基于TVDI和Landsat-8的喀斯特峽谷區干旱監測

余軍林, 羅 婭, 趙志龍, 楊月燕, 羅旭琴

(貴州師范大學 地理與環境科學學院, 貴州 貴安新區 550025)

干旱是全球頻發的自然災害之一，其發生面積廣、頻率高、持續時間長，給農業生產和居民生活帶來極大影響[1]。據統計，在中國因干旱造成的災害面積每年約有2.00×107hm2，可導致糧食受災減產1/2[2]。如中國西南五省(滇、黔、桂、川、渝)在2009年秋季至2010年春季連續發生了重大旱災，對農作物生產力破壞嚴重，造成巨大經濟損失[3]。農業干旱是受地質地貌、土壤、氣象、灌溉模式和作物抗旱能力等因素綜合影響的復雜過程，其破壞性主要體現在干旱對作物的水分脅迫作用[4-5]。因此，有效地掌握旱情及其發生的時空特征，是減小災害造成社會經濟損失的基礎。

在滇黔桂石漠化地區，溶隙、溶洞、漏斗、落水洞和地下河等地下巖溶發達；地表石漠化面積廣，巖石裸露、土層薄，地表系統蓄水能力差；降雨通過溶隙、落水洞、地下河等地下管網快速匯入河流，地表徑流過程迅速，埋藏深的地下水無法補充上層土壤水分；因此，在濕潤氣候條件下形成罕見的地表巖溶干旱現象[6]。在石漠化程度較高的喀斯特峽谷區，正常年份11月至次年2月無降雨，干旱持續超過兩個月，地表水干枯；加之居民點和耕地高于水面，人居分散，水資源利用困難，生活生產用水極為短缺[7]。為解決該地區水資源配置及飲水安全問題，開展干旱研究是必要的。

傳統的干旱監測方法以有限地面觀測點的土壤水分含量來反映旱情，可代表范圍小、數據獲取時效性差、準確性低、人力財力消耗大[8]。衛星遙感技術可獲取地物光譜信息及時空特征，具有空間范圍廣、分辨率高、重訪周期短、數據獲取便捷可靠等優點[9]，可彌補傳統方法的不足。現應用較為成熟的方法主要有土壤熱慣量法和植被指數法，兩者分別基于地表溫度(Ts)和歸一化植被指數(NDVI)，都與地表土壤水分存在密切聯系，因此成為干旱監測的主要指標。土壤熱慣量法適用于裸土或低植被覆蓋地表，植被指數法適用于有植被覆蓋地表，但存在一定的滯后性[10]。Price[11]，Carlson等[12]，Sandholt等[13]把歸一化植被指數(NDVI)與地表溫度(Ts)結合，提出溫度—植被干旱指數(temperature vegetation dryness index，TVDI)，用于評價地表土壤水分狀況，適用于包括裸土到完全覆蓋的地表條件，其適用性和準確性都較高。

目前溫度—植被干旱指數得到廣泛應用和改進，榮祁遠等[14]利用Landsat-8數據和TVDI對東北地區旱情監測中，表明TVDI相對于改進的垂直干旱指數(MPDI)具有更高的精度。姚春生等[15]研究新疆土壤濕度時，發現TVDI與地表實測土壤水分含量具有顯著相關性；薛天翼等[16]采用MODIS數據和TVDI監測陜西的春季旱情及其動態變化，取得可靠結果。劉立文等[17]對比幾種植被指數，選擇經地形校正的TVDI進行作物的干旱狀況監測，解決了地形對監測結果的影響。閆娜等[18]、伍漫春等[19]和季國華等[20]對TVDI模型進行改進和增強，分別發展出增強型植被指數(enhanced vegetation index，EVI)-Ts構建的干旱監測模型、改進型土壤調整植被指數(modified soil-justed vegetation index，MSAVI)-Ts建立的模型和改進型溫度植被干旱指數模型(MDTVDI)，都表明比TVDI具有更高的精度。對比發現，前期干旱遙感監測多應用于干旱、半干旱農業發達地區，較多采用MODIS和Landsat-TM數據。然而，在地表干旱頻發的喀斯特石漠化地區，利用高時效、高空間分辨率的遙感影像進行干旱的研究尚為缺乏，需進一步探索。

因此，本文擬以貴州花江喀斯特峽谷為研究區，運用TVDI和Landsat-8數據對該研究區的地表旱情進行監測，揭示喀斯特峽谷區旱季旱情的時空分布特征，探索適用于喀斯特地表干旱遙感監測的技術方法，為石漠化治理監測以及抗旱減災工作提供參考。

