附錄A（資料性）水旱災(zāi)害遙感監(jiān)測主要衛(wèi)星數(shù)據(jù)源表A.1 常用光學(xué)衛(wèi)星源及其相關(guān)參數(shù)表衛(wèi)星型號國家發(fā)射時間空間分辨率重訪周期高分一號（GF-1）中國2013年全色2 m，多光譜8 m和寬幅多光譜16 m4天高分一號B、C、D星（GF-1B、GF-1C、GF-1D）中國2018年全色2 m，多光譜8 m2天高分二號（GF-2）中國2014年全色0.8 m，多光譜3.2 m5天高分四號（GF-4）中國2015年可見光50 m，中波紅外400 m全天時高分六號（GF-6）中國2018年全色2 m，多光譜8 m和寬幅多光譜16 m2天（GF-1組網(wǎng)）高分七號（GF-7）中國2019年全色0.65 m，多光譜2.5 m≤60天資源一號02C星（ZY02C）中國2011年全色2.36 m，多光譜10 m3天資源一號02D星（ZY102D）中國2019年全色2.5 m，多光譜10 m2天（聯(lián)網(wǎng)02E）資源一號02E星（ZY02E）中國2021年全色2.5 m，多光譜10 m，長波紅外15 m2天（聯(lián)網(wǎng)02D）資源三號01星、02星、03星（ZY3-01、ZY3-02、ZY3-03）中國2012年2016年2020年全色2.1 m，多光譜5.8 m1天（組網(wǎng)）可持續(xù)發(fā)展科學(xué)衛(wèi)星1號（SDGSAT-1）中國2021年全色10 m，多光譜40 m，熱紅外30 m11天環(huán)境減災(zāi)2號 A、B星（HJ-2A、HJ-2B）中國2020年多光譜16 m，紅外96 m2天（組網(wǎng)）北京三號A、B星（BJ-3A、BJ-3B）中國2021年2022年全色0.5 m，多光譜2 m3-5天吉林一號系列中國2015年-2023年全色0.72 m、多光譜2.88 m<12小時（組網(wǎng)）高景一號01/02、03/04星（SuperView-1/ 2、SuperView-3/ 4）中國2016年2018年全色0.5 m，多光譜2 m4天（單星）1天（四星組網(wǎng)）GeoEye-1美國2008年全色0.41 m，多光譜1.65 m3天WordView-4美國2016年全色0.31 m，多光譜1.24 m3天Landsat-8、Landsat-9美國2013年2021年全色15 m，多光譜30 m，熱紅外100 m16天（單星）Pleiades-1A、Pleiades-1B法國2011年2012年全色0.5 m，多光譜2 m1天（雙星協(xié)同）SPOT6、SPOT7法國2012年2014年全色1.5 m，多光譜6 m3天（單星）1天（組網(wǎng)）Sentinel-2 A、B、C星（Sentinel-2A、Sentinel-2B、Sentinel-2C）歐洲空間局2015年2017年2024年多光譜10 m/20 m/60 m10天（單星）5天（組網(wǎng)）Aqua、TerraMODIS傳感器美國1999年2002年可見光250 m，短波紅外500 m，熱紅外1000 m< 1天風(fēng)云三號（FY-3D、E、F、G）MERSI-II、III傳感器中國2017年2021年2023年可見光250 m< 1天表A.2 常用雷達(dá)衛(wèi)星源及其相關(guān)參數(shù)表平臺國家發(fā)射時間頻段極化方式最高空間分辨率/m測繪帶幅寬/km重訪周期（天）高分三號01、02、03星（GF-3、GF-3B、GF-3C）中國2016年2021年2022年C單極化、雙極化、四極化110~650<1.5（組網(wǎng)）陸探一號A、B星（LT-1A、LT-1B）中國2021年L單極化、雙極化、四極化350~4008（單星）4（雙星）環(huán)境減災(zāi)2號 E星（HJ-2E）中國2022年S單極化、雙極化525~1002.5（80%區(qū)域）海絲一號（BC-1）中國2020年CVV極化15~1003巢湖一號（BC-2）中國2022年CVV極化17~1502~3涪城一號（BC-3）中國2023年CVV極化17~15011TerraSAR-X 德國2007年X單極化、雙極化、四極化110~10011TanDEM-X德國2010年X單極化、雙極化、四極化110~15011RADARSAT-2加拿大2007年C單極化、雙極化、四極化310~50024RADARSAT 星座（?RCM）加拿大2019年C單極化、雙極化、四極化15~5004(星座）COSMO-SkyMed意大利2007年X單極化、雙極化110~20016COSMO-SkyMed 二代衛(wèi)星（CSG）意大利2019年X單極化、雙極化、四極化0.33~20016ALOS-2日本2014年L單極化、雙極化、四極化125~49014Sentinel-1 A星（Sentinel-1A）歐洲空間局2014年C雙極化580~40012附錄B（資料性）無人機(jī)常用傳感器參數(shù)表B.1 無人機(jī)熱紅外相機(jī)參數(shù)熱紅外相機(jī)參數(shù)詳情基本參數(shù)熱像儀非致冷VOx微測輻射計傳感器分辨率640*512光譜帶7.5 um~13.5 um全幀速度30 Hz（NTSC），25 Hz（PAL）可導(dǎo)出幀速度7.5 Hz（NTSC），8.3 Hz（PAL）測量精度+/- 5 ° C或讀數(shù)的5%物理參數(shù)大小2.26" x 1.75"（包括鏡頭）重量101.0 g~124.5 g（與配置有關(guān)）圖像處理與顯示控制SUAS圖像優(yōu)化是場景預(yù)置&圖像處理是--可通過應(yīng)用程序調(diào)整調(diào)色板是--可通過應(yīng)用程序或PWM調(diào)整放大是--可通過應(yīng)用程序或PWM調(diào)整接口輸入電壓4.8 VDC~6.0 VDC功率消耗（峰值）2.1 W（3.9 W）環(huán)境工作溫度范圍-20℃~+50℃工作高度+12.192 km表B.2 無人機(jī)多光譜相機(jī)參數(shù)多光譜相機(jī)基本參數(shù)詳情重量170 g（包括DLS）體積9.4 cm*6.3 cm*4.6 cm（3.7″*2.5″*1.8″）功耗4.2 V~15.8 V，正常4 W，最高8 W光譜通道藍(lán)波段、綠波段、紅波段、紅邊波段、近紅外波段GSD地面樣品距離在120 m AGL處為8.2 cm/像素（每波段）最大捕獲速度每秒捕獲1次（所有波段），12位RAW附錄C（規(guī)范性）干旱遙感監(jiān)測指標(biāo)計算方法C.1 歸一化差異水體指數(shù)法歸一化差異水體指數(shù)NDWI（Normalized Differential Water Index）按公式（C.1）計算：NDWI=RG-RNirRG+RNir ………………………………（C.1）式中：NDWI ——歸一化差異水體指數(shù)，取值范圍為[-1，1]；RG、RNir ——分別代表遙感影像的綠光波段和近紅外波段的地表反射率。

