作物旱情遥感监测
一、实验要求
根据实验数据提取实验区作物干旱指数（TVDI），生成实验区旱情等级分布图，并分析土壤旱情和降水量的关系。
二、数据说明
TVDI_main.sav:ENVI插件，主要功能为VI-LST的散点图生成、干湿边方程的拟合、TVDI影像的计算和生成；
RegLST10：2010年8月诺尔盖地区地表温度（LST）数据，空间分辨率为1km，单位为开氏温度（K）；
RegEVI10：2010年8月诺尔盖地区增强型植被指数（EVI）数据，空间分辨率为1km；
RegNDVI10：2010年8月诺尔盖地区归一化植被指数（NDVI）数据，空间分辨率为1km；
RegPC10：若尔盖地区2010年年降水量插值数据。
三、实验过程
（一）基于TVDI插件的作物旱情遥感监测
1.获取图像干湿边方程与拟合决定系数
（1）在ENVI里面打开实验数据，如图所示：
（2）在Toolbo 中，Extensions > TVDI_main，在弹出的对话框中进行以下设置：
EVI拟合结果如图所示：
（3）同样的操作步骤，生成NDVI的拟合结果，如图所示：
结论：R2越接近1，说明线性拟合效果越好。从图中可知，NDVI-LST 组合的 R2（干季 R2=0.253941、湿季 R2=0.636746）显著高于 EVI-LST 组合的 R2（干季 R2=0.00891473、湿季 R2=0.480163），因此 NDVI 与地表温度（LST）的线性拟合效果更优，选择 NDVI 作为输入参数计算 TVDI（温度植被干旱指数）。
（2）获取干湿边方程
利用Band Math工具，输入表达式a1*NDVI+b1，结果如图：
利用Band Math工具，输入表达式a2*NDVI+b2，结果如图：
计算TVDI，利用Band Math工具输入表达式：(LST-TSmin)/(TSmax-TSmin)，结果如图：
获取TVDI的有效值，TVDI的取值范围应在0到1之间，利用Band Math工具，输入下述表达式，输出结果如图：
（4）重分类
将上一步输出的TVDI保存成tiff格式，在ArcMap中进行重分类，ArcToolbox > Spatial Analyst工具，进行以下设置：
输出结果，并添加图名、比例尺、指北针等，如图所示：
（5）不同干旱等级平均降水量统计表，如表1。
生成等值线,即arctoolbox-spatial analyst工具-表面分析-等值线，如图所示：
ArcToolbox > Spatial Analyst 工具 > 区域分析 > 分区统计以表格显示,进行以下设置：
表1 不同干旱等级平均降水量统计表
|---------|------------|------------|------------|------------|-----------|
| | 湿润 | 正常 | 轻旱 | 干旱 | 重旱 |
| 降水量（mm） | 356.021419 | 363.281763 | 364.432725 | 362.270568 | 365.84083 |