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随着全球变暖日益严重,干旱情况日趋严峻,如何迅速方便的通过高分辨率卫星图像反演地表温度及土壤水分状况以便进一步预警旱灾成为当前迫切问题。ERDASIMAGINE软件作为全球遥感图像处理系统用户最多的专业遥感图像处理软件之一,提供的空间建模工具ModelMaker大大增强了对遥感图像的定量处理能力。土壤旱情监测系统正是在此基础上利用陆地资源卫星LandsatETM+图像和ERDAS的空间建模功能建立了一个半自动化的,基于地表温度和植被指数的土壤植被旱情指数(TVDI)计算模型。国外利用遥感方法进行土壤水分监测开始于20世纪60年代末,国内现阶段比较成熟的利用卫星影像监测土壤水分状况的方法分为2大类,热惯量法和NDVI-T特征空间法。在植被覆盖条件下,利用土壤表现热惯量法进行土壤水分状况评价存在很大的限制,而利用NDVI作为水分胁迫指标又表现出一定的滞后性。相比之下温度作为水分胁迫指标具有更高的时效性。Price研究发现,以遥感资料获得的以地表温度(LST)和NDVI为横纵坐标的散点图呈三角形。目前国内士壤水分遥感已经形成了一个共识[12],对植被稀疏且有昼夜卫星图像的地区可采用热惯量法确定其表层土壤水含量,对植被覆盖良好的地区或季节多采用NDVI-T特征空间法。
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