【摘 要】
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受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力.采用RSDAST (Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction)
【机 构】
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成都信息工程大学资源环境学院,成都610225;重庆市气象科学研究所,重庆401147;重庆市气象科学研究所,重庆401147;中国农业科学院农业资源与区划所,中国农业农村部农业遥感重点实验室,北京1
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受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力.采用RSDAST (Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction)模型实现了FY3C/VIRR(Visible and Infrared Radiometer)云像元LST值的重建,结合重建后LST和ND VI数据采用TVDI指数对2018年重庆市干旱进行监测分析,并通过对比土壤墒情数据与OTVDI(Original TVDI)和RTVDI(Reconstructed TVDI)间的相关性来评估RTVDI在多云条件下旱情监测的能力.评估结果表明:基于RSDAST模型扩大了多云地区遥感干旱监测的空间范围和时间连续性,提升了区域旱情监测的精度(长时间序列和空间分布上RTVDI与土壤墒情数据间的R值均高于OTVDI),极大地提高热红外遥感数据在多云条件下的可用性和可靠性.
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