遥感旱情监测方法的比较与分析
利用遥感技术进行旱情监测和农田灌溉调度
通过遥感卫星和无人机 等手段，可以快速获取 大面积农田的土壤湿度 和作物生长数据。
遥感技术能够提供连续 的监测数据，帮助农户 及时了解农田状况，合 理安排灌溉计划。
利用遥感技术监测土壤 湿度和作物生长状况， 可以提高农田灌溉效率， 减少水资源的浪费。
遥感技术可以监测农田灌溉用水量，优化水资源分配
遥感技术可以实时监测土壤湿度和作物生长状况，为灌溉计划提供科学ห้องสมุดไป่ตู้据 遥感技术可以预测未来一段时间内的旱情和降雨量，有助于制定合理的灌溉计划
成本和可推广性：遥感技术的成本较高，对于一些贫困地区来说，推广和应用遥感技术仍然存在一 定的困难。
遥感技术与人工智能的结合，提高数据处理和信息提取的准确性和效率。 遥感技术的多源数据融合，实现更全面、精细的监测和评估。
遥感技术与物联网、云计算等技术的融合，实现实时监测和智能化决策支持。
遥感技术的标准化和规范化，促进技术的普及和应用推广。
提高效率：遥感技术 能够快速获取大面积 农田的数据，提高灌 溉调度的效率。
节约水资源：通过遥感 技术监测农田水分状况 ，可以精确控制灌溉水 量，节约水资源。
促进农业现代化：遥 感技术的应用是农业 现代化的重要标志， 可以提高农业生产的 效率和效益。
遥感技术可以监测农 田土壤湿度和作物生 长状况，为农田灌溉 调度提供科学依据。
遥感技术可以监测土壤湿度和地表水变化，为旱情监测提供实时数据。 遥感卫星能够覆盖大面积区域，快速获取土壤湿度和地表水变化信息。 通过遥感技术获取的数据可以用于分析旱情发展趋势，为农田灌溉调度提供决策依据。 遥感技术还可以与其他技术手段相结合，提高旱情监测的准确性和可靠性。
遥感技术可以监测土壤湿度和地表水状况，从而评估旱情对农作物的影响。
植被遥感干旱监测方案
以我给的标题写文档，最低1503字，要求以Markdown 文本格式输出，不要带图片，标题为：植被遥感干旱监测方案# 植被遥感干旱监测方案## 1. 引言植被干旱对农业和生态环境都具有重要影响。
因此，发展一种准确、及时监测植被干旱的方法对于农作物的生长管理和干旱灾害的防范具有重要意义。
遥感技术在植被干旱监测中具有独特的优势，可以提供大面积、高时空分辨率的数据。
本文将提出一种基于遥感数据的植被干旱监测方案，旨在提供一个可行的技术路线来实现植被干旱监测并提供相应的决策支持。
## 2. 数据采集### 2.1 卫星遥感数据卫星遥感数据是植被干旱监测的主要数据源之一。
常用的卫星数据包括Landsat、MODIS和Sentinel等系列数据，这些数据具有不同的空间分辨率和重访周期，可以满足不同尺度和时效要求。
我们可以根据实际需求选择相应的卫星数据。
### 2.2 植被指数植被指数是遥感数据中常用于监测植被状况的重要参数。
常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）和归一化差值植被指数（NDWI）等。
通过计算这些指数可以获取植被的生长情况和水分状况，从而判断植被干旱程度。
## 3. 植被干旱指标计算### 3.1 NDVI计算NDVI是评估植被覆盖程度和生长状态的重要指标。
其计算公式如下：```NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)```其中，NIR代表近红外波段反射率，RED代表红光波段反射率。
通过计算NDVI可以获取植被覆盖度的信息，进而判断植被的生长情况。
### 3.2 DVI计算DVI是衡量植被叶片叶绿素含量和生物量的重要指标。
其计算公式如下：```DVI = NIR - RED```通过计算DVI可以获得植被叶绿素含量和生物量的信息，对植被干旱的评估具有一定的参考价值。
