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申请/专利权人：北京师范大学;民政部国家减灾中心

摘要：本发明公开了一种基于温度植被干旱指数TVDI的农业旱灾等级监测方法，包括如下步骤：1数据准备；2陆地表面温度LST数据重构；3农作物种植区归一化植被指数-陆地表面温度NDVI-LST特征空间构建；4TVDI计算；5基于TVDI的旱灾等级监测。本发明提出了基于多年背景值与区域波动值的LST数据重构方法，并针对农作物构建耕地区域多年NDVI-LST特征空间，计算了温度植被干旱指数，设计了基于监督分类思想的农作物旱灾等级监测模型进行旱灾等级遥感监测，该模型能够实时、较为准确地反映不同条件下作物受到的干旱胁迫程度，在农业旱灾的监测、预警及防范中具有重要意义。

主权项：一种基于温度植被干旱指数TVDI的农业旱灾等级监测方法，其特征在于，包括如下步骤：1数据的准备：本发明利用遥感技术获取的数据进行农业旱灾监测研究，其中所用遥感数据为NASAhttp：ladsweb.nascom.nasa.gov提供的MODIS LST产品、植被指数产品、土地利用覆盖产品和DEM数据，以及耕地复种指数数据；统计数据为中国统计年鉴中的耕地面积数据、受灾面积数据和中国农业部种植业管理司http：www.zzys.moa.gov.cn提供的农作物播种面积数据和农作物物候历。2基于背景值与波动值的陆地表面温度数据重构：基于获取的MODIS LST数据产品依据相应的方法对陆地表面温度数据下面简称LST进行重构。3农作物种植区归一化植被指数‑陆地表面温度特征空间的构建：提取干旱监测区域耕地，利用多年同期数据共同构建农作物各生长期农作物种植区归一化植被指数‑陆地表面温度下面简称NDVI‑LST散点图，并拟合各期干湿边方程，构建NDVI‑LST特征空间。4农作物温度植被干旱指数的计算：基于步骤三的结果，利用Price于1990年提出了温度植被干旱指数计算监测区域农作物种植区农作物温度植被干旱指数下面简称C‑TVDI。5基于农作物温度植被干旱指数的旱灾等级监测：基于有监督分类器的设计思想，通过历史数据确定监测区域基于农作物温度植被干旱指数的旱灾等级监测模型的参数，进行旱灾的监测。

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