导读:本文包含了土壤湿度指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高分一号,土壤湿度,PDI,VAPDI
土壤湿度指数论文文献综述
彭婕,于婧,陈唐冰莹,聂艳[1]（2019）在《阿克苏流域表层土壤湿度指数反演研究》一文中研究指出【目的】为研究国产高分一号(GF-1)遥感影像在绿洲地区农情基础数据有效采集的可行性,对土壤湿度实施大范围区域监测。【方法】以新疆阿克苏流域为研究区,基于GF-1 WFV影像以及研究区63个土壤表层湿度的实测样点数据,对垂直干旱指数(PDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI)的土壤湿度监测效果进行比较和验证。【结果】(1)PDI和VAPDI与土壤湿度实测值的决定系数分别为0.589和0.735,各模型满足监测精度要求;(2)在植被覆盖较高的阿克苏绿洲,VAPDI指数模型监测精度高于PDI;(3)从反演的土壤湿度空间分布格局来看,VAPDI对土壤湿度变化更敏感,更能反映出不同植被覆盖程度下土壤湿度的实际水平。【结论】基于GF-1 WFV影像进行流域尺度的土壤湿度监测具有可行性。相比PDI指数模型,VAPDI通过对遥感影像中混合像元进行不同程度的分解,监测精度更高。研究结果能为阿克苏流域表层土壤湿度数据快速有效地采集和动态监测提供理论支持和验证。(本文来源于《中国农业信息》期刊2019年03期）
周洪奎,武建军,李小涵,刘雷震,杨建华[2]（2019）在《基于同化数据的标准化土壤湿度指数监测农业干旱的适宜性研究》一文中研究指出农业干旱是导致作物减产的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱状况有助于制定区域减灾策略,降低灾害损失。标准化土壤湿度指数(SSMI)是基于历史土壤湿度时间序列构建的一种农业干旱指数,目前分析该指数监测农业干旱的适宜性研究十分缺乏。本文以黄淮海平原为研究区,利用数据同化的根区土壤湿度数据构建SSMI,并通过与标准化降水蒸散指数(SPEI)、农业干旱灾害记录数据的对比以及与冬小麦产量的关系分析,综合评价SSMI监测农业干旱的适宜性。结果表明,SSMI与SPEI具有良好的一致性,二者之间具有极显着相关关系(P<0.001);利用SSMI识别的农业干旱与农气站点干旱灾害记录是基本一致的,SSMI能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程;冬小麦生长季SSMI与减产率显着相关,利用SSMI识别的农业干旱发生区域与基于统计数据计算的减产区域基本相符,SSMI能够对农业干旱引起的冬小麦减产起到一定的指示作用。综上所述,基于同化数据构建的SSMI能够反映黄淮海平原的农业干旱状况,利用SSMI监测区域农业干旱状况是适宜的。研究可为基于土壤湿度的农业干旱监测业务化运行提供依据,为黄淮海平原的抗旱减灾提供科学参考。(本文来源于《生态学报》期刊2019年06期）
吴迪[3]（2018）在《土壤湿度指数预测沈阳市浅层地下水》一文中研究指出文章利用2010—2016年TM多光谱数据,对沈阳市多年地表土壤湿度信息采用修正的归一水土差异指数法进行提取。并采用掩摸法对地表水、岩石以及植被等信息进行处理,得到土壤湿度信息分级状况,用实地考察的方式对水文信息及土壤湿度实际状况进行对比分析。研究结论与遥感技术相关研究成果具有良好的一致性,在干旱半干旱区域本研究方法具有较强的实用性与可靠性。(本文来源于《水利规划与设计》期刊2018年12期）
