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文档简介

1.1植被指数监测干旱研究现状射作用最显著,所以将卫星数据中的红外波段和近红外波段用不同的数学方法组合，形成了可用于干旱监测的植被指数，最常用的干旱监测植被指数有NDVI、AVI、VCI等。1974年Rouse等用近红外波段和红外波段之差除以两波段之和计算得到归一化植被指数(NDVI),并将其应用于反演土地覆盖情况5。随后越来越多的学者将NDVI应用于干旱监测领域，Lozana-Garcia等人结合NOAA/AVHRR数据，利用NDVI成功反演了自然地表和耕地的干旱情况6。Carlson等将NDVI以用于干旱监测[7。T等人结合NDVI和地表温度集成的TVDI,将其应用于区孙晓东等人利用2000—2015年的MODIS数据，通过NDVI反演苏尼特草原的植均值计算得到距平植被指数(AVI),并表明AVI在一定程度上消除了NDVI的饱在国外，一些学者结合植被指数与气象环境因素构建模型。Unganai和Kogan两人基于AVHRR数据，利用VCI与温度状况指数(TCI)与玉米产量建归模型，分析了VCI和气象干旱指数之间的关系，结果表明VCI与气象干旱指数的相关关系受空间变化和环境因素的影响[191。Sandholt等利用了地表温度适用性，故此模型在国内外得到了广泛的研究与关注20]。因为不同的传感器传被指数和气象指数并用机器学习算法或深度学习算法构建综合干旱监测模型。干旱条件指数(SDCI)并成功地监测美国北卡罗来纳州和南卡罗来纳州的农业基于植被指数与气象因素的监测方法方面，廖清飞等结合地面实测的气象资料、验证27]。温庆志基于多源数据构建综合干旱监测模型，利用土壤墒情和典型年综合干旱指数，构建综合干旱监测模型并以山东省为例进行了试验验证291。胡鹏飞等人同样利用不同的植被指数和气象因素构建综合干旱模型分析了黄土高Indiana,U.S.A.UsingAVHRRData[J].InternationalJournalofRe12KoganFN.Remotesensingofweatherimpactsonvegetationinnon-14慈晖，张强.遥感手段及气象干旱指数在新疆干旱监测过程中的应用[J].生态环境学19StevenM.Quiring,SrIndex(VCI)formonitoringmeteorologicaldroughtinTexasMeteorology,2009,1503:220AIS,AKR,BJA.Asimpleinterpretation

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