Metoda wyznaczania wskaźnika suszy TVDI i jego analiza statystyczna na przykładzie Kampinoskiego Parku Narodowego

• Autorzy: Zawadzki J. , Przezdziecki K.

Warianty tytułu

EN

Method for determining and statistical analysis of temperature vegetation dryness index TVDI. Study case Kampinoski National Park

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje sposób wyznaczania rozkładu przestrzennego wilgotności gleby za pomocą tzw. metody trójkąta, która opiera się na analizie wykresów rozrzutu LST (Land Surface Temperature) i VI (Vegetation Index). Na podstawie wykresu rozrzutu LST i VI można wyznaczyć tzw. temperaturowo-wegetacyjny indeks suszy, TVDI (z ang. Temperature-Vegetation Dryness Index), który jest dobrą miarą wilgotności gleby dostępnej dla roślin. Celem pracy jest szczegółowe przedstawienie i porównanie trzech wariantów metody trójkąta, służącej do wyznaczania wskaźnika suszy TVDI za pomocą dwóch różnych indeksów wegetacyjnych NDVI (Normalized Difference Vagetation Index) i EVI (Enhanced Vegetation Index), ze szczególnym uwzględnieniem sposobu wyznaczania tzw. „krawędzi suchej” trójkąta. Wskaźnik suszy TVDI wyznaczono dla obszaru Kampinoskiego Parku Narodowego, otrzymując obiecujące i zgodne z literaturą wyniki. Ponadto została przeprowadzona szczegółowa analiza statystyczna wyników trzech różnych wariantów metody trójkąta. Warto zauważyć, że wilgotność gleby, a więc i jej badania, są niezwykle istotne zarówno z punktu naukowego jak i praktycznego punktu widzenia (np. zagrożenie pożarowe, rolnictwo).

EN

The paper presents a study on the determination of soil moisture using the so-called triangle method which is based on analysis of the scatter plots of LST (Land Surface Temperature) and VI (Vegetation Index). On the basis of LST-VI scatter plot the called temperature-vegetation drought index, TVDI (Temperature-Vegetation Dryness Index), can be determined, which is a good measure of the soil moisture available to plants. However, determination of such an index can be carried out in several manners and using different vegetation indices. The aim of the work was to present and compare three types of method for determining the TVDI index using two different vegetation indices, NDVI (Normalized Difference Vagetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index), with particular emphasis on determining the so-called "dry edge”. The TVDI drought index was determined for the Kampinos National Park area. The authors obtained interesting results, consistent with the literature. In this paper the authors present in detail, and compare with each other, three methods of determining the TVDI index using two vegetation indices - NDVI and EVI, with particular emphasis on determining so-called "dry edge". In addition, a detailed statistical analysis of the results obtained by using three modifications of the triangle method was performed. It is worth to mention that soil moisture, and thus the measuring methods, are important from both the scientific and the practical point of view (e.g. risk of fire, agriculture).

Słowa kluczowe

PL

lasy; Kampinoski Park Narodowy; indeksy wegetacji; wilgotnosc gleby; susza; wskaznik suszy; analiza statystyczna; metoda trojkatowa

EN

forest; Kampinos National Park; vegetation index; soil moisture; drought; drought index; statistical analysis; triangle method

• Wydawca: -
• Czasopismo: Acta Agrophysica
• Rocznik: 2013
• Tom: 20
• Numer: 3
• Opis fizyczny: s.495-507,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Zawadzki J.

• Wydział Inżynierii Środowiska, Politechnika Warszawska, Nowowiejska 20, 00-661 Warszawa

autor

Przezdziecki K.

• Wydział Inżynierii Środowiska, Politechnika Warszawska, Nowowiejska 20, 00-661 Warszawa