### 3.3 NDWI计算NDWI是评估植被水分状况的重要指标。
其计算公式如下：```NDWI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)```其中，SWIR代表短波红外波段反射率。
基于卫星遥感的旱情监测方法及应用
文 | 杨永民 辛景峰 黄诗峰 杨昆 朱鹤水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心/中国水利水电科学研究院一、引言干旱灾害是我国主要的自然灾害之一。
我国幅员辽阔、地形复杂，局地性或区域性的干旱灾害频发。
据统计分析，2000年以来，年均因旱临时饮水困难人数超过2500万人，年均受旱面积超过3.7亿亩，旱灾损失占同期GDP的比重超过1%[1]。
旱情监测评估与预警作为抗旱减灾重要的非工程措施，对于实时掌握旱情动态，科学指导抗旱救灾，提高抗旱管理水平，最大限度地减少旱灾损失，保障社会经济可持续发展，都具有十分重要的现实意义。
当前，我国水利气象部门初步建立起雨情、水情、地下水等基础水文监测站网，在抗旱减灾方面发挥了重要作用，但是墒情监测站点总体偏少，仍然难以满足大范围旱情监测预警的需求。
卫星遥感是获取非均匀下垫面的有效、经济的手段，是解决复杂条件下，大尺度区域范围陆面蒸散和土壤水分状况及其在生态环境中转换机理研究的有效工具[2]。
大面积的遥感地表辐射和温度观测，可直接提供土壤-植被-大气系统的界面能量信息；多光谱、多角度的遥感资料可反演下垫面的特征参数；多时相的遥感观测信息可反映土壤和植被的水分状况。
卫星遥感为旱情监测、评估与分析提供了新视角，其形式由光学遥感发展到微波遥感，被动遥感到主动遥感，可以实现区域性、大面积的旱情监测及应用。
但由于受到卫星过境时刻、重访周期、幅宽、降雨、云层等因素的影响，卫星遥测数据在空间或时间维度上不够连续，全国或较大区域上相应的旱情估算与监测在时间和空间上也不够连续。
此外，卫星遥感反映的是已经发生的旱情信息，不能对区域的旱情提供有效的预警信息。
陆面水文模型系统描述了地表的能量收支和水分收支平衡，系统地刻画了土壤-植被-大气连续体的生物、物理、化学过程，是进行区域尺度水热平衡模拟的有效工具。
卫星遥感的观测信息能提供陆面水文模型所需的关键信息，通过气象数据驱动陆面水文模拟则可以实现区域尺度土壤水分、地表蒸散的连续模拟，可有效弥补遥感水分反演方法时空连续性的不足。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展1. 引言1.1 研究背景干旱是全球性气候变化的重要表现之一，对农业生产、生态环境和社会经济发展都具有重要影响。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法成为研究热点之一。
遥感技术可以实现对大范围地表信息的快速获取，为干旱监测提供了有效手段。
研究人员通过分析遥感影像中的植被指数、地表温度等参数，可以实现对干旱的实时监测和评估。
遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、数据挖掘等技术，实现对干旱灾害的空间分布和趋势分析，为干旱防灾减灾提供科学依据。
基于遥感的干旱监测方法对于加强对干旱灾害的监测和预警具有重要意义。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展，探讨遥感技术在干旱监测中的应用、干旱监测指标的选取、遥感数据源的选择以及遥感技术在干旱监测中的优势和挑战。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探究基于遥感的干旱监测方法在实践中的应用情况，分析其在干旱监测中的优势和挑战，为进一步提升干旱监测的准确性和效率提供理论基础和技术支持。
