《表1 2005—2012年6月、7—9月植被供水指数与土壤湿度相关系数Tab.1 Correlation coefficients between vegetation water supply i

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《卫星遥感技术在吉林旱涝灾害监测与评估中的应用》

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注:*、**分别表示通过0.05和0.01显著性检验

选取2005—2012年夏秋季（6—9月）的MODIS卫星遥感数据和相应时段吉林省土壤湿度观测资料，对NDVI和RVI（比值植被指数，RVI=ρNIR/ρRED）进行干旱监测的敏感度进行对比。由于吉林省6月植被覆盖度明显低于7—9月，因此分别对6月和7—9月两个时段进行验证。读取土壤湿度观测站点对应的像元及其周围相邻的共9个像元值，去掉异常值后取剩余像元值的平均值。将平均像元值与相对应日期的土壤水分实测数据相匹配，剔除受云及其他因素干扰的无效数据，最后获得的有效数据参与验证。有效样本数据合计NDVI 142个、RVI 156个。6月植被覆盖度不大，基于RVI的植被供水指数（RVI/LST）对植被监测不敏感，利用NDVI计算的植被供水指数与土壤湿度的相关性更高；7—9月，NDVI逐渐进入饱和阶段，对植被监测的敏感度逐渐降低，而基于RVI的植被供水指数对植被监测的敏感度较高，与10 cm和20 cm土壤湿度的相关系数更高（表1）。