聂艳,贾付生,朱亚星,于雷,于婧[4]（2018）在《基于高分一号影像的江汉平原表层土壤湿度指数反演研究》一文中研究指出土壤湿度指数遥感监测在农业生产中具有重要的作用。为探讨国产高分一号(GF-1)遥感数据在江汉平原农情参数快速获取中的适用性,以潜江市2017年3月8日的GF-1 WFV影像和106个采样点的土壤湿度实测数据为数据源,选择垂直干旱指数(PDI)、改进型垂直干旱指数(MPDI)和植被调整垂直干旱指数(VAPDI),对土壤湿度指数反演的效果进行比较和验证。研究结果表明:PDI、MPDI、VAPDI与土壤湿度实测含水量的决定系数分别达到0.649、0.802和0.821,实测土壤含水量验证精度评价也表明各模型均能满足反演的精度要求,说明基于GF-1 WFV影像开展江汉平原的大尺度土壤湿度反演是可行的;在植被覆盖中等区域,MPDI和VAPDI能够在一定程度上克服混合像元对土壤湿度光谱信息的影响,反演的精度要比PDI高,但在高植被覆盖度区,采用垂直植被指数(PVI)修正的VAPDI不易出现植被覆盖饱和现象,具有更高的反演精度;基于3种指数模型反演的土壤湿度指数空间异质性基本一致,但MPDI、VAPDI对土壤湿度变化更为敏感,能反映出不同植被覆盖类型下土壤湿度的实际水平。研究结果可为江汉平原大范围和动态监测表层土壤湿度指数提供理论基础和实践参考。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2018年05期）
郑璞,邓正栋,王大庆,许春华,邓非凡[5]（2015）在《基于TM数据的土壤湿度指数预测半干旱地区浅层地下水的研究——以朝阳地区为例》一文中研究指出为更方便、有效的勘察干旱半干旱地区的浅层地下水信息,以辽宁省朝阳市区域为研究区,以2004~2010年TM多光谱数据为基础,利用修正归一化水体差异指数提取了多年的地表土壤湿度信息。通过对土壤湿度信息分级并对植被、岩石以及地表水体进行掩模处理,得到了土壤湿度信息的分级图。同时,为了比较土壤湿度较大地区地下水的赋存信息,进行了实地考察并对比水文地质资料,认为基本与遥感所得结论一致,证明了该方法在半干旱地区的可行性与有效性。(本文来源于《水文》期刊2015年05期）
孙亮,陈仲新[6]（2013）在《应用Penman-Monteith公式和土壤湿度指数估算区域地表蒸散》一文中研究指出准确计算地表蒸散对于水资源合理利用具有重要意义。Penman-Monteith公式具有坚实的理论基础,被广泛应用于计算地表蒸散,但表面阻抗计算的复杂性阻碍了其向区域应用的进一步推广。本文首先利用地表温度(Ts)-植被指数(Fv)特征空间计算土壤湿度指数,进而计算土壤阻抗,改进和发展了Penman-Monteith蒸散算法,简称为PM-SMI。将该算法与地表温度-植被覆盖特征空间蒸散算法以及Penman-Monteith系列另一种算法(PM-Yuan)进行比较。利用美国南部大平原12个波文比观测数据进行模型比较和验证。研究区域主要覆盖农田和草地,植被覆盖度较低。结果表明在瞬时和日值两个时间尺度PM-SMI整体上都优于其他两种算法,PM-SMI方法适合用于区域地表蒸散估算。(本文来源于《农业工程学报》期刊2013年10期）
孙亮,陈仲新[7]（2012）在《基于Penman-Monteith和土壤湿度指数估算区域蒸散》一文中研究指出准确计算地表蒸散对于农田灌溉管理具有重要意义。Penman-Monteith公式具有坚实的理论基础,被广泛应用于计算地表蒸散,但其表面阻抗计算的复杂性阻碍了其进一步应用。本文利用改进的土壤湿度指数计算土壤阻抗,同时利用LAI以及气温、湿度等参数计算冠层阻抗,改进和发展了Penman-Monteith蒸散算法-简称为PM_SMI。基于MODIS数据应用于美国南部大平原,并采用地面实测值验证模型结果。同时与地表温度(Ts)-植被覆盖(Fv)特征空间算法以及Penman-Monteith系列另一种算法(PM_Yuan)进行比较,结果表明在瞬时和日值两个时间尺度PM_SMI整体上都优于其他两种算法。(本文来源于《2012年中国农业资源与区划学会学术年会论文集》期刊2012-11-01）
