基于重构的Landsat8时间序列数据和温度植被指数的区域旱情监测

• 作者: 王居午 路中 郭晶鹏 雷国平 马泉来
• 来源期刊: 水土保持研究
• 关键词: 区域干旱监测 土壤湿度 Landsat8时间序列数据 S-G滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 371-377,384
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

为了快速且准确地估算大区域范围内土壤水分信息,实现松嫩平原北部区域旱情的监测.基于Landsat8时间序列数据,计算归一化植被指数(NDVI)和地表温度指数(LST)的时间序列数据,在此基础上利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对所得时间序列数据进行了重构,弥补因受云和大气影响而产生的噪声.然后根据重构后的NDVI和LST数据,求得温度植被指数(TVDI);探讨TDVI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型,并结合野外实测数据对模型精度进行了验证.结果表明:(1) SG滤波可以有效地弥补因受云和大气影响而产生的不足,提高Landsat 8时间序列数据的质量;(2)温度植被干旱指数可以有效地反映土壤湿度状况,经过S-G滤波处理后的数据反演精度更高(RMSE=2.14％);(3)经过S-G滤波处理后的Landsat 8数据可以更为精确实现大区域范围内时间序列的旱情监测,为区域旱情的监测提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷国平	东北农业大学资源与环境学院	182	2275	23.0	37.0
3	马泉来	东北农业大学资源与环境学院	11	93	6.0	9.0
6	王居午	东北农业大学资源与环境学院	7	44	3.0	6.0
7	郭晶鹏	东北农业大学资源与环境学院	15	91	5.0	9.0
8	路中	东北农业大学资源与环境学院	4	33	3.0	4.0