1 研究區概況

花江峽谷位于貴州省關嶺縣和貞豐縣交界處、北盤江中游的花江河段南北兩岸，地理坐標為105°36′30″—105°46′30″E，25°39′13″—25°41′00″N，總面積約47.63 km2。地勢西高東低，河谷深切，峽谷發育在強巖溶化三疊系碳酸鹽巖組向斜構造上。北盤江北岸是典型峰叢、臺地地貌，南岸發育峰叢、峰叢深洼地地貌類型[21]，峽谷區喀斯特面積高達94%，石漠化面積占喀斯特面積的61.2%。海拔850 m以下屬南亞熱帶干熱河谷氣候，900 m以上是中亞熱帶河谷氣候，年降水量約1 100 mm，5—10月降水量占全年83%。地表除北盤江干流外，無常年流水支流。由于地下巖溶發育垂直裂隙、節理、孔隙，降雨快速下滲為地下水，且地下水埋藏深(>200 m)，地表干旱頻發。該區土層薄，且不連續，呈斑塊狀分布；土壤以石灰土為主[22]，土壤質地黏重、團粒結構缺乏，水分含量低、易干，富含鈣質，土壤生產力低，土地質量差。植被以人工植被為主，頂壇花椒(Zanthoxylumbungeanum)是廣泛分布于峽谷區的特有品種，是石漠化治理中培育的主要經濟作物。此外，還有香椿(Toonasinensis)、復羽葉欒樹(Koelreuteriabipinnata)、核桃(Juglansregia)、構樹(Broussonetiapapyrifera)、金銀花(Lonicerajaponica)、仙人掌(Opuntiastricta)等。

2 數據與方法

2.1 數據源及預處理

2.1.1 遙感數據與氣象數據 遙感數據選擇Landsat-8 OLI/TIRS影像，圖幅條帶號為128，127，列號為042，成像時間為2013年12月18日，2014年12月28日和2015年2月23日。Landsat-8的1—9波段除8波段空間分辨率為15 m外，其他為30 m；10，11波段為熱紅外波段，空間分辨率為100 m，美國地質調查局(USGS)將其重采樣到30 m。由于11波段的定標參數存在不確定性[23]，本次選用10波段。數據下載于美國地質調查局USGS(http:∥glovis.usgs.gov)和中國遙感數據網(http:∥rs.ceode.ac.cn)。氣象數據來源于設在研究區的小型自動氣象站和中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn)。

利用ENVI5.1的輻射定標工具對影像進行輻射定標，計算真實大氣表觀反射率。ENVI5.1的FLAASH大氣校正工具增加有Landsat-8 OLI傳感器類型，用于輻射定標后的大氣校正。FLAASH大氣校正工具基于6 S模型，模型使用時，衛星成像時太陽天頂角等參數來源影像文件的質量評估文件，大氣模式為中緯度冬天、氣溶膠類型選擇為城鄉、氣溶膠反演方法為2-band(K-T)。

2.1.2 實測土壤水分數據 由于花江峽谷區全年陰雨天氣多，獲取衛星過境時的實測土壤水分數據存在不確定性，所以用于驗證TVDI作為旱情指標的數據來源于田漣祎等[24-25]在研究區已有的結果。該數據為2013—2015年各季度的地表0—10 cm土壤體積含水量均值，剔除極端值后選用22個樣點數據，各樣點基本特征見表1。

選取實測樣點以滿足研究區地形、土地利用類型、土壤類型、植被類型和石漠化程度的多樣性為原則，綜合土地利用類型、石漠化程度和植被類型等因素，每種石漠化等級至少選擇2個樣點[25]。其中，土地利用類型覆蓋了天然草地、灌木叢地、喬木林地、經濟林、耕地、園地等，在石漠化治理模式上覆蓋坡改梯模式、火龍果種植模式、頂壇花椒模式、封山育林和國家天然保護林等治理措施。經過空間自相關分析和研究空間結構，表明所選取的樣點實測數據與空間屬性具一定的空間相關性；樣點的半變異函數圖變化規律為：東北—西南比西北—東南向具有更大的空間距離，樣點布置呈東北—西南向，而不是在一條水平直線上，評價顯示實測樣點選取合理[24]。

