基于TVDI的2013-2017年沈阳市旱情等级评估  

Evaluation of Drought Level of Shenyang City Based on TVDI in 2013—2017

作　　者：王植[1] 陈炟君 董斌 WANG Zhi;CHEN Dajun;DONG Bin(College of Resources and Civil Engineering,Northeastern University,Shenyang 110819,China)

机构地区：[1]东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳110819

出　　处：《测绘与空间地理信息》2018年第11期12-17,共6页Geomatics & Spatial Information Technology

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(41271013)资助

摘　　要：以沈阳市为研究区域,利用2013年至2017年间的Landsat 8遥感影像,分别采用劈窗算法和单通道法反演地表温度(LST),并基于LST和归一化植被指数(NDVI)的特征空间建立温度植被干旱指数(TVDI)对沈阳地区进行旱情分析。实验结果表明:单通道算法更适用于Landsat 8温度反演,在2013—2017年间,沈阳市的旱情严重情况为2014年>2017年>2015年>2013年>2016年,与实际情况相符合,说明基于TVDI指数的旱情评估方法能够较准确地评估旱情等级。Took the Landsat 8 remote sensing images from 2013 to 2017 as the source data, and Shenyang city as research area, got land surface temperature （LST） using Split-Window Algorithm and Single-Channel Algorithm respectively. Then, the LST and the normalized vegetation index （NDVI） were used to establish the NDVI-LST relationship space and get the temperature vegetation drought index（TVDI）. The experimental results show that the Single-Channel Algorithm is more suitable for Landsat 8 temperature inversion. What’s more, the severe situation of drought from 2013 to 2017 in Shenyang is： 2014〉2017 〉2015 〉2013 〉2016, which is consistent with the fact. And the TVDI index based drought assessment method can be accurate in assessment of drought grade level.

关 键 词：温度植被干旱指数 Landsat热红外数据 地表温度 植被指数 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]