通过对遥感技术在干旱监测中的应用案例进行梳理和总结，进一步完善干旱监测指标体系，探讨遥感数据源的选择与利用方式，为科研工作者和决策者提供更为全面的干旱监测方法和技术支持。
同时，研究具有指导干旱监测工作实践的重要意义，可以为相关政府部门、科研机构和农业生产单位提供科学依据，指导他们更加科学、有效地进行干旱监测和应对工作，促进农业生产和生态环境保护的可持续发展。
1.3 意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类社会都造成了严重影响。
开展有效的干旱监测工作具有重要的意义。
基于遥感的干旱监测方法能够实现对大范围区域的实时监测和评估，为干旱灾害的预警和应对提供了重要依据。
遥感技术还可以提供丰富的地表信息，为干旱监测和评估提供了更为全面的数据支持。
通过引入遥感技术，还可以实现干旱监测工作的自动化和精细化，提高监测的准确性和时效性。
基于遥感的干旱监测方法具有重要的实践意义和科学价值，对于提高我国干旱监测水平、加强干旱灾害防治工作具有重要的推动作用。
遥感在干旱监测中的应用技术
TECHNOLOGY WIND在对人类造成严重威胁的多种自然灾害中，干旱灾害是发生最频繁、危害最广泛的灾害之一。
大规模的干旱往往可以使大范围的农业长期绝收。
干旱发生频率较大现代遥感技术的发展和应用，为人类准确有效地监测干旱灾害的发生和发展并评估其影响，提供了强有力的手段。
干旱遥感监测的本质是监测土壤水分含量，通过土壤含水量的多少和分布来反映干旱的程度和分布范围，对农业生产具有直接的指导作用。
1干旱卫星遥感监测原理利用气象卫星的可见光和红外探测资料开展干旱灾害遥感监测，目前国内运用较多比较成熟的监测模式主要有土壤热惯量模式和植被指数模式。
土壤热惯量模式是利用气象卫星昼夜两次探测资料，计算土壤的热惯量，进而推算出土壤湿度，该监测模式有局限性，在实际应用中存在不少的困难。
植被指数模式主要包括植被供水指数法和距平植被指数法。
植被长势受到诸多因素的影响，但在发生干旱灾害的季节里，土壤水分含量的多少对植被长势的影响却起着关键性的作用，利用极轨气象卫星第一、第二两个通道的反射光谱数据可以定义出归一化植被指数。
当植被遭受干旱灾害时，土壤对植被的水分供应不足，植被长势将受到影响，卫星遥感监测的植被指数将降低，同时植被的冠层温度也因没有足够的水分供蒸发而升高。
因此，采用植被指数模式可以有效地监测有植被覆盖区域受干旱危害的程度。
2卫星遥感监测干旱技术方法和应用NOAA 系列极轨气象卫星携带的改进甚高分辨率辐射计（AVHRR ）具有监测范围广、实时性强、便于长期动态监测等特点。
由植被的反射特征可知，在近红外波段植被具有较高的反射率，而NOAA 卫星AVHRR 的第二通道的探测波长为0.7~1.1微米，处在近红外波段，适用于植被遥感。
经投影变换、地标定位等预处理后的AVHRR 资料以辐射计数值形式保存，在定标处理时，根据各通道的直方统计结果截取最大地表信息区域进行定标处理，生成8bit 的反照率、亮温图像文件。
根据光谱分析选取适当阈值分别对CH 1、CH 2二通道数据进行云和水体剔除，即可进行干旱指标计算。
基于定量遥感反演的旱情监测研究
基于定量遥感反演的旱情监测研究引言：旱情是指地表或地下水水文过程中，由于降水不足，造成土壤、植被和水资源等方面出现持续性或严重性不足的情况。
旱情的监测对农业生产、水资源管理和应对气候变化等具有重要的意义。
传统的旱情监测方法通常依赖于人工采样和测量，往往耗时耗力并且受制于人力和地理条件等因素。