Bibliografia

• Bisht G., Venturini V., Islam S., Jiang L., 2005. Estimation of the net radiation using MODIS data for clear sky days. Remote Sensing of Environment, 97, 52-67.
• Budzyńska M., Dąbrowska-Zielińska K., Turlej K., Małek I., Bartold M., 2011. Monitoring przyrodniczy bagien Biebrzańskich z zastosowaniem teledetekcji. Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie, 11, 39-64.
• Chen, C., Son, N., Chang, L., Chen, C., 2011. Monitoring of soil moisture variability in relation to rice cropping systems in the Vietnamese Mekong Delta using MODIS data. Applied Geography,31(2), 463-475.
• Li, Z., Wang, Y., Zhou, Q., Wu, J., Peng, J., Chang, H., 2008. Spatiotemporal variability of land surface moisture based on vegetation and temperature characteristics in Northern ShaanxiLoess Plateau, China. Journal of Arid Environments, 72, 974-985.
• Łukowski, I., Usowicz, B., 2009. Analiza indeksów wegetacji LAI i FCOVER dla wybranych obszarów zachodniego Polesia. Acta Agrophysica, 14(3), 629-638.
• Mallick, K., Bhattacharya, B., Patel, N., 2009. Estimating volumetric surface moisture content for cropped soils using a soil wetness index based on surface temperature and NDVI. Agriculturaland Forest Meteorology, 149, 1327-1342.
• Marczewski, W., Zawadzki, J., Przeździecki, K., Szymankiewicz, K., 2009. Soil moisture monitoring at the Kampinowski National Park, Poland for validating SMOS. http://swex.cbk.waw.pl/
• Mycke-Dominko, M., 2003. Teledetekcyjna metoda kategoryzacji zagrożenia pożarowego lasu. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, 13B, 451-455.
• Nemani, R., Pierce, L., Running, S., 1993. Forest ecosystem process at the watershed scale: Sensitivity to remotely-sensed Leaf Area Index estimates. International Journal of Remote Sensing,13, 2519-2539.
• Patel, N., Anapashsha, R., Kumar, S., Saha, S., Dadhwal, V., 2008. Assessing potential of MODIS derived temperature/vegetation condition index (TVDI) to infer soil moisture status. InternationalJournal of Remote Sensing, 30, 23-39.
• Rhee, J., Im, J., Carbone, G., 2010. Monitoring agricultural drought for arid and humid regions using multi-sensor remote sensing data. Remote Sensing of Environment, 114, 2875–2887.
• Rouse, J., Hass, R., Schell, J., Deering, D., 1973. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third ERTS Symp., 1, 309-317.
• Roy, D., Borak, J., Devadiga, S., Wolfe, R., Zheng, M., Descloitres, J., 2002. The MODIS Land Product Quality Assessment Approach. Remote Sensing of Environment, 83, 62-76.
• Sandholt, I., Rasmussen, K., Andersen, J., 2002. A simple interpretation of the surface temperature/ vegetation index space for assessment of surface moisture status. Remote Sensing of Environment,79(2-3), 213-224.
• Son, N., Chen, C., Chen, C., Chang, L., Minh, V., 2012. Monitoring agricultural drought in the Lower Mekong Basin using MODIS NDVI and land surface temperature data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18, 417-427.
• Sun, L., Sun, R., Li, X., Liang, S., Renhua, Z., 2012. Monitoring surface soil moisture status based on remotely sensed surface temperature and vegetation index information. Agricultural andForest Meteorology, 166-167, 175-187.
• Sun, W., Wang, P., Zhang, S., Zhu, D., Liu, J., Chen, J., 2008. Using the vegetation temperature condition index for time series drought occurrence monitoring in the Guanzhong Plain, PRChina. International Journal of Remote Sensing, 29, 5133-5144.
• Wan, Z., Wang, P., Li, X., 2004. Using MODIS land surface temperature and normalized difference vegetation index products for monitoring drought in the southern Great Plains, USA. InternationalJournal of Remote Sensing, 25, 61-72.
• Wang, C., Qi, S., Niu, Z., Wang, J., 2004. Evaluating soil moisture status in China using he temperature- vegetation dryness index (TVDI). Canadian Journal of Remote Sensing, 30, 671-679.
• Wang, H., Li, X., Long, H., Xu, X., Bao, Y., 2010. Monitoring the effects of land use and cover type changes on soil moisture using remote-sensing data: a case study in China’s Yongding Riverbasin. Catena, 82, 135-145.
• Yang, X., Wu, J. J., Shi, P. J. i Yan, F., 2008. Modified triangle method to estimate soil moisture status with MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) products. The InternationalArchives of the Photogamettry, 37, 555-560.
• Zawadzki, J., 2002. Badania korelacji przestrzennych zawartości wybranych pierwiastków śladowych w glebach Warszawy i okolic. Ochrona Środowiska, 24(4), 17-26.