Использование NDVI и температуры поверхности земли для оценки засухи: преимущества и ограничения

Use of NDVI and Land Surface Temperature for Drought Assessment: Merits and Limitations
Marc L. Imhoff, Garik Gutman, Martha C. Anderson, R. T. Pinker, Nurit Agam, Arnon Karnieli, Natalya Panov, Alexander Goldberg
2009-09-14

AVHRRвзаимосвязь LST–NDVIтемпература поверхности землиNDVIмониторинг засухи
Большое число водных и климатических применений, таких как мониторинг засухи, основываются на полученных из космических данных взаимосвязях между температурой поверхности земли (LST) и нормализованным разностью вегетационного индекса (NDVI). Большинство этих применений опираются на наличие отрицательного наклона зависимости между двумя переменными, выявленного в региональных и временно-специфических исследованиях. В настоящей работе исследуется общность взаимосвязи LST–NDVI в широком диапазоне режимов влажности и климата/излучения, встречающихся на североамериканском континенте (до 60°N) в течение вегетационного сезона (апрель–сентябрь). Информация о LST и NDVI получена из долгосрочных (21 год) наборов данных, приобретённых с помощью Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Установлено, что когда рост растительности ограничен водой (типичная ситуация для низких широт исследуемой области и в середине сезона), корреляция LST–NDVI отрицательная. Однако когда рост растительности ограничен энергией (на больших широтах и высотах, особенно в начале вегетационного сезона), между LST и NDVI наблюдается положительная корреляция. Множественный регрессионный анализ показал, что в начале и в конце вегетационного периода солнечная радиация является преобладающим фактором, определяющим корреляцию между LST и NDVI, тогда как другие биофизические переменные играют меньшую роль. Воздушная температура является основным фактором в середине лета. Делается вывод о необходимости с осторожностью использовать эмпирические зависимости LST–NDVI и ограничивать их применение в мониторинге засухи теми территориями и периодами, где наблюдаются отрицательные корреляции, то есть условиями, когда рост растительности в первую очередь ограничен водой, а не энергией.
1
На территории Северной Америки до 60°N в период апрель–сентябрь корреляция LST и NDVI отрицательная, когда рост растительности ограничен водой (типично для низких широт и середины сезона).
2
Воздушная температура является основным фактором, влияющим на корреляцию LST–NDVI в середине лета.
3
Эмпирические зависимости LST–NDVI следует использовать с осторожностью для мониторинга засухи и ограничивать их применением только к областям и периодам с отрицательной корреляцией, где рост растительности ограничен водой.
4
Множественная регрессия показала, что солнечная радиация преимущественно определяет корреляцию LST–NDVI в начале и в конце вегетационного периода; другие биофизические переменные менее важны.
5
Отношения между LST и NDVI, полученные со спутника и часто используемые для мониторинга засухи, обычно основаны на отрицательном наклоне между LST и NDVI, выявленном в локальных и временных исследованиях.
6
Когда рост растительности ограничен энергией (излучением/температурой) — в более высоких широтах и на высотах, особенно в начале вегетационного периода — наблюдается положительная корреляция между LST и NDVI.

Эмпирическая зависимость между температурой поверхности земли (LST) и нормализованным разностным вегетационным индексом (NDVI) для условий летнего вегетационного периода в Северной Америке

То, как корреляция LST–NDVI меняется в условиях ограничения водным ресурсом против энергетического ограничения (засуха против режимов радиации/температуры), в зависимости от сезонного времени, широты/высоты над уровнем моря, и какие выводы из этого для использования зависимостей LST–NDVI при мониторинге засухи

Publication Details
Publication Date
2009-09-14
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Marc L. Imhoff
Garik Gutman
Martha C. Anderson
R. T. Pinker
Nurit Agam
Arnon Karnieli
Natalya Panov
Alexander Goldberg
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%