[发明专利]一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法

权利要求书

1.一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法,其特征在于，包括以下具体步骤：

1)构建日际掩膜、月际掩膜，消除冰川、积雪以及水体边缘的混合像元对AMSR-E数据在对温度反演时的影响；

2)以AMSR-E的10.8GHz和89.0GHz垂直极化通道Tb构建起一种地表温度反演模型用于对地表温度进行反演，所述的Tb为被动微波遥感的亮度温度数据；

3)基于微波极化差异指数(MPDI)构建出微波归一化植被指数(MNDVI)模型；

4)基于已建立的地表温度反演模型和微波归一化植被指数(MNDVI)模型，分别构建起微波温度植被干旱指数(MTVDI)模型的干边、湿边方程；

5)建立起MTVDI模型对全国逐月干旱情况进行模拟、监测，

所述的日际掩膜、月际掩膜采用美国冰雪数据中心的空间分辨率为25km的每日全球近实时积雪浓度与冰川覆盖范围数据建立；月际掩膜的制作方式为：当某个自然月中，某个像元日际掩膜量达到15时，则该像元在该月被剔除。

2.根据权利要求1所述的一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法,其特征在于，所述的地表温度反演模型：

Ts＝A×(Tb₁+M)²+B×(Tb₂+N)²+C (1)

式中，Tb₁和Tb₂表示不同频率的垂直极化亮温Tb；A,B,C,M和N为常数。

3.根据权利要求2所述的一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法,其特征在于，所述的微波温度植被干旱指数(MTVDI)的定义：

Ts_min＝c₁*MNDVI+d₁ (3)

Ts_max＝c₂*MNDVI+d₂ (4)

式中，Ts表示给定像元的地表温度值；MNDVI表示微波归一化植被指数；d₁和c₁分别表示干边的截距和斜率；d₂和c₂分别表示湿边的截距和斜率；Ts_max和Ts_min分别为特定MNDVI值所对应的地表观测温度的最大值和最小值；

微波极化差异指数(MPDI)与归一化植被指数(NDVI)之间有明显的负相关关系，因此，微波归一化植被指数(MNDVI)定义如下：

MNDVI＝f(MPDI) (5)

与归一化植被指数(NDVI)定义相似，微波极化差异指数(MPDI)的定义为：

式中，Tb_v表示垂直极化的Tb，Tb_h表示水平极化的Tb。

4.根据权利要求3所述的一种基于被动微波遥感的干旱指数构建方法,其特征在于，所述的以AMSR-E的10.8GHz和89.0GHz垂直极化通道Tb构建起一种地表温度反演模型用于对地表温度进行反演的反演方程为：

Ts＝0.0109827×(Tb_10V-252.35)²-0.0018958×(Tb_89V-367.858)²+301.853 (7)。