定量遥感反演技术的发展为旱情监测提供了新的解决途径，其能够通过遥感影像数据来获取丰富的信息，例如降水量、土壤湿度、植被生长状况等。
本文将重点介绍基于定量遥感反演的旱情监测研究。
定量遥感反演方法：定量遥感反演方法是通过遥感影像数据和地面观测数据建立数学模型，从而推断出感兴趣地区各个要素的定量化信息。
在旱情监测中，常用的定量遥感反演方法包括土壤湿度反演、植被指数反演和降水量反演等。
土壤湿度反演是指通过遥感影像数据估计土壤湿度的方法。
常用的土壤湿度反演方法包括微波遥感反演和热红外遥感反演。
微波遥感反演方法利用微波信号的穿透性，通过测量微波信号在土壤中的衰减情况来估算土壤湿度。
热红外遥感反演方法则是通过测量地表温度和植被指数等参数，根据土壤热传导方程来推算土壤湿度。
这些方法能够准确地反演土壤湿度分布，从而为旱情监测提供了科学依据。
植被指数反演是指通过遥感影像数据估算植被生长状况的方法。
植被指数是反映植被光合活性和生长状态的指标，常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）等。
通过计算遥感影像中的植被指数，可以得到感兴趣地区的植被覆盖度和生长状态等信息。
这些信息可以反映出旱情的严重程度和影响范围，对于旱情的监测和评估具有重要的意义。
降水量反演是指通过遥感影像数据估算降水量的方法。
降水量是影响旱情的主要因素之一，准确地反演降水量对于旱情监测具有重要的意义。
常用的降水量反演方法包括基于雷达的降水反演和基于卫星遥感的降水反演。
雷达降水反演方法通过测量雷达信号与降水的反射和散射情况，来估算降水量。
卫星遥感反演方法则是根据遥感影像中的云簇和降水微物理特征等信息，结合数学模型来推测降水量。
基于特征空间的遥感干旱监测方法综述
第27卷第1期长 江 科 学 院 院 报Vol .27 No .1 2010年1月Journal of Yangtze River Scientific Research I nstitute Jan .2010 收稿日期:2009207202基金项目:农业科技成果转化资金项目(05EF N216800404);长江科学院博士启动课题(YJJ0910/KJ02)作者简介:李 喆(19802),男,湖北监利人,工程师,理学博士,博士后,主要从事水旱灾情监测、生态环境监测与评估、数字流域、“3S ”技术在水利中的应用研究工作,(电话)027*********(电子信箱)lizhe@mail .crsri .cn 。
文章编号:1001-5485(2010)01-0037-05基于特征空间的遥感干旱监测方法综述李 喆1,2,谭德宝2,秦其明3,崔远来1(1.武汉大学水利水电学院,武汉 430070;2.长江科学院空间信息技术应用研究所,武汉 430010;3.北京大学地球与空间科学学院,北京 100871)摘要:遥感干旱监测是干旱监测中一个很有潜力的发展方向,其中研究比较多的是遥感特征空间法。
为此介绍了几种具有代表性的遥感特征空间方法,并将其分为3大类,即LST 2NDV I 特征空间法、N I R 2Red 特征空间法和N I R 2S W I R 特征空间法。
深入地分析它们的基本原理、方法和适用范围,对各类干旱监测方法存在的问题和发展趋势进行了探讨,指出下一步的研究方向。
关 键 词:特征空间;干旱监测;遥感中图分类号:TP79 文献标识码:A1 概 述干旱主要分为气象干旱、农业干旱、水利干旱和社会经济干旱,其中最为基础的是农业干旱。
决定农业干旱的一个重要因素是土壤水分。
土壤水分是描述地气能量变换和水循环的重要参数,也是研究地表植被水分供应正常与否的关键变量。
土壤水分的时空分布及其变化对地表水热平衡、蒸散发、土壤温度、农业墒情和区域干旱状况等都会产生显著的影响。
干旱等农业灾害遥感监测