C.2 熱慣量法C.2.1 土壤熱慣量是土壤的一種熱特性，它是引起土壤表層溫度變化的內(nèi)在因素，與土壤含水量有密切的相關(guān)關(guān)系，同時又控制著土壤溫度日較差的大小為簡化計算，可使用熱紅外遙感影像反演的溫度日較差代替熱慣量C.2.2 土壤相對濕度宜通過建立熱慣量與土壤相對濕度之間的線性或非線性關(guān)系模型估算，按公式（C.2）計算： ………………………………（C.2）式中：W —— 0 cm~20 cm以內(nèi)土層的土壤相對含水量，%；ΔT —— 溫度日較差，可由晝夜地表溫度的差值得到，單位為攝氏度（℃）C.2.3 應(yīng)用熱慣量法估算土壤相對濕度涉及兩個時次的衛(wèi)星資料，要求如下：a） 白天和夜間過境時，研究區(qū)應(yīng)是晴空無云，以獲得最高和最低地表溫度；b） 晝夜兩幅影像應(yīng)經(jīng)過嚴(yán)格配準(zhǔn)后得到晝夜溫差；c） 可用于被測土壤是裸露的或植被覆蓋度較低的區(qū)域C.3 特征空間法基于植被指數(shù)和地表溫度構(gòu)成的二維空間散點圖呈三角形的區(qū)域分布特征，得到溫度植被干旱指數(shù)TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index），可通過TVDI與土壤相對濕度的關(guān)系，建立基于地表溫度與植被指數(shù)的土壤含水量反演模型，可用于植被蓋度和土壤相對濕度變化較大區(qū)域的干旱狀況監(jiān)測。

TVDI按公式（C.3）~公式（C.6）計算： ……………（C.3）NDVI=RNir-RRedRNir+RRed ………………………（C.4） ………………………（C.5） ………………………（C.6）式中：Ts ——給定像元對應(yīng)的地表溫度，利用熱紅外遙感影像反演得到，單位為攝氏度（℃）；NDVI ——歸一化差值植被指數(shù)，%，取值范圍為[-1，1]；RRed ——代表遙感影像紅波段的表觀反射率或地表反射率；Tsmax ——給定NDVI對應(yīng)的最高地表溫度，單位為攝氏度（℃），通過線性回歸分析提取濕邊獲得；Tsmin ——給定NDVI對應(yīng)的最低地表溫度，單位為攝氏度（℃），通過線性回歸分析提取干邊獲得；a1,b1,a2,b2 ——為待定系數(shù)，最高地表溫度和NDVI擬合方程的系數(shù)，通過對NDVI和Ts散點圖的分析獲得C.4 植被狀態(tài)指數(shù)法植被狀態(tài)指數(shù)VCI（Vegetation Condition Index）反應(yīng)植被狀態(tài)程度，可用于植被覆蓋較好區(qū)域的干旱狀況監(jiān)測，其中NDVI的最大值與最小值應(yīng)采用同期的多年長時間序列確定。

按公式（C.7）計算： ……………………（C.7）式中：VCIj ——第j時段的植被狀態(tài)指數(shù)，%，以像元為計算單元，取值范圍為[0，100]，0代表植被條件最差，100代表植被條件最佳；NDVIj ——第j時段的NDVI值，%，時間段可根據(jù)監(jiān)測需要設(shè)定為日、旬、月等；NDVImax ——多年同期影像中NDVI的最大值，%；NDVImin ——多年同期影像中NDVI的最小值，%注：植被狀態(tài)指數(shù)表達(dá)了與多年歷史同期相比植被長勢的好壞，間接說明了土壤水分狀態(tài)VCI值越大，說明植被與歷史同期相比長勢越好，水分充足；相反地，值越小，與歷史同期相比植被長勢差，說明植被受旱C.5 最大溫度植被條件指數(shù)最大溫度植被條件指數(shù)MTVI (Maximum of Temperature Vegetation Condition Index)按公式（C.8）和公式（C.9）計算： ……。