2.2 溫度-植被干旱指數(TVDI)的計算

2.2.1 TVDI原理 Price[11]和Carlson等[26]發現當研究區植被覆蓋度從裸土到完全覆蓋、土壤水分由干燥到濕潤時，遙感反演的Ts與NDVI存在負相關關系，擬合的像元散點圖大致呈三角形，構建出Ts-NDVI特征空間(圖1a)[27]。圖中A和B分別代表干燥裸土和濕潤裸土，C是土壤水分充足的植被完全覆蓋，蒸散最大。AC為植被指數對應最高地表溫度，作為土壤較干燥的“干邊”；BC為植被指數對應最低溫度，作為土壤較濕潤的“濕邊”。圖1a中的A，B，C表示特征空間的3種極端狀況。在植被生長的任何時期，各地表類型對應的Ts-NDVI特征關系都存在于ABC組成的三角形區內[20]。

Sandholt等[13]認為Ts-NDVI特征空間中存在一系列的土壤水分等值線，這些等值線近似相交于干邊與濕邊的交點，并且這些等值線近似為直線；直線的斜率與土壤水分存在一元線性關系(圖1b)，提出溫度植被干旱指數(TVDI)可作為植被缺水指標，TVDI指數同時考慮植被覆蓋和地表溫度，比較客觀的指示土壤水分狀況。表達式如下：

(1)

式中：Tsmax——NDVI對應的最高地表溫度，代表干邊；Tsmin——NDVI對應的最小地表溫度，代表濕邊；Ts——任意像元地表溫度，在干邊上TVDI等于1，在濕邊上TVDI等于0。TVDI的干、濕邊方程是利用反演得到的地表溫度和植被指數擬合。Tsmin和Tsmax與NDVI存在的線性關系：

Tsmin=a+bNDVI

(2)

Tsmax=c+dNDVI

(3)

式中：a，b——濕邊擬合方程的系數；c,d——干邊擬合方程的系數。

表1 地表土壤水分實測樣點基本特征[24-25]

TVDI值在[0，1]，干邊的TVDI值近似為1，濕邊為0。TVDI值越大表示土壤越干燥，反之，TVDI值越小土壤越濕潤，TVDI值與土壤水分存在負相關關系。基于ENVI擴展模塊TVDI，輸入Ts值和NDVI數據可求得干濕邊方程和TVDI指數空間分布數據。

注：A為干燥裸土； B為濕潤裸土； C為植被完全覆蓋。圖1 簡化的Ts-NDVI特征空間和土壤水分等值線

2.2.2 歸一化植被指數(NDVI)及地表比輻射率反演 采用Landsat-8 OLI的第4波段和第5波段計算歸一化植被指數(NDVI)[20]：

(4)

式中：ρ5；ρ4——近紅外波段和紅光波段的反射率。

地表比輻射率的計算采用覃志豪等[28]在Sobrino[29]基礎上改進的混合像元分解法，將地表分為水體、自然表面和城鎮。計算如下：

水體：εw=0.995

(5)

自然表面：εf=PvRvεv+(1-Pv)Rsεs+dε

(6)

城鎮：εb=PvRvεv+(1-Pv)Rmεm+dε

(7)

式中：Pv——植被覆蓋度；Rv，Rs——植被溫度比率和裸土溫度比率；εv——植被比輻射率；εs——裸土比輻射率；Rm——建筑表面溫度比率；εm——建筑表面比輻射率。dε——地表幾何分布及內部散射效應，平坦地表取值為0。根據覃志豪等[28]研究成果，公式簡化為：

水體：εw=0.995

(8)

(9)

(10)

植被覆蓋度(Pv)指植被冠層垂直投影面積占土壤總面積比例。地表比輻射率的計算需計算植被覆蓋度，公式：

(11)

式中：NDVImax，NDVImin——歸一化植被指數最大值、最小值。通常波段受噪音干擾，可能出現異常值。對此，覃志豪等[28]提出以近似值替代NDVImax，NDVImin，將NDVI的取值設置在一個置信區間(如累積頻率為2%～97%)。按數據情況設置置信區間的方法如下：

(12)

2.2.3 地表溫度(Ts)反演 采用大氣校正法(輻射傳輸方程法)反演地表溫度，根據輻射傳輸方程[30]，傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值的表達式為：

Lλ=〔εB(Ts)+(1-ε)L↓〕τ+L↑

(13)

式中：ε——地表比輻射率；Ts——地表真實溫度(K)；B(Ts)——黑體在Ts的熱輻射亮度；τ——大氣在熱紅外波段的透過率。L↑——大氣向上輻射亮度；L↓——大氣向下輻射到達地面后反射的輻射亮度。由公式(13)可知，溫度為T的黑體在熱紅外的輻射亮度值B(Ts)的計算公式為：

