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
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.
区域干旱监测、土壤湿度、Landsat8时间序列数据、S-G滤波
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TP79(遥感技术)
农业部公益性行业项目200903009-2;教育部博士学科点基金博导类项目20112325110007;黑龙江省国土资源科研项目黑国土科研201411
2018-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
371-377,384
