕西省关中平原为研究区域,建立了条件植被温度指数干旱监测方法,讨论了植被指数和地表温度特征空间中冷边界和热边界的确定方法。通过气象网站的降水量资料验证了该研究区域1999年以来每年5月上旬的干旱监测结果,结果表明条件植被温度指数与降水量间的相关性随着累计时间的增加而降低,与最近月份降水量的相关性最好,证实了冷边界和热边界确定方法的合理性以及条件植被温度指数是一种可行的、近实时的干旱监测方法。

关键词：条件植被温度指数干旱监测热边界冷边界

条件植被温度指数的四维变分与集合卡尔曼同化方法

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农业工程学报 2011年第12期27卷 184-190页

作者：王维刘翔舸王鹏新刘春红中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了提高基于VTCI的干旱监测的准确性,以关中平原为研究区域,将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层水分数据相结合,通过四维变分(4DVAR)与集合卡尔曼滤波(EnKF)2种数据同化算法实现了VTCI的同化... 详细信息

为了提高基于VTCI的干旱监测的准确性,以关中平原为研究区域,将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层水分数据相结合,通过四维变分(4DVAR)与集合卡尔曼滤波(EnKF)2种数据同化算法实现了VTCI的同化。由作物生长模型模拟的土壤浅层水分与VTCI建立经验关系得到模拟的VTCI,再将遥感反演的VTCI与模型模拟值分别应用两种同化算法得到VTCI的单点同化结果,继而应用到区域尺度。结果表明,在VTCI单点实验中,两种同化结果均能结合观测值与模拟值的优点而更加符合VTCI先验知识。在两者区域尺度的同化实验中,由于引入了模型的模拟值,同化后的VTCI区域间纹理更好,减少了原观测图像中相邻像元值陡升陡降的情况,提高了基于VTCI的干旱监测的准确性。通过对比2种同化算法在区域尺度上的同化结果与观测值的差值的概率分布及其均方根误差,表明在以旬为步长的VTCI同化实验中,EnKF方法适用性更强。

关键词：遥感模型监测数据同化条件植被温度指数

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条件植被温度指数干旱监测指标的等级划分

干旱区研究 2010年第4期27卷 600-606页

作者：张树誉孙威王鹏新陕西省气象局陕西西安710015 国家测绘局测绘发展研究中心北京100830 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

以每年3月下旬至5月下旬陕西渭北旱塬合阳、蒲城、澄城、永寿县和耀州区5个旱作农业站点以旬为单位的条件植被温度指数(VTCI)为研究对象,根据气象干旱指数的等级划分标准将VTCI分级。结果表明:VTCI被划分为4个等级。VTCI>0.55为无旱,VTC... 详细信息

以每年3月下旬至5月下旬陕西渭北旱塬合阳、蒲城、澄城、永寿县和耀州区5个旱作农业站点以旬为单位的条件植被温度指数(VTCI)为研究对象,根据气象干旱指数的等级划分标准将VTCI分级。结果表明:VTCI被划分为4个等级。VTCI>0.55为无旱,VTCI在0.46～0.55之间为轻旱,VTCI在0.37～0.46之间为中旱,VTCI<0.37为重旱。通过气温、降水等气象资料对VTCI等级划分结果的验证表明,VTCI的干旱监测结果与当地基于气象资料的监测结果相一致,证实了该等级划分结果是可行的。

关键词：干旱等级划分自然灾害条件植被温度指数陕西

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条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用

武汉大学学报（信息科学版） 2001年第5期26卷 412-418页

作者：王鹏新龚健雅李小文武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079 北京师范大学资源与环境科学系北京市新街口大街19号100875

应用NOAA -AVHRR数据 ,在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上 ,提出了条件植被温度指数的概念 ,它适用于监测某一特定年内某一时期 (如旬 )区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义... 详细信息

应用NOAA -AVHRR数据 ,在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上 ,提出了条件植被温度指数的概念 ,它适用于监测某一特定年内某一时期 (如旬 )区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化 ,又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区 2 0 0 0年 3月下旬干旱的监测结果表明 ,条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度 ,并可用于研究干旱程度的空间变化特征 ,对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。

关键词：条件植被温度指数干旱监测归一化植被指数 NOAA-AVHRR 土壤热惯量模型距平植被指数

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

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北京师范大学学报（自然科学版） 2007年第3期43卷 314-318页

作者：杨鹤松王鹏新孙威中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003—2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区... 详细信息

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003—2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.