(14)

式中：Lλ——大氣校正后的熱紅外波段輻射定標值。L↑，L↓和τ等大氣剖面參數在NASA官網(http:∥atmcorr.gsfc.nasa.gov)查詢，輸入影像成像時間、影像中心經緯度坐標從下影像文件里的txt元數據獲取，氣壓、氣溫和大氣濕度來自自動氣象站和中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn)。

計算得黑體輻射亮度后，由普朗克函數[31]計算出地表溫度Ts：

(15)

式中：Ts單位為K；K1，K2——衛星預設常量，Landsat-8的10波段設置K1=774.89 W/(m2·sr·μm)，K2=1 321.08 K[20]。

3 結果與分析

3.1 Ts-NDVI特征空間與干濕邊擬合

利用ENVI軟件TVDI擴展模塊提取NDVI及其對應的地表溫度Ts最大值和最小值，以NDVI作橫坐標，Ts作縱坐標，構建2013—2015年3個時期旱季的Ts-NDVI特征空間(圖2)。由圖2可知，3個時期的特征空間大體相似，形狀類似于三角形。在NDVI與Ts關系上，隨著NDVI的增大，Ts最大值遞減，呈減小趨勢；Ts最小值遞增，呈增大趨勢。總體上，Ts最大值、最小值與NDVI存在線性關系，且趨近于相交于一點。

對NDVI及其相對的Ts最大值、最小值進行擬合，得到3個時期的干邊、濕邊方程(圖2)。在干、濕邊方程擬合中，由于NDVI小于0的主要是水體等比較濕潤的地表，認為其含水量為100%，所以只考慮NDVI大于0的情況。從擬合結果可知，干邊方程的斜率小于0，濕邊方程斜率大于0，表明隨著植被覆蓋度的增加，相應的Ts最大值逐漸減小，相應的Ts最小值逐漸增大。此外，對比擬合方程的R2可知，3個時期的濕邊方程擬合效果都優于干邊。

3.2 TVDI與土壤水分相關性

選用田漣祎等[24-25]2013—2015年各季度的22個樣點實測土壤水分數據。根據各樣點坐標提取對應TVDI值，采用最小二乘法與相應的實測數據進行回歸分析(表2)。可知反演3個時期的TVDI與對應的表層0—10 cm土壤體積含水量呈負相關關系，土壤體積含水量隨TVDI增大而減小，符合TVDI值越趨近于1地表越干燥的原理。3個時期的TVDI與實測數據的線性擬合結果通過顯著性檢驗(p<0.05)，表明溫度—植被干旱指數(TVDI)一定程度上能指示地表0—10 cm土壤水分狀況，作為研究區干旱監測指標具有一定合理性。

圖2 Ts-NDVI特征空間

從擬合方程R2值(2013年為0.502 3，2014年為0.472 0，2015年為0.428 2)可知，數據點相對離散，擬合方程并非很理想，說明以表層土壤體積含水量驗證TVDI可能存在一定問題，可能原因是：遙感方法獲取的地表旱情應該包括整個植被根系層的土壤水分狀況；此外，從土壤物理學角度考慮，土壤含水量的絕對值大小并不能充分代表土壤的供水狀況，土壤持水特性還與土壤質地和土壤結構等土壤物理性質相關[32]；再者，基于花江峽谷區面積約47.63 km2的研究空間尺度，樣點實測值與100 m空間分辨率像元值(Landsat-8熱紅外波段實際空間分辨率)的相關分析結果達到較高的相關水平很困難。

表2 TVDI與表層0-10 cm土壤體積含水量的關系

3.3 旱情總體特征

根據表2計算出花江峽谷區2013—2015年旱季3個時期的TVDI值。以TVDI作為旱情指標，采用齊述華等[32]的分級標準：濕潤(02015年>2013年的特點。

圖3 2013-2015年花江峽谷區旱季干旱等級分布

3.4 旱情的空間分布特征

3.4.1 地形分布特征 根據花江峽谷區高程在446～1 359 m的實際，將高程分為<500 m，500～700 m，700～900 m，900～1 100 m，1 100～1 300 m這5個等級。坡度根據李丹等[33]的分級標準，分為平地(0°～6°)、緩坡(6°～15°)、斜坡(15°～25°)、緩陡坡(25°～35°)和陡坡(35°～90°)5級。坡向以正北方起始，順時針方向計算，將0°劃分為平緩地、135°～255°為陽坡、45°～135°和225°～315°為半陽坡、0°～45°和315°～360°為陰坡[34]。

