TVDI实习报告 - 图文

一、 实验目的

1． 巩固和深化对温度植被干旱指数（TVDI）的认识和理解。 2． 确认LST/NDVI特征空间的冷热边。 3． 完成河南省土地干旱分布专题图制作。

二、 实验内容

1. 利用MODIS Conversion Toolkit转换工具将已有数据转换为Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km – Aqua数据和Vegetation Indices 16-Day L3 Global 1km – Aqua数据，以便后续进行计算，如图一、二所示；

图一地表温度转换

图二植被指数转换

2.利用Basic Tools\\subset Data via ROIs工具，与河南省的影像图相结合，在已转换的地表温度和植被指数影像图中裁剪出河南省的地表温度和植被指数影像图，如图三、四所示；

图三河南省地表温度影像

图四河南省植被指数影像

3. 利用Transform\\TVDI计算工具，将裁剪后的河南省地表温度和植被指数影像导入，计算出相应的TVDI影像，如图五所示；

图五 TVDI计算

4． 利用Band Math工具将河南省地表温度数据单位进行转换，然后利用“小熊工具箱”，结合河南省植被指数数据计算TVDI数据，并将导出文本进行散点图制作，如图六、七所示；

图六（小熊工具箱）进行TVDI计算

5． 用File\\Save As工具将得到的新的TVDI影像进行格式转换，然后导入ArcGIS中，如图四所示；在ArcGIS中，将河南省栅格文件导入，与新的TVDI文件进行裁剪，得到新的河南省的TVDI文件，如图六所示；

图六河南省TVDI

6． 根据《MODIS数据的西藏干旱自动监测系统实现的关键技术研究》将河南省的TVDI文件进行重分类，并完成河南省土地干旱分布图制作，如

图七所示。

图七干旱等级

图八土地干旱类型重分类

图九河南省土地干旱分类图

三、 实验结果

图十 NDVI-LST散点图

图十一干湿边直线图

图十二河南省土地干旱分类图

四、 结果分析

从图十二可以看出，河南省大部分地区出现中旱天气，其中开封市、郑州市和信阳市等部分区域出现中旱以上气象干旱，部分区域出现特旱，尤其是开封市部分区域干旱等级较高。而南阳市、周口市及洛阳市部分区域干旱等级较轻。

根据NDVI-LST的散点图，就能等到每个NDVI值对应的LST的最大最小值，也就是我们求得干边和湿边。根据干边和湿边的散点图，就能拟合到干边方程和湿边方程。

利用最大值和最小值方法获得NDVI对应的最高温度和最低温度，作为LST/NDVI特征空间的冷热边。该方法获得的冷热边、直观，有利于线性拟合，数据处理和显示快速。而利用散点图确定干湿边时，边界不清楚；不能利用拟合等方法确定线性参数，只能主观目视确定，且数据量大，有时达到数百万个像元，数据处理和显示缓慢。

因此，当最大值和最小值方法能够正确、快速确定干湿边参数时，不需要考虑散点图。但是，有时利用最大值和最小值方法提取的冷热像元比较分散，形状不规则，或对干湿边的参数存在怀疑是，应参考散点图进行修正。特别是对于冷边，一些温度过低的零星像元湿边的确定。

五、 参考文献

柳钦文，《基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法》。

图十二河南省土地干旱分类图

四、 结果分析

从图十二可以看出，河南省大部分地区出现中旱天气，其中开封市、郑州市和信阳市等部分区域出现中旱以上气象干旱，部分区域出现特旱，尤其是开封市部分区域干旱等级较高。而南阳市、周口市及洛阳市部分区域干旱等级较轻。

根据NDVI-LST的散点图，就能等到每个NDVI值对应的LST的最大最小值，也就是我们求得干边和湿边。根据干边和湿边的散点图，就能拟合到干边方程和湿边方程。

利用最大值和最小值方法获得NDVI对应的最高温度和最低温度，作为LST/NDVI特征空间的冷热边。该方法获得的冷热边、直观，有利于线性拟合，数据处理和显示快速。而利用散点图确定干湿边时，边界不清楚；不能利用拟合等方法确定线性参数，只能主观目视确定，且数据量大，有时达到数百万个像元，数据处理和显示缓慢。

因此，当最大值和最小值方法能够正确、快速确定干湿边参数时，不需要考虑散点图。但是，有时利用最大值和最小值方法提取的冷热像元比较分散，形状不规则，或对干湿边的参数存在怀疑是，应参考散点图进行修正。特别是对于冷边，一些温度过低的零星像元湿边的确定。

五、 参考文献

柳钦文，《基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法》。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/fdrx.html