基于LST-EVI特征空间的土壤水分含量反演

• 作者: 王秀君 陈健
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 土壤水分 TM数据 地表温度 增强型植被指数 TVDI
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 46-53
• 分类号: P468
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2014.1.0046

摘要

干旱是人类历史上的重大自然灾害之一,而土壤水分是干旱监测最重要的指标.利用遥感手段反演地表土壤水分,可以充分反映土壤水分的时空变化特征,适合进行大范围动态监测.研究基于Landsat TM数据,运用普适性单通道算法得到地表温度(LST,Land Surface Temperature),然后选用增强型植被指数(EVI,Enhanced Vegetation Index),构建了LST-EVI特征空间,计算出温度植被干旱指数(TVDI,Temperature-Vegetation Dryness Index).在对实测土壤含水量数据和对应TVDI值进行回归分析的基础上,反演出2010年6月14日黄骅市自然地表20 cm深度处的体积含水量.结果表明:TVDI方法在该研究区是完全可行的,拟合精度较高;研究区自然地表土壤体积含水量分布差异明显,中等含水量地区面积最大,西南和部分北部地区含水量较低,而含水量高的区域主要分布在苇洼和沿海地区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈健	南京信息工程大学遥感学院	35	182	8.0	12.0
2	王秀君	南京信息工程大学遥感学院	2	25	2.0	2.0