(1) 高程分布特征。據表3可知2013年、2014年和2015年各干旱等級在不同高程分布面積占全區面積比例。濕潤和正常地區在900～1 100 m占全區面積比重最大，其中，濕潤地區在2013年、2014年和2015年分別為3.83%，1.73%和1.91%，正常地區為17.62%，16.28%和14.11%；輕旱地區在500～1 100 m占全區的面積累計比例最大，在2013年、2014年和2015年分別為29.99%，35.02%和27.76%，干旱地區分別為24.43%，30.50%和26.36%；重旱地區在500～900 m占全區的面積累計比重最大，在2013年、2014年和2015年分別為8.19%，8.88%和11.23%。

表3 干旱等級在不同地形的分布面積占全區面積比例 %

3個時期的濕潤和正常等級主要分布在900～1 100 m，輕旱和干旱主要分布500～1 100 m；重旱主要分布在500～900 m。表明500～900 m的旱情比較嚴重。

(2) 坡度分布特征。據表3可知2013年、2014年和2015年各干旱等級在不同坡度分布面積占全區面積比重。濕潤在斜坡和緩陡坡占全區面積累計比重最大，在2013年、2014年和2015年分別為2.71%，1.11%和1.54%；正常在斜坡、緩坡和緩陡坡占全區面積累計比重最大，在2013年、2014年和2015年分別為23.97%，15.63%和17.41%；輕旱和干旱在緩坡和斜坡占全區面積累計比重最大，輕旱在2013年、2014年和2015年分別為22.29%，24.56%和21.02%，干旱分別為17.39%，21.07%和19.70%；重旱在緩坡、斜坡和陡坡均有分布，2013年在陡坡占全區面積比重最大(3.87%)，2014年和2015年在緩坡最大，分別占全區面積4.18%和6.53%。

3個時期的濕潤等級主要分布在斜坡和緩陡坡；正常主要分布在斜坡、緩坡和緩陡坡；輕旱和干旱主要分布緩坡和斜坡；重旱2013年主要分布在陡坡，2014年和2015年在緩坡。表明緩坡和斜坡旱情比較嚴重。

(3) 坡向分布特征。據表3可知2013年、2014年和2015年各干旱等級在不同坡向分布面積占全區面積比重。濕潤、正常和輕旱在半陽坡和陰坡占全區面積累計比重最大，其中，濕潤在2013年、2014年和2015年分別為3.85%，1.65%和2.46%，正常分別為25.05%，16.54%和19.17%，輕旱分別為26.90%，30.76%和25.24%；干旱在陽坡和半陽坡占全區面積累計比重最大，2013年、2014年和2015年分別為26.28%，27.67%和23.73%；重旱在陽坡占全區面積比重最大，2013年、2014年和2015年分別為9.46%，8.71%和10.81%。

可知，3個時期的濕潤、正常和輕旱等級主要分布在半陽坡和陰坡；干旱分布于陽坡和半陽坡；重旱主要分布在陽坡。表明陽坡和半陽坡旱情比較嚴重。

3.4.2 旱情的石漠化等級分布特征 根據熊康寧等[35]的石漠化等級劃分，將研究區分為喀斯特區和非喀斯特區，其中的喀斯特區再分為無石漠化、潛在石漠化、輕度石漠化、中度石漠化和強度石漠化。

據表4可知2013年、2014年和2015年各干旱等級在不同石漠化等級分布面積占全區面積比重。濕潤和正常等級在無石漠化區、輕度石漠化區和潛在石漠化區占全區面積累計比重最大，其中，濕潤在2013年、2014年和2015年分別為2.92%，1.31%和1.93%，正常分別為19.71%，13.93%和16.82%；輕旱和干旱在各石漠化等級中廣泛分布，輕旱在輕度石漠化區占全區面積比重最大(2013年、2014年和2015年分別為11.39%，12.42%和11.30%)，干旱在輕度石漠化區和非喀斯特區占全區面積累計比重最大(2013年、2014年和2015年分別為14.65%，16.76%和14.7%)；重旱在非喀斯特區占全區面積比重最大(2013年、2014年和2015年分別為3.50%，5.06%和7.29%)。

由此可知，3個時期的濕潤和正常等級分布在無石漠化區、輕度石漠化區和潛在石漠化區；輕旱在輕度石漠化區、潛在石漠化區、無石漠化區、中度石漠化區和強度石漠化區都有分布，其中在輕度石漠化區的分布面積比重最大；干旱主要分布在輕度石漠化區和非喀斯特區；重旱主要分布在非喀斯特區。

