自然资源学报

单位：1.成都信息工程大学资源环境学院,成都 610225,2.重庆市气象科学研究所,重庆 401147,3.中国农业科学院农业资源与区划所,中国农业农村部农业遥感重点实验室,北京 100081

关键词：可见光遥感,地表温度重建,RSDAST,干旱

受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力。采用RSDAST（Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction）模型实现了FY3C/VIRR（Visible and Infrared Radiometer）云像元LST值的重建,结合重建后LST和NDVI数据采用TVDI指数对2018年重庆市干旱进行监测分析,并通过对比土壤墒情数据与OTVDI（Original TVDI）和RTVDI（Reconstructed TVDI）间的相关性来评估RTVDI在多云条件下旱情监测的能力。评估结果表明：基于RSDAST模型扩大了多云地区遥感干旱监测的空间范围和时间连续性,提升了区域旱情监测的精度（长时间序列和空间分布上RTVDI与土壤墒情数据间的R值均高于OTVDI）,极大地提高热红外遥感数据在多云条件下的可用性和可靠性。

来源：2021年第4期

《自然资源学报》期刊编辑部

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