利用多源遥感数据的四川省近年特大干旱时空分布特征研究

摘要

干旱是众多自然灾害中，影响范围最为广泛，既对社会经济造成严重损失，又对社会稳定带来不良影响。四川省自建国以来，几乎每年都有干旱的出现，特别是近年来，四川省发生了2006年和2010年两次特大干旱，这两次特大干旱持续时间长、受灾面积广、受灾程度重，对四川省社会经济造成巨大损失。介于此，随着遥感技术的不断发展，定量遥感技术日益成熟，本文利用遥感技术对干旱旱情、干旱时空分布特征进行监测，以期在干旱发生发展消退的过程中为抗旱救灾部门提供快速、准确的干旱旱情监测信息，以及为灾后制定、实施防灾减灾措施提供参考。针对上述情况，本文首先结合Modis数据和国产风云卫星数据，发挥两种数据高空间分辨率和高时间分辨率的优势，为此，本文改进温度植被干旱指数TVDI，利用Modis数据的月合成地表温度产品LST和月合成植被指数产品NDVI构建温度植被干旱状态指数，同时，结合风云静止气象卫星的定量降水估计产品计算降水状态指数SPRE，构建线性加权组合模型，即归一化旱情综合指数STVPI，模型的权重通过与同期的综合气象干旱指数(CI)的相关性来确定，并以归一化旱情综合指数作为旱情监测指标。由于2006年和2010年四川省在短时间内连续遭遇了两次特大干旱，故选取四川省2006年夏季伏早和2009年-2010年的冬季干旱作为典型，对这两次特大干旱的旱情进行研究监测。研究监测结果表明，2006年夏季伏旱旱情主要集中于四川盆地，以遂宁市和南充市最为严重，成为此次特大干旱的重灾区;2009年-2010年的冬季干旱旱情主要集中于攀西山区，以攀西山区南部的攀枝花、会理、会东等地最为严重，旱情从2009年11月持续到2010年4月才开始缓解，会理、会东、德昌、西昌、攀枝花成为此次干旱的重灾区。其次，为了进一步分析2006年夏季伏旱和2009年-2010年的冬季干旱旱情的重灾区，利用Landsat数据，自行计算植被指数NDVI，同时通过ENVI二次开发功能，编程实现了地表温度反演的单窗算法，并给出了相应的地表温度反演流程，实现了直接利用Landsat数据进行地表温度反演的集成化工具。通过对2006年夏季伏旱和2009年-2010年的冬季干旱旱情重灾区的干旱监测，监测结果表明，利用Landsat数据的各月旱情监测演变结果与利用MODIS数据的旱情监测演变结果相似，且由于分辨率的提高，监测结果更加精细化;遂宁、南充旱情发展趋势基本一致，5月干旱旱情开始发展，8月干旱旱情发展到顶峰，10月干旱旱情开始缓解消退;攀西山区重灾区旱情严重的区域主要集中分布于会理、会东、德昌、西昌、攀枝花的金沙江、雅砻江、安宁河沿岸的干热河谷地带，其中攀枝花南部、会理大部分地区和会东南部旱情最为严重且持续时间长。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 研究背景和研究意义

1．2 国内外研究进展

1．3 研究内容及技术路线

2．研究区概况与数据

2．1 研究区概况

2．2 研究区数据

2．3 数据预处理

3 干旱遥感监测模型的建立

3．1 温度植被干旱指数原理和方法

3．2 LST-NDVI特征空间的建立

3．3 干边和湿边的提取

3．4 改进的温度植被干旱指数原理和方法

3．5 归一化旱情综合指数模型构建方法

4 利用归一化旱情综合指数的四川省干旱监测

4．1 2006年四川省特大干旱旱情监测

4．2 2010年四川省特大干旱旱情监测

5 2006年和2010年四川省特大干旱重灾区旱情监测

5．1 单窗算法的地表温度反演方法

5．2 利用ENVI二次开发的地表温度反演工具

5．3 地表温度反演结果验证

5．4 2006年干旱重灾区旱情监测

5．5 2010年干旱重灾区旱情监测

6 结论与展望

6．1 主要结论

6．2 不足与展望

参考文献

致谢