关键词：条件植被温度指数干旱监测地表温度归一化植被指数

基于Landsat数据的条件植被温度指数升尺度转换方法

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农业机械学报 2015年第7期46卷 264-271页

作者：王鹏新吴高峰白雪娇刘峻明中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

以陕西省关中平原为研究区域,应用点扩散函数、混合像素面积权重法和中值像素变异权重法将基于Landsat卫星遥感数据反演的分辨率为30 m的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果上推至930 m的干旱监测结果,并与Aqua MODIS数据反演的分辨率... 详细信息

以陕西省关中平原为研究区域,应用点扩散函数、混合像素面积权重法和中值像素变异权重法将基于Landsat卫星遥感数据反演的分辨率为30 m的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果上推至930 m的干旱监测结果,并与Aqua MODIS数据反演的分辨率为930 m的VTCI干旱监测结果进行对比分析,以期为两种空间尺度的干旱监测结果的综合应用提供技术支持。以MODIS数据反演的VTCI为参考,应用相关系数、均方根误差、半变异函数的估计值和图像纹理特征等对尺度上推的VTCI进行评价。结果表明,点扩散函数和混合像素面积权重法的尺度上推效果均较好,而中值像素变异权重法的尺度上推效果较差,说明点扩散函数和混合像素面积权重法均适用于研究区域VTCI干旱监测结果的尺度转换,且点扩散函数的数据处理过程更为简单。典型样点VTCI的尺度上推结果表明,空间异质性越小,尺度上推的结果越好。

关键词：条件植被温度指数尺度上推 Landsat数据点扩散函数混合像素面积权重法

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

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农业机械学报 2020年第1期51卷 139-147页

作者：李俐许连香王鹏新齐璇王蕾中国农业大学土地科学与技术学院北京100083 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站... 详细信息

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。

关键词：夏玉米条件植被温度指数求和自回归移动平均模型季节性求和自回归移动平均模型干旱预测

应用中值融合模型的条件植被温度指数降尺度转换研究

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农业机械学报 2017年第6期48卷 100-108页

作者：王鹏新刘郊李俐张树誉解毅中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 陕西省气象局西安710014

为获得基于Landsat卫星遥感数据更为精确的定量化干旱监测结果,以陕西省关中平原为研究区域,基于Aqua MODIS数据反演的1 km空间分辨率的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和Landsat OLI/TIRS数据反演的30 m空间... 详细信息

为获得基于Landsat卫星遥感数据更为精确的定量化干旱监测结果,以陕西省关中平原为研究区域,基于Aqua MODIS数据反演的1 km空间分辨率的条件植被温度指数(VTCI)的定量化干旱监测结果(MODIS-VTCI)和Landsat OLI/TIRS数据反演的30 m空间分辨率的VTCI相对干湿监测结果(Landsat-VTCI),应用降尺度的中值融合模型(MFM)将基于MODIS数据反演的VTCI降尺度至30 m空间分辨率的VTCI定量化干旱监测,并对其结果进行验证。结果表明,应用降尺度的中值融合模型转换的VTCI定量化干旱监测结果(MFM-VTCI)与Landsat-VTCI的空间分布及纹理特征相似,两者间的相关系数和结构相似度均较大,均方根误差、差值影像及差值频数分布图所呈现的结果与定量化干旱监测结果和相对干湿监测结果间的系统误差相符,表明Landsat-VTCI与MFM-VTCI间的可比性较强。MFM-VTCI与累计降水间的相关性和MODIS-VTCI与累计降水间的相关性相近,均大于Landsat-VTCI与累计降水间的相关性,表明MFM-VTCI是定量化的干旱监测结果。

关键词：干旱遥感监测 MODIS数据 Landsat数据降尺度条件植被温度指数中值融合模型