24
-19
垂直同极化后向散射系数/dB
-20 -21 -22 -23 -24 -24 y = 0.9611x - 0.2084 2 R = 0.8172 -23 -22 -21 -20 -19
水平同极化后向散射系数/dB
水平、垂直同极化后向散射系数有很高的相关性，相关系数达 到0.904；同时，从两个极化数据的回归线来看，整体上裸土 的水平同极化后向散射系数略小于垂直同极化后向散射系数。 25
16
采用的雷达数据介绍 EnviSat-1卫星是欧空局对地观测卫星系列之一，于2002年3月 1日发射升空。卫星轨道高度为800公里，过境周期为35天。 ASAR是EnviSat-1上最重要的一个传感器，其目的是用SAR进行 对地观测，提供有关海浪、海冰范围及运动情况、陆地冰雪 的分布范围、地表地形及陆地表面特征、土壤湿度及湿地范 围等观测信息。ASAR工作在C波段，可为每个轨道连续获取30 分钟图像。ASAR传感器于2004年3月23日当地时间22点16分对 试验区进行扫描成像，获取的图像幅宽为56Km，长度为112Km， 覆盖了研究区的三个县（如图）。
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裸土后向散射系数和地表粗糙度关系分析
选择土壤含水量相近而后向散射系数偏差较大的样点对1 和4、3和7，找出点1、3、4、7对应的数字照片。对照实 验图片来看，点1、3对应的地表粗糙度较大，点4、7对 应的地表粗糙度较小。因而，可以断定：在土壤含水量 一致的情况下，粗造度越大， hh 、 vv 越大。比较地表 粗造度对 hh vv的影响，粗糙度对 影响小，对 hh 、 vv 影响大。 结合小扰动模型来分析后向散射系数对粗造度的敏 感性 。 敏感性分析和对粗糙度的影响都表面，VV极化更适合土 壤水份的反演。
基于MODIS数据的江西省农业旱情遥感监测方法研究
基于MODIS 数据的江西省农业旱情遥感监测方法研究许小华，张秀平，雷声（江西省水利科学研究院，江西南昌330029）收稿日期：2010-01-06作者简介：许小华（1978-），男，硕士，助理工程师.摘要：MODIS 传感器具有较高的时间分辨率、光谱分辨率以及适中的空间分辨率，其数据产品被广泛应用于大范围、长时期、动态的干旱监测.针对江西省农业种植以水稻为主的特点，借鉴已有遥感监测模型，选用2000~2008年MODIS 数据产品及相关旱情资料进行分析，建立了适合江西省的遥感旱情监测模型，并用2003年江西干旱的实例验证此模型.结果显示，该模型能较好地用于大范围的旱情定性监测．关键词：遥感；农业旱情；MODIS ；监测中图分类号：P407文献标识码：A 文章编号：1004-4701（2010）03-0176-050引言江西省是农业大省，粮食播种面积占农作物播种面积的50％以上。
全省水稻生产面积、水稻产量分别居全国第二、第三位，是全国仅有的两个不间断向国家提供商品粮的省份之一，在保障国家粮食生产安全方面占有重要的战略地位。
但是，江西省是一个干旱频发省份。
建国后1949～2005年的57年间，江西省共发生大小干旱42次。
其中特大旱灾4次，严重干旱8次，中度干旱16次，轻度干旱14次。
据全省历年干旱发生情况统计，旱灾主要是农业干旱，局部区域的农业干旱几乎每年都有发生，严重的全省范围内旱情也时有发生。
动态地监测旱情的发展可为抗旱部门提供更详细的数据，以保障农业生产。
利用遥感技术监测干旱，能充分利用地物表面光谱的时间、空间和方向信息，频繁持久地获取地表特征的面状信息，为实时动态地监测干旱遥感提供有效的数据来源，具有宏观、动态、实时监测的优势。
我国学者对进行旱情的遥感监测方面已开展了许多研究，提出了许多研究方法[1]。