3.4.3 旱情的土地利用類型分布特征 根據土地利用現狀分類標準(GB/T21010-2017)[36]和盈斌[37]的研究結果對本研究區的土地利用類型進行劃分，將研究區土地利用分為水田、旱地、園地、有林地、灌木林地、其他林地、天然草地、農村居民點、工礦用地、公路、其他草地、裸巖石礫地和河流13類。

據表4可知2013年、2014年和2015年各干旱等級在不同土地利用類型中的面積占全區面積比例。濕潤和正常等級在有林地、旱地、灌木林地和其他林地占全區面積累計比例最大，其中，濕潤在2013年、2014年和2015年分別為3.30%，1.43%和1.97%，正常分別為19.06%，15.05%和16.78%；輕旱在園地、其他林地、旱地和其他草地占全區面積累計比例最大(2013年、2014年和2015年分別為21.82%，23.26%和20.80%)；干旱在旱地、其他林地和園地占全區面積累計比例最大(2013年、2014年和2015年分別為13.89%，18.08%和17.55%)；重旱在旱地和園地占全區面積累計比例最大(2013年、2014年和2015年分別為3.43%，5.65%和7.77%)。

由此可知，3個時期的濕潤和正常等級主要分布在有林地、旱地、灌木林地和其他林地；輕旱分布在園地、其他林地、旱地和其他草地；干旱主要分布在旱地、其他林地和園地；重旱主要分布在旱地和園地。表明園地、旱地和其他林地的旱情較嚴重。

表4 干旱等級在不同石漠化等級和土地利用類型的分布面積占全區面積比例 %

4 結論與討論

采用Landsat-8數據，運用大氣校正法反演NDVI和Ts，構建了Ts-NDVI特征空間，得到TVDI。并結合研究區已有研究成果的同時期實測土壤水分數據，對TVDI作為旱情指標進行驗證，再對2013—2015年旱季旱情進行評價。

(1) 反演的TVDI與同時期實測地表0—10 cm土壤體積含水量數據的線性回歸擬合結果通過顯著性檢驗(p<0.05)，兩者呈負相關關系。表明TVDI可作為研究區干旱監測指標，TVDI和Landsat-8數據在喀斯特峽谷區具一定適用性。

(2) 2013年、2014年和2015年旱季的旱情以輕旱為主，該等級發生的面積最大(2013年占全區31.60%，2014年占37.13%，2015年占32.62%)；輕旱、干旱和重旱的累計面積占全區比重大(2013年占69.34%，2014年為80.04%，2015年為75.94%)。表明2014年旱季旱情重于2015年和2013年旱季。

(3) 3個時期的旱情在空間分布上，濕潤和正常等級在地形上主要分布在900～1 100 m，15°～35°的斜坡和緩陡坡、陰坡和半陽坡；在石漠化等級上，主要分布在無石漠化區、輕度石漠化區和潛在石漠化區；在土地利用類型上，主要分布在有林地、旱地、灌木林地和其他林地。輕旱、干旱和重旱在地形上主要分布在500～900 m，6°～25°的緩坡和斜坡、陽坡和半陽坡；在石漠化等級上，輕旱和干旱主要分布在輕度石漠化區、潛在石漠化區、中度石漠化區和強度石漠化區，重旱主要分布在非喀斯特區；在土地利用類型上，輕旱、干旱和重旱主要分布在旱地、園地和其他林地。

對2013—2015年旱季的旱情進行監測，所采用數據和方法在喀斯特峽谷區具有一定適用性，該技術方法可為石漠化治理中的生態環境監測以及抗旱減災工作提供參考。選用Landsat-8數據，空間分辨率相對于常用的MODIS數據產品有了提高，但對于空間尺度小，植被覆蓋度低、裸巖率高、地形起伏大的強異質性地表，使用TVDI模型需要進一步校正，以提高模型在喀斯特地區的適用性。其次，由于峽谷區雨季長，陰雨天氣居多，可用衛星遙感影像集中于12月至次年3月的旱季，因而無法進行年際長時間序列的多時相監測，也不能滿足農作物生長季的監測需要，此外，農業干旱的發生受降雨時空分配、土壤持水性、灌溉模式和作物生理結構等影響。因此，喀斯特地區干旱發生的時空特征及其影響因素和作用機制仍需進一步深入探討。