蒋冲,王飞,穆兴民,李锐[8]（2012）在《土壤湿度指数在黄土高原的适宜性评价》一文中研究指出利用1992—2000年间黄土高原地区逐月降雨量、实测土壤湿度数据,结合GIS遥感技术、相关分析等方法,对基于TU-Wien变化检测算法,从ERS散射计数据反演获取的土壤湿度指数(SWI)或表层土壤湿度(SSM),从点和面2个尺度进行了验证。结果表明,在不同的土地利用、土壤质地和地形条件下,SWI或SSM与降水呈正相关(P<0.01)。时间序列方面,降雨、实测值和SWI或SSM基本上呈现出相同的变化趋势;空间分布上,降水和SWI具有相似的分布特征。在点尺度上,选取的7个站点的SWI与降水呈正相关(P<0.01),SWI和实测值的相关性随土层深度加深而下降,仅在10cm处达到显着水平(P<0.01)。对表层10cm的实测数据而言,降水和SWI的相关性要好于其与实测值的相关性。在黄土高原区域尺度上,SWI或SSM能够较为准确地揭示该地区表层土壤湿度的演变和空间分布特征。有长达20年(1992—2011年)之久的数据积累,并且可以免费及时获取的SWI或SSM,对于大范围实测土壤湿度数据匮乏的黄土高原地区而言,是一种具有较高利用价值的土壤湿度监测数据产品。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2012年03期）
俱战省[9]（2012）在《小流域土壤水分时空分布和地形湿度指数适用性评价研究》一文中研究指出研究黄土高原土壤水分时空分布对流域水土保持措施配置有重要的指导作用。本文选取位于黄土高原南部的长武王东沟小流域为研究对象，通过对流域土壤水分动态监测、不同土地利用类型和不同地形组合条件下定位测定，研究了王东沟小流域土壤水分时间变化与空间分布特征，初步评价了地形湿度指数的适用性。主要研究结论如下：（1）分析了土壤水分季节动态变化特征，发现土壤剖面水分的时程变化具有分层特征，与土地利用类型关系密切。50cm土层土壤水分季节变化剧烈，6月份150cm土壤含水量降到最低，农地、果园、刺槐、沙棘以及苜蓿的土壤含水量分别在14%、12%、11%、11%和9%附近波动。6m土层土壤水分剖面中，农地和荒草地不存在生物利用型干层，而果园、苜蓿以及乔灌木林地存在生物利用型干层。多年生植被比一年生作物土壤水分亏缺量大；与6月份相比，农地雨季后土壤水分恢复深度达到400cm，而林地、果园和苜蓿地土壤水分恢复深度达到200cm左右。2011年与2003年相比，林地和果园3-6m土壤含水量呈减少趋势，而农地和荒草地3-6m土壤含水量呈增加趋势。（2）研究了流域土壤水分的空间分布特征，表明王东沟小流域土壤水分呈中上游偏干，而下游偏湿的分布特征。全流域3m土层土壤含水量最小值出现在梁坡，最大值出现在沟坡，梁顶和塬面的含水量介于两者之间；且无论在雨季前还是雨季后，土壤含水量最大值出现在塬面的小麦地，而最小值出现在梁坡的刺槐林地；不同土地利用类型间土壤含水量的排序表现为农地＞草地＞果园＞林地。6m土层土壤含水量随苹果园树龄的增加，土壤水分亏缺愈严重，且果园、林地和苜蓿地土壤干燥化严重；6m土壤储水量由高到底依次是塬面﹥梁顶﹥梁坡，且距塬面林网5-10m的农田土壤水分最低。不同地形地貌4m土层土壤储水量表现为坡下部>坡中部>坡上部；240cm土壤储水量表现为阴坡大于阳坡。黄绵土100-600cm土壤剖面含水量在22%左右，而红土仅在9%左右。（3）初步评价地形湿度指数在研究区的适用性。整体来说，地形湿度指数和土壤含水量相关性低，同一土地利用条件下，地形湿度指数和土壤含水量相关性高，可以较好地描述土壤水分空间分布特征；但对不同土地利用类型分布在相同地形地貌条件下，地形湿度指数描述土壤水分特征的效果较差；因此，需要在对现有地形湿度指数的定义和计算方法进行修正和完善。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2012-05-01）