对于裸露和稀疏植被覆盖区，常用热惯量方法、能量温度比法；而对于植被覆盖区，常用距平植被指数差值法、植被供水指数法、作物缺水指数法[2]、条件植被指数法、条件植被温度指数法、部分植被覆盖条件下的双层模型、按照地域建立的统计模型、温度植被旱情指数法等。
土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究
目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1研究意义 (1)1.2旱情与干旱的概念、描述指标 (4)1.3干旱的危害 (5)1.4我国干旱的特点、分布状况 (7)1.5常用的干旱分等定级方法 (10)1.6目前针对干旱及土壤水分的监测方法 (11)第二章国内外土壤水分遥感监测研究进展情况 (12)2.1国外遥感监测土壤水分发展状况 (12)2.2国内遥感监测土壤水分发展状况 (13)第三章遥感监测土壤水分的理论基础 (15)第四章遥感干旱监测及土壤水分监测的方法介绍 (17)4.1 基于地表温度的遥感干旱监测方法 (17)4.1.1热惯量法 (17)4.1.2表观热惯量植被干旱指数 (19)4.1.3条件温度指数法 (20)4.1.4归一化差值温度指数 (20)4.2 基于植被指数的遥感干旱监测方法 (21)4.2.1简单植被指数 (22)4.2.2比值植被指数 (22)4.2.3归一化植被指数 (22)4.2.4增强植被指数 (23)4.2.5条件植被指数 (24)4.2.6距平植被指数 (24)4.3 基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法 (26)4.3.1条件植被温度指数 (26)4.3.2 温度植被旱情指数 (27)4.3.3植被温度梯形指数 (29)4.3.4作物缺水指数法 (30)4.4基于红外的遥感干旱监测方法 (32)4.4.1垂直干旱指数法 (32)4.4.2修正的垂直干旱指数法 (33)4.5 微波遥感法 (35)4.5.1被动微波遥感监测土壤水分 (35)4.5.2 主动微波遥感监测土壤水分 (36)4.6 高光谱法 (38)第五章主要方法的分析与比较 (40)第六章结论与展望 (42)参考文献 (45)土壤水分和干旱的遥感监测方法与研究摘要干旱作为我国频发的气象灾害之一，其持续时间长，波及范围，涉及领域之广，对我国的国民经济造成严重影响，特别是农业生产损失惨重。
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２ ｌ． Ｏ０５
盾感 应用
遥感信息
遥 感 旱情 监 测 方 法 的 比较 与 分析
王玲玲 ， 张友 静 ， 余远 见 ， 邓世 赞 ， 丽 军 谢
（ 海大学地理信息科 学系 ， 苏 ２０９） 河 江 １０ ８
摘 要 ： 较 和 分 析 了 目前 旱 情 监 测 中运 用 较 为 广 泛 的 ３种 模 型 ： 壤 热 惯 量 法 （ 比 土 ＡＴＩ 、 物 缺 水 指 数 法 （ Ｗ— ）作 Ｃ Ｓ） 温 度 植 被 指 数 法 （ Ｉ和 ＴＶＤＩ 的适 用 条 件 ， 利 用 Ｉ ） 并 ＤＬ编 程 实 现 。 以 黄 河 三 花 间流 域 为 例 ， 用 ＭＯＤＩ 利 Ｓ影 像 和
ｇａ ｒｍｍｅ ｓｎ ＤＬ． ＯＤＩ ａａａ ｄｗｅ ｔ ｅ ａａｉ ａ ｈ ａｉｎ ａｅ ｆ ｈ ｌ ｗ ｖ ｒｗｅｅｏ ｔ ｉｅ ｏ ｃｌｕａｅｔｅｒｓ ｌ ｄ ｕ ｉｇ Ｉ Ｍ Ｓ ｄ ｔ ｎ ａｈ ｒｄ ｔ Ｓ ｎ ｕ ｊ ｒａｏ ｅＹｅｌ Ｒｉｅ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｔ ａｃ ｌｔ ｈ ｅ ｕｔ ｎ ａ ｔ ｏ ｓ
ＣＷ Ｓ ｎｄ ＴＶ ＤＩ Ｉａ ．
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１ 引 言
干 旱监 测对 于作 物 的生长 以及 分布 式水 文模 型 中产汇 流 因素具 有重 要意 义 。传统 的旱 情监 测主 要
Ａ ｓｒ ｃ ：ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｔ ｒ ｅ ｍｏ ｔｐ ｐ ｌ ｒ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｄ ｏ ｇ ｔ ｍｏ ｉｏ ｉ ｇ： ｏ ｌｔ ｅ ｍａ ｎ ｒ ｉ ｔ ｏ （ ｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ，ｈ ｅ ｓ ｏ ｕ ａ ｔ ｏ ｓ ｉ ｒ ｕ ｈ ｎ ｔ ｒｎ ｓ ｉ ｈ ｒ ｌ ｅ ｔａ ｍｅｈ ｄ ＡＴＩ ， ｒ ｐ ｗａ ｅ ｉ ） ｃｏ ｔｒ ｓ ｏ ｔ ｇ ｎ ｅ ｔ ｏ （ ｈ ｒ ａ ｅ ｉ ｄ ｘ ｍｅ ｈ ｄ ＣＷ Ｓ ）ａ ｄ ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｅ ｅ ａ ｉｎ ｉ ｄ ｘ ｍ ｅ ｈ ｄ （ Ｉ ｎ ｅ ｅ ａ ｕ ｅ ｖ ｇ ｔ ｔ ｎ ｅ ｔ ｏ ｏ ＴＶＤＩ ）ｗｅ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ａ ｄ ａ ａ ｙ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ — ｒ ｏ ａ ｅ ｎ ｎ ｌ ｚ ｄ， ｎ ｈ ｎ ｐ ｏ
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惯 量 法 、 散发 计算法 、 于植 被指 数 和温度 的方 法 蒸 基 以及土 壤湿 度微 波遥 感 法［ 。 由于每 种 方法 都 有 １ ］
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中图 分 类 号 ： ７ ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０ ３ ７ （ ｏ ｏ １ １ ０ ４ — ０ １０— １７２ｌ）１— ０９ ５
Ａｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ Ｃｏ ｐ ｒ ｓ ｎ ｏ ｏ ｇ ｔ Ｍ ｏ ｔ ｒ ｎｇ Ｍ ｅ ｈ ｄ ａ ｙ ｉ ｎ ｍ ａ ｉｏ ｆ Ｄｒ ｕ ｈ ｎｉｏ ｉ ｔｏ ｓ ｂ ｍ ｏ ｅ Ｓ ｎｓｎｇ ｙ Ｒｅ ｔ ｅ ｉ
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气象 数 据 对 ３种 模 型 进 行 了计 算 ， 将 成 果 与 Ｓ Ｂ Ｌ模 型 计 算 的蒸 散发 进 行 相 关 分析 。 结果 表 明 ， Ｗ Ｓ 和 蒸 散 并 Ｅ Ａ Ｃ Ｉ
发 的相 关 性 最 高 ， 次是 ＴＶＤＩＡＴＩ 在 分 析 各 方 法 特 点 的基 础 上 ， 合 流 域 特 征 得 到 ： ＷＳ 其 、 。 结 Ｃ Ｉ和 ＴＶＤＩ较 适 用 于
研 究 区域 。
关 键 词 ： 情 监测 ； 惯 量 法 ； 物 缺 水 法 ； 度植 被指 数 法 ； Ｄ Ｓ影 像 ； Ｌ 旱 热 作 温 ＭＯ Ｉ Ｉ ； Ｄ
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