张红卫,陈怀亮,申双和,孙睿[10]（2009）在《基于MODIS数据的农田浅层土壤湿度指数的构造与应用》一文中研究指出为了找到更加具有实时效果的农田浅层土壤水分遥感监测指数,本研究充分利用归一化植被指数(NDVI)对较深层(20-50cm)土壤水分的有效反映与地表含水量指数(SWCI)对土壤表层含水量的精确表达,构造了农田浅层土壤湿度指数(CSMI),通过不同时像MODIS数据的应用验证,发现农田浅层土壤湿度指数(Cropland Soil Moisture Index-CSMI)不仅有效克服了归一化植被指数(NDVI)滞后性与易饱和性缺陷,同时还利用了表层水分含量指数(SWCI)可有效削弱大气干扰而对地表含水量的反映。农田浅层土壤湿度指数(CSMI)通过了α=0.01显着性检验,是一个真正的实时干旱监测指数。(本文来源于《第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集》期刊2009-10-14）
土壤湿度指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
农业干旱是导致作物减产的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱状况有助于制定区域减灾策略,降低灾害损失。标准化土壤湿度指数(SSMI)是基于历史土壤湿度时间序列构建的一种农业干旱指数,目前分析该指数监测农业干旱的适宜性研究十分缺乏。本文以黄淮海平原为研究区,利用数据同化的根区土壤湿度数据构建SSMI,并通过与标准化降水蒸散指数(SPEI)、农业干旱灾害记录数据的对比以及与冬小麦产量的关系分析,综合评价SSMI监测农业干旱的适宜性。结果表明,SSMI与SPEI具有良好的一致性,二者之间具有极显着相关关系(P<0.001);利用SSMI识别的农业干旱与农气站点干旱灾害记录是基本一致的,SSMI能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程;冬小麦生长季SSMI与减产率显着相关,利用SSMI识别的农业干旱发生区域与基于统计数据计算的减产区域基本相符,SSMI能够对农业干旱引起的冬小麦减产起到一定的指示作用。综上所述,基于同化数据构建的SSMI能够反映黄淮海平原的农业干旱状况,利用SSMI监测区域农业干旱状况是适宜的。研究可为基于土壤湿度的农业干旱监测业务化运行提供依据,为黄淮海平原的抗旱减灾提供科学参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土壤湿度指数论文参考文献
[1].彭婕,于婧,陈唐冰莹,聂艳.阿克苏流域表层土壤湿度指数反演研究[J].中国农业信息.2019
[2].周洪奎,武建军,李小涵,刘雷震,杨建华.基于同化数据的标准化土壤湿度指数监测农业干旱的适宜性研究[J].生态学报.2019
[3].吴迪.土壤湿度指数预测沈阳市浅层地下水[J].水利规划与设计.2018
[4].聂艳,贾付生,朱亚星,于雷,于婧.基于高分一号影像的江汉平原表层土壤湿度指数反演研究[J].长江流域资源与环境.2018
[5].郑璞,邓正栋,王大庆,许春华,邓非凡.基于TM数据的土壤湿度指数预测半干旱地区浅层地下水的研究——以朝阳地区为例[J].水文.2015
[6].孙亮,陈仲新.应用Penman-Monteith公式和土壤湿度指数估算区域地表蒸散[J].农业工程学报.2013
[7].孙亮,陈仲新.基于Penman-Monteith和土壤湿度指数估算区域蒸散[C].2012年中国农业资源与区划学会学术年会论文集.2012
[8].蒋冲,王飞,穆兴民,李锐.土壤湿度指数在黄土高原的适宜性评价[J].灌溉排水学报.2012
[9].俱战省.小流域土壤水分时空分布和地形湿度指数适用性评价研究[D].西北农林科技大学.2012
[10].张红卫,陈怀亮,申双和,孙睿.基于MODIS数据的农田浅层土壤湿度指数的构造与应